| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2027 |
| 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
Un master avec un programme scientifique, pluridisciplinaire et ouvert sur l'entreprise
Ce master forme des professionnels en datamining, modélisation statistique, technologies de l'information.
Thématiques abordées
- Fondamentaux en informatique : programmation orientée objet, base de données, programmation par contrainte
- Modélisation, simulation et optimisation : techniques avancées d’optimisation et projets tutorés
- Statistique et datamining : modélisation statistique, analyse de données, data science appliquée
- Parcours spécialisés (au choix) : ingénierie décisionnelle et optimisation / ingénierie de la donnée et actuariat-finance
- Compétences transversales : systèmes d’information, méthodologie, anglais professionnel, initiation à la recherche, stage de fin d’études
Objectifs de la formation
- Analyser et modéliser des données complexes pour appuyer la prise de décision stratégique.
- Concevoir et mettre en œuvre des algorithmes de machine learning adaptés aux problématiques métiers.
- Maîtriser les outils statistiques et informatiques essentiels pour la data science.
- Évaluer et optimiser la performance des modèles prédictifs par des méthodes rigoureuses.
- Communiquer efficacement les résultats analytiques à des décideurs non techniques.
Source : Onisep, 2023,
sous licence ODbl.
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