| 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 forme des mathématiciens capables de modéliser et résoudre des problématiques complexes dans des environnements data-driven. Au programme : apprentissage statistique, modélisation stochastique, analyse de données massives, optimisation, calcul scientifique et programmation avancée. Les étudiants développent des compétences solides en traitement et analyse de données, construction de modèles prédictifs, mise en œuvre d'algorithmes d'intelligence artificielle et communication de résultats quantitatifs. Cette formation prépare aux métiers de data scientist, ingénieur statisticien, chargé d'études quantitatives, consultant en analytics ou chercheur en mathématiques appliquées. Les diplômés interviennent dans des secteurs variés : finance, assurance, santé, marketing, industrie pharmaceutique, recherche et développement. Grâce à une approche équilibrant théorie mathématique rigoureuse et applications concrètes, ce master répond aux besoins croissants des entreprises et organismes de recherche en matière d'expertise quantitative et de valorisation des données.
Programme
- Analyse mathématique avancée et méthodes numériques : calcul différentiel, intégration, algorithmes numériques
- Statistique inférentielle et modèles probabilistes : estimation, tests d'hypothèses, chaînes de Markov
- Statistique multivariée et apprentissage automatique : ACP, classification, régression, réseaux de neurones
- Optimisation et modélisation statistique : programmation linéaire, non linéaire, modèles statistiques complexes
- Projet de recherche appliquée et stages professionnels : mise en pratique des méthodes statistiques sur données réelles
Objectifs de la formation
- Comprendre et appliquer les méthodes statistiques avancées pour l’analyse de données complexes
- Maîtriser les outils mathématiques utilisés en modélisation et optimisation dans les sciences appliquées
- Développer des compétences en programmation pour la manipulation et le traitement des données
- Être capable de concevoir, analyser et évaluer des modèles statistiques dans des contextes variés
- Savoir communiquer efficacement des résultats quantitatifs à des publics spécialisés ou non spécialisés