| 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 la Faculté des Sciences et Sciences de l'Ingénieur forme des experts polyvalents maîtrisant les outils statistiques avancés et les méthodes mathématiques modernes. Cette formation développe une expertise approfondie en modélisation stochastique, analyse de données massives, apprentissage automatique et statistiques bayésiennes. Les étudiants acquièrent une solide maîtrise des logiciels spécialisés (R, Python, SAS) et des techniques de data mining, tout en développant leurs capacités d'analyse critique et de résolution de problèmes complexes. La formation intègre également des projets concrets en partenariat avec des entreprises, permettant une application immédiate des connaissances théoriques. Les diplômés accèdent à des postes de data scientists, statisticiens, chargés d'études quantitatives ou consultants en analyse de données dans des secteurs variés : finance, pharmaceutique, marketing digital, recherche publique et industrie technologique.
Programme
- Analyse statistique avancée : modèles de régression, inférence statistique, tests d'hypothèses
- Probabilités et processus stochastiques : théorie des probabilités, chaînes de Markov, processus de Poisson
- Optimisation et calcul scientifique : méthodes numériques, optimisation convexe, algorithmes
- Statistique multidimensionnelle : analyse en composantes principales, classification, méthodes non paramétriques
- Applications et projets : traitement de données réelles, utilisation de logiciels statistiques, études de cas
Objectifs de la formation
- Appliquer des méthodes statistiques avancées pour analyser et interpréter des données complexes.
- Utiliser efficacement les outils mathématiques appliqués pour modéliser des phénomènes réels.
- Développer des compétences en programmation statistique et en gestion de bases de données.
- Concevoir et valider des modèles prédictifs pour des problématiques variées.
- Communiquer clairement les résultats statistiques à des publics techniques et non techniques.
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