| 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 Mathématiques Appliquées, Statistique proposé par la Faculté des sciences et technologies - Département mathématiques forme des experts capables de modéliser et résoudre des problèmes complexes par l'analyse de données. Au programme : apprentissage statistique et data science, modélisation stochastique, méthodes d'optimisation, traitement du signal, ainsi que la programmation avancée en R, Python et SAS. Les étudiants développent des compétences solides en analyse de grandes masses de données, conception d'algorithmes prédictifs, et maîtrise des outils d'aide à la décision. Cette formation d'excellence prépare aux métiers de data scientist, biostatisticien, ingénieur statisticien, chargé d'études statistiques ou encore actuaire. Les diplômés intègrent des secteurs variés : banque-assurance, santé et recherche biomédicale, industrie pharmaceutique, marketing et études de marché, ou cabinets de conseil. Grâce à une approche alliant rigueur mathématique et applications concrètes, ce master ouvre les portes de carrières à forte valeur ajoutée dans un environnement où la donnée est devenue stratégique.
Thématiques abordées
- Statistique, science des données et informatique : estimation, tests, sondages, analyse de données
- Mathématiques appliquées à la finance et à l'assurance : modélisation et méthodes quantitatives
- Simulation numérique et calcul haute performance : équations aux dérivées partielles et modélisation physique
- Choix d’unités d’enseignement dès le premier semestre de M1 pour spécialisation
- Ouverture à l’alternance en Master 2 : contrats d’apprentissage et de professionnalisation
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes avancées de modélisation mathématique et statistique appliquées à divers domaines scientifiques et industriels.
- Analyser et interpréter des jeux de données complexes à l'aide d'outils statistiques et informatiques adaptés.
- Concevoir et conduire des études statistiques robustes en intégrant les contraintes pratiques et théoriques.
- Développer des algorithmes et applications numériques pour résoudre des problèmes concrets à partir de données réelles.
- Communiquer efficacement les résultats d'analyses statistiques et mathématiques à des publics techniques et non techniques.