| 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
Porté par l'Institut Agro Rennes Angers en partenariat avec plusieurs universités, le Master mention Mathématiques Appliquées, Statistique prépare des cadres maîtrisant l'exploitation de données massives et complexes. Les étudiants acquièrent une expertise en modélisation statistique, méthodes numériques et programmation (R, Python, SQL) pour concevoir des études statistiques complètes et développer des stratégies d'analyse pertinentes. Chaque parcours offre des spécialisations distinctes : science des données pour la biologie, l'économie, la décision publique, la santé ou l'intelligence artificielle. À l'issue de cette formation bac+5 de 2 ans, les diplômés accèdent rapidement à des postes de data scientist, data analyst, statisticien public ou chargé d'études dans l'ensemble des secteurs d'activité (banque, santé, administration, industrie, conseil). Avec un taux d'insertion de 98% et des salaires de 35 000 à 40 000 euros lors de l'embauche, ce master ouvre des perspectives professionnelles en pleine croissance.
Programme
- Mathématiques appliquées : analyse fonctionnelle, équations différentielles, optimisation
- Statistique et probabilités : inférence statistique, modèles linéaires, séries temporelles
- Data science et programmation : apprentissage automatique, programmation en R et Python
- Modélisation mathématique : statistiques bayésiennes, simulation, méthodes numériques
- Projets et applications : études de cas, travail en équipe, mise en pratique des outils statistiques
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes statistiques avancées et leur mise en œuvre algorithmique
- Analyser et modéliser des données multidimensionnelles pour des applications concrètes
- Développer des compétences en programmation statistique avec des logiciels spécialisés (R, Python)
- Appliquer les techniques de modélisation mathématique aux problèmes réels en sciences et ingénierie
- Communiquer clairement des résultats d’analyse statistique pour la prise de décision
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