Master - Ingénierie mathématique - Spécialité ingénierie statistique et numérique - UFR de mathématiques, Université Lille 1 - Sciences et Technologies
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l’école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master Ingénierie mathématique - Spécialité ingénierie statistique et numérique de l'UFR de mathématiques, Université Lille 1 - Sciences et Technologies forme des experts capables de modéliser et résoudre des problèmes complexes par l'alliance des mathématiques appliquées, de la statistique avancée et du calcul numérique. Au programme : méthodes statistiques pour l'aide à la décision, traitement de données massives, modélisation stochastique, analyse numérique et optimisation, programmation scientifique et algorithmes de simulation. Les étudiants développent une double expertise technique et analytique, maîtrisant aussi bien les outils théoriques que les logiciels professionnels (R, Python, SAS). Ils acquièrent la capacité à concevoir des solutions innovantes face à des enjeux industriels, financiers ou scientifiques nécessitant une exploitation rigoureuse de l'information quantitative. Les diplômés s'orientent vers des métiers d'ingénieur statisticien, data scientist, ingénieur en modélisation, chargé d'études quantitatives ou consultant en analyse de données, intervenant dans des secteurs variés comme la finance, la santé, l'industrie pharmaceutique, l'assurance ou la recherche appliquée.
Thématiques abordées
- Statistiques avancées : méthodes d'estimation, tests d'hypothèses, modèles linéaires et non linéaires
- Analyse numérique : techniques d'approximation, résolution numérique d'équations, méthodes d'optimisation
- Probabilités et processus stochastiques : lois usuelles, chaînes de Markov, martingales
- Programmation statistique et data science : utilisation de logiciels (R, Python), traitement et visualisation de données
- Applications industrielles et modélisation numérique : étude de cas, projets de modélisation, simulation numérique
Objectifs de la formation
- Développer une expertise avancée en modélisation statistique et analyse numérique pour résoudre des problématiques complexes.
- Maîtriser les outils informatiques et langages de programmation spécifiques à l’ingénierie statistique et numérique.
- Appliquer des méthodes statistiques robustes pour l’interprétation de données massives et la prise de décision.
- Concevoir et optimiser des algorithmes numériques pour le traitement efficace de données scientifiques et industrielles.
- Communiquer clairement des résultats techniques et statistiques auprès de publics variés, en contextualisant les analyses.
Découvrir l’établissement
-
UFR de mathématiques, Université Lille 1 - Sciences et TechnologiesAucun avisLilleVoir l’établissement