MASTER Mathématiques appliquées, Statistiques - Parcours Statistique & Data science, Ingénierie Mathématique

Formation

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MASTER Mathématiques appliquées, Statistiques - Parcours Statistique & Data science, Ingénierie Mathématique

MASTER Mathématiques appliquées, Statistiques - Parcours Statistique & Data science, Ingénierie Mathématique

En bref

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, Business Intelligence, services statistiques)

- les secteurs de la santé et de l’environnement

- les services de Recherche & Développement (R&D) des secteurs industriels de pointe (Ingénierie, Apprentissage, IA)

- 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).

Public concerné

Formation initiale
Formation continue

Niveau de diplôme
BAC +5
Lieu(x) de la formation : Orléans
A télécharger
- Univ_Orleans_plaquette master mathématiques appliquées_2022.pdf (1 Mo)
- Univ_Orleans_plaquette_cursus master CMI_IsDem_ST_2022.pdf (2 Mo)

Stage Obligatoire

Admission
Programme
Compétences
Et après
Contacts

Admission

Type de diplômeMaster (LMD)

Pré-requis

Prérequis : être titulaire d'une Licence de Mathématiques ou d'un diplôme équivalent. Les candidatures sont étudiées sur dossier.

Modalités d'inscription

Dossier de candidature en M1 à déposer à l’adresse suivante :

https://www.monmaster.gouv.fr/master/universite-d-orleans/mathematiques-appliquees-statistique-6?q=Orl%C3%A9ans&position=8&layout=1

Dossier de candidature en M2 à déposer à l'adresse suivante :

https://ecandidat.univ-orleans.fr/

Tarif

Pour les étudiants :

https://www.univ-orleans.fr/fr/univ/formation/droits-dinscriptions

Pour les adultes en reprise d'études ; consulter le SEFCO.

Programme

Organisation de la formation

Le programme détaillé et diverses informations utiles sont publiés sur le site internet du master :

Compétences

Savoir-faire et compétences

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)

- 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).

Et après

Poursuite d'études

Poursuite d’études possibles en Doctorat

Débouchés professionnels

Ce master permet de travailler dans les services d’analyse statistique et R&D des secteurs industriels de pointe ; les banques, assurances, milieux financiers ; la recherche appliquée en statistique (bio-statistique, épidémiologie, fiabilité) ou en mathématiques (méthodes numériques pour des modèles de la physique, de la biologie...) via des thèses en milieu industriel par exemple.