| 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 l'École centrale de Lyon forme des experts en modélisation mathématique et analyse statistique de haut niveau. Cette formation d'excellence conjugue théorie avancée et applications concrètes : probabilités, statistique inférentielle, analyse de données massives, apprentissage automatique, optimisation et modélisation stochastique. Les étudiants développent une maîtrise approfondie des outils informatiques spécialisés (R, Python, SAS) et des méthodes quantitatives de pointe. Au cœur des enjeux contemporains du Big Data et de l'intelligence artificielle, ils acquièrent l'expertise nécessaire pour concevoir des modèles prédictifs et résoudre des problématiques complexes dans des environnements multisectoriels. Les diplômés évoluent vers des fonctions de data scientist, statisticien, actuaire, consultant en analyse quantitative ou chercheur, dans des secteurs stratégiques comme la finance, l'assurance, la santé, l'industrie pharmaceutique ou les nouvelles technologies.
Thématiques abordées
- Analyse statistique avancée : méthodes d'inférence, estimation, tests d'hypothèses
- Modélisation mathématique et simulation : modèles stochastiques, processus aléatoires, simulation Monte-Carlo
- Apprentissage automatique et data science : algorithmes supervisés, non supervisés, deep learning
- Analyse numérique et calcul scientifique : méthodes numériques pour les équations différentielles, optimisation numérique
- Projet tutoré et stage en entreprise : application des compétences statistiques et mathématiques en contexte professionnel
Objectifs de la formation
- Appliquer des méthodes statistiques avancées pour modéliser et analyser des données complexes
- Maîtriser les outils mathématiques fondamentaux pour la modélisation en sciences appliquées
- Concevoir et implémenter des algorithmes pour le traitement et l’interprétation de grands jeux de données
- Utiliser des logiciels spécialisés pour la simulation, l’analyse et la visualisation de données statistiques
- Communiquer efficacement des résultats techniques et prendre des décisions basées sur des analyses quantitatives rigoureuses
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