| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le master mention mathématiques et applications dispensé par la Faculté des sciences et ingénierie offre une formation approfondie dans les domaines clés des mathématiques contemporaines : analyse fonctionnelle, algèbre, géométrie différentielle, probabilités, statistiques et modélisation numérique. Les étudiants développent des compétences solides en raisonnement abstrait, résolution de problèmes complexes, maîtrise des outils informatiques de calcul scientifique et capacité à traduire des problématiques concrètes en modèles mathématiques rigoureux. La formation privilégie une approche équilibrée entre théorie et applications, avec des projets de recherche et des études de cas issues du monde professionnel. Les diplômés deviennent ingénieurs de recherche et développement, data scientists, analystes quantitatifs dans le secteur financier, enseignants-chercheurs ou consultants en modélisation mathématique. Cette expertise reconnue ouvre également la voie aux carrières dans la recherche académique, l'intelligence artificielle, la cryptographie ou l'optimisation industrielle.
Programme
- Analyse mathématique avancée
- Théorie de la mesure et intégration
- Fonctions d'une ou plusieurs variables réelles
- Algèbre et géométrie
- Algèbre linéaire, structures algébriques
- Géométrie différentielle et algébrique
- Probabilités et statistiques
- Théorie des probabilités
- Statistiques mathématiques et méthodes inférentielles
- Analyse numérique et calcul scientifique
- Méthodes numériques pour les équations différentielles
- Optimisation numérique et algorithmes
- Applications et modélisation
- Modélisation mathématique en sciences et ingénierie
- Applications aux données, finance et informatique
Objectifs de la formation
- Acquérir une maîtrise avancée des concepts mathématiques fondamentaux et appliqués pour résoudre des problèmes complexes
- Développer des compétences pratiques en modélisation, simulation et analyse de données quantitatives
- Appréhender les outils et méthodes numériques pour l’optimisation et le traitement algorithmique
- Maîtriser la communication scientifique écrite et orale pour valoriser les résultats de recherche et d’analyse
- Être capable de concevoir et mener un projet mathématique appliqué en collaboration avec des partenaires industriels ou académiques