| 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 du Collège Sciences et techniques pour l'énergie et l'environnement - Campus de Pau forme des mathématiciens capables de maîtriser les outils théoriques et numériques au service de problématiques concrètes. Au programme : analyse avancée, probabilités, statistiques, modélisation mathématique, calcul scientifique et méthodes numériques appliquées aux domaines de l'énergie, de l'environnement et de l'ingénierie. Les étudiants développent des compétences pointues en résolution de problèmes complexes, en simulation numérique et en traitement de données massives. Ils apprennent à concevoir des modèles prédictifs, à optimiser des processus industriels et à analyser des phénomènes physiques par les mathématiques. Cette formation ouvre la voie vers des carrières d'ingénieur mathématicien, de data scientist spécialisé dans les secteurs énergétiques, de chercheur en mathématiques appliquées ou de consultant en modélisation pour l'industrie et les bureaux d'études techniques.
Programme
- Mathématiques, modélisation et simulation (M1, M2) – incluant des approches avancées en modélisation mathématique et simulation numérique
- Mathématiques et informatique pour le Big Data (M1, M2) – traitement des données massives, analyses statistiques et algorithmes
- Méthodes stochastiques et informatiques pour la décision (M1, M2) – techniques probabilistes et décisionnelles appliquées
- Graduate Program GREEN – Mathematics, modeling and applications to energy and environment (M1, M2) – spécialisation en énergie et environnement
- Enseignement des langues – notamment anglais scientifique adapté aux mathématiques et applications
Objectifs de la formation
- Acquérir une maîtrise avancée des concepts mathématiques appliqués à l'énergie et à l'environnement
- Développer des compétences en modélisation, simulation et analyse de données complexes
- Utiliser des outils informatiques et stochastiques pour la prise de décision scientifique
- Appliquer les mathématiques au traitement du Big Data et aux problèmes environnementaux contemporains
- Communiquer efficacement en anglais dans un contexte scientifique international