MATHEMATIQUES APPLIQUEES, STATISTIQUE (MASTER) | Orléans | 0AA3E27E

Objectif

Le Master mention Mathématiques Appliquées, Statistiques - parcours-type Statistique & Data Science, Ingénierie Mathématique a pour objectif de former des Data Scientists, ingénieurs statisticiens ou mathématiciens appliqués ayant vocation à exercer dans : - les services d'analyse statistique, selon plusieurs axes : - les professionnels (banques, assurances) : Data Science, Business Intelligence ; - les secteurs de la santé et de l'environnement ; - les services de Recherche & Développement (R&D) des secteurs industriels de pointe (Ingénierie, Apprentissage, Deep Learning, Réseaux de neurones) ; - la Recherche appliquée, en particulier via une poursuite d'études en doctorat dans le cadre de thèses appliquées (type CIFRE) en statistique (bio-statistique, épidémiologie) ou en mathématiques (méthodes numériques pour les modèles de la physique, de la biologie, IA).   

Programme

Comprendre et mobiliser des concepts sophistiqués de mathématiques appliquées et de statistique pour les exploiter dans un contexte scientifique ou professionnel Modéliser un phénomène ou des données à l'aide d'outils de mathématiques appliquées et de statistique Développer ou s'approprier de nouveaux outils et concepts de mathématiques appliquées et de statistique Implémenter dans un langage de programmation une démarche de mathématiques appliquées, statistique en utilisant les outils numériques et bibliothèques de calcul adaptés au problème Trouver des solutions efficaces et rigoureuses mathématiquement face à un problème de modélisation ou à des données pour comprendre un phénomène complexe Concevoir des nouveaux modèles et résultats, théoriques ou numériques, face à des problématiques de mathématiques appliquées et de statistique Concevoir et utiliser des méthodologies et algorithmes de mathématiques appliquées, statistique pour résoudre des problèmes scientifiques ou professionnels Vérifier mathématiquement et numériquement la validité d'une démarche scientifique ou professionnelle, avec méthodologie, rigueur et reproductibilité Quantifier théoriquement ou numériquement les erreurs et incertitudes liées à un algorithme d'approximation ou à des aspects statistiques Maintenir des données avec les outils numériques adaptés pour les exploiter dans un contexte scientifique ou professionnel Mettre en forme et exploiter des données complexes avec une démarche scientifique, mathématique ou statistique, pour extraire, visualiser et quantifier de l'information pertinente au regard d'un problème Conduire une analyse de données, de leur mise en forme à l'interprétation des résultats et l'aide à la décision Comprendre et mettre en œuvre une méthode d'apprentissage statistique (machine learning) sur des données, interpréter les résultats et évaluer la qualité du modèle Interpréter des résultats théoriques et numériques en fonction d'une situation scientifique ou professionnelle, et les communiquer clairement en s'adaptant à ses interlocuteurs. Compétences acquises : - Modélisation aléatoire (Statistique mathématique décisionnelle, Statistical Computing) ; - Fouille de données (méthodes de Data Mining, apprentissage, calcul haute performance) ; - Big Data (calcul distribué avec cluster Hadoop et programmation MapReduce) ; - Apprentissage, Réseaux de Neurones (computer vision, machine learning, Deep Learning) ; - Probabilités appliquées (simulation de Monte-Carlo, processus aléatoires, algorithmes ; MCMC) ; - Modélisation mathématique, calcul scientifique, optimisation ; - Maîtrise des logiciels spécialisés du domaine (R et SAS pour les statistiques, Python, Scilab et C++ pour le calcul scientifique).  

Adresse : 1 Rue de Chartres

Ville : 45100 Orléans

Territoire : 45 (45)

Modalite : Presentiel ou hybride

Niveau vise : DIPLOME NATIONAL / DIPLOME D'ETAT (7)

Categorie : Mathematiques

Domaine : 114 : Mathématiques

Code RNCP : RNCP39493

Code CFD : 13511417

Centre : COLLEGIUM ST

SIRET : 19450855200594

Qualiopi : organisme reference comme certifie dans les donnees source.

Voies d'acces : Apprentissage, Contrat de professionnalisation, Formation continue, Statut eleve, Experience

Annee de cycle : 2