Master mention mathématiques appliquées, statistique - Unité de formation de mathématiques et interactions

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'Unité de formation de mathématiques et interactions forme des spécialistes capables de modéliser des phénomènes complexes et d'analyser des données massives. Au programme : modélisation stochastique, apprentissage statistique, analyse de données multivariées, calcul scientifique et optimisation. Les étudiants développent une expertise en manipulation d'outils informatiques avancés (R, Python, SAS) et acquièrent une solide maîtrise des méthodes statistiques et probabilistes appliquées à des problématiques concrètes. La formation met l'accent sur la rigueur mathématique couplée à une approche pragmatique orientée vers la résolution de problèmes industriels et scientifiques. Les diplômés deviennent data scientists, ingénieurs statisticiens, chargés d'études quantitatives ou biostatisticiens dans des secteurs variés tels que la finance, l'assurance, la santé, le marketing ou la recherche publique et privée. Cette expertise répond aux besoins croissants des organisations en matière d'aide à la décision par l'analyse quantitative.

Programme
  • Analyse mathématique appliquée et méthodes numériques
  • Statistique inférentielle et modélisation probabiliste
  • Data science et apprentissage automatique
  • Optimisation, programmation linéaire et non linéaire
  • Projet de recherche appliquée et mise en pratique professionnelle
Objectifs de la formation
  • Maîtriser les méthodes avancées d’analyse statistique et de modélisation mathématique appliquée.
  • Développer la capacité à concevoir et implémenter des algorithmes pour le traitement et l’analyse de données complexes.
  • Acquérir une expertise en techniques de probabilités, statistiques inférentielles et apprentissage automatique.
  • Savoir utiliser des outils statistiques et logiciels spécialisés pour la résolution de problèmes concrets.
  • Être capable de concevoir, mener et interpréter des études statistiques dans des contextes multidisciplinaires.
Source : Onisep, 2023, sous licence ODbl.

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