| 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 Appliquées, Statistique dispensé par l'UFR des sciences et techniques forme des Data Scientists, ingénieurs statisticiens et mathématiciens appliqués capables d'évoluer dans des environnements à forte dimension analytique. Le programme couvre la modélisation aléatoire et la statistique mathématique décisionnelle, la fouille de données et les méthodes de Data Mining, ainsi que l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones (deep learning, machine learning). Les étudiants développent des compétences en calcul scientifique, optimisation, probabilités appliquées et maîtrisent les logiciels spécialisés (R, SAS, Python, C++). Cette formation professionnalisante prépare aux métiers de l'ingénierie statistique dans les secteurs de la santé, de l'environnement, de la qualité, du marketing, de la Business Intelligence et de la Recherche & Développement. Les diplômés peuvent également poursuivre en doctorat via des thèses appliquées de type CIFRE.
Programme
- Statistique mathématique et modélisation aléatoire : théorie des probabilités, inférence statistique, modèles statistiques avancés
- Data Science et apprentissage automatique : méthodes d'apprentissage statistique, réseaux de neurones, machine learning, deep learning
- Calcul scientifique et optimisation : modélisation mathématique, calcul numérique, algorithmes d'optimisation
- Logiciels et outils informatiques : maîtrise de R, SAS, Python, Scilab, C++ pour les applications statistiques et le calcul scientifique
- Applications sectorielles et projets : statistiques pour la santé, l'environnement, l'économie, bio-statistique, épidémiologie, études de cas et projets professionnels
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes avancées de modélisation mathématique appliquée aux problèmes réels.
- Analyser et interpréter des données statistiques à l’aide de logiciels spécialisés.
- Concevoir et mettre en œuvre des protocoles d’enquêtes et d’expérimentations statistiques.
- Développer des compétences en programmation pour automatiser le traitement des données.
- Communiquer efficacement les résultats d’analyses quantitatives à des publics variés.
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