| 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 de la Faculté de Sciences et Techniques forme des experts capables de transformer les données en insights stratégiques. Au cœur de ce programme : l'apprentissage des méthodes statistiques avancées, de la modélisation mathématique, de l'analyse de données massives et des outils de machine learning. Les étudiants développent une maîtrise technique des logiciels spécialisés (R, Python, SAS), renforcent leurs compétences en programmation et acquièrent une expertise en visualisation de données. Cette formation polyvalente prépare aux métiers de data scientist, biostatisticien, actuaire ou chargé d'études statistiques dans des secteurs variés : finance, santé, marketing, recherche publique. Les diplômés intègrent des entreprises technologiques, des laboratoires pharmaceutiques, des compagnies d'assurance ou poursuivent en doctorat, armés d'une expertise recherchée sur le marché du travail numérique.
Programme
- Mathématiques appliquées : analyse numérique, équations différentielles, optimisation
- Probabilités et statistique : théorie des probabilités, estimation, tests statistiques
- Statistique appliquée : modélisation statistique, statistiques multivariées, séries temporelles
- Informatique pour la statistique : langages de programmation, bases de données, simulation numérique
- Projets et stages : applications pratiques, études de cas, logiciels statistiques
Objectifs de la formation
- Analyser et modéliser des phénomènes complexes à l’aide d’outils mathématiques avancés
- Maîtriser les techniques statistiques pour collecter, traiter et interpréter des données
- Concevoir et valider des modèles probabilistes et stochastiques adaptés à des problématiques réelles
- Utiliser des logiciels et langages de programmation spécialisés pour l’analyse de données massives
- Communiquer efficacement les résultats analytiques pour appuyer la prise de décision
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