| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le diplôme d'ingénieur de l'École polytechnique universitaire de l'université Lyon I spécialité mathématiques appliquées forme des expertités spécialisés dans la modélisation mathématique et l'analyse numérique. Les étudiants maîtrisent les outils mathématiques avancés : équations différentielles, statistiques bayésiennes, optimisation non-linéaire et méthodes numériques pour la simulation. Ils développent des compétences en programmation scientifique (Python, R, MATLAB), algorithmes d'apprentissage automatique et traitement de données massives. La formation combine théorie mathématique rigoureuse et applications industrielles concrètes à travers des projets en partenariat avec des entreprises. Les diplômés évoluent comme ingénieurs R&D dans l'aéronautique, data scientists en finance quantitative, consultants en intelligence artificielle ou chercheurs en laboratoires publics et privés. Ils occupent des postes d'expertise technique dans les secteurs de l'énergie, des télécommunications et de la santé numérique, où leur capacité à transformer des problématiques complexes en solutions mathématiques innovantes est particulièrement recherchée.
Programme
- Mathématiques fondamentales : Analyse, Algèbre linéaire, Probabilités et Statistiques
- Modélisation et calcul scientifique : Méthodes numériques, Simulation, Optimisation
- Algorithmique et programmation : Conception d'algorithmes, Langages de programmation (Python, C++)
- Applications en ingénierie : Traitement du signal, Calcul scientifique, Modèles stochastiques
- Projets et stages : Projet tutoré, Stage en entreprise, Séminaires professionnels
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes avancées en analyse mathématique, statistiques et probabilités appliquées.
- Concevoir et implémenter des modèles mathématiques pour résoudre des problèmes industriels complexes.
- Utiliser des outils numériques et logiciels spécialisés pour le traitement et l’analyse de données.
- Développer des compétences en algorithmique et programmation orientée vers les applications scientifiques.
- Communiquer efficacement des résultats techniques et collaborer dans des projets multidisciplinaires.
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