| 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 proposé par l'UFR Sciences sociales forme aux enjeux de l'exploitation de données massives et complexes à travers une approche pluridisciplinaire alliant statistique et informatique. Les étudiants développent des compétences en modélisation et méthodes statistiques, apprentissage statistique et machine learning, ainsi qu'en maîtrise des outils informatiques et numériques (R, Python, SAS, SQL). Ils apprennent à concevoir et mener des études statistiques complètes, de la collecte des données à la restitution des résultats, à développer des stratégies pertinentes pour analyser des phénomènes complexes, et à gérer des bases de données. Avec un taux d'insertion professionnelle de 98%, cette formation ouvre sur de nombreux débouchés en tant que cadres statisticiens ou data scientists dans tous les secteurs d'activité : conseil, commerce, systèmes intelligents, banque, assurance, industrie, biologie, santé, administration ou recherche.
Programme
- Mathématiques appliquées : analyse fonctionnelle, équations différentielles, optimisation
- Statistique : inférence statistique, analyse de données multivariées, modélisation statistique
- Probabilités : processus stochastiques, chaînes de Markov, simulations
- Informatique et méthodes numériques : programmation statistique, algorithmes numériques, apprentissage automatique
- Applications et projets : étude de cas, projets en collaboration avec des entreprises, analyse de données réelles
Objectifs de la formation
- Appliquer des méthodes statistiques avancées pour modéliser et analyser des données complexes.
- Utiliser des outils mathématiques et informatiques pour résoudre des problèmes en sciences sociales et économiques.
- Concevoir et valider des modèles probabilistes et stochastiques adaptés à diverses applications.
- Interpréter et communiquer efficacement les résultats statistiques à des non-spécialistes.
- Maîtriser les techniques de programmation et de traitement de données pour l'analyse statistique.
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