Ingénieur diplômé de CY Tech de CY Cergy Paris Université spécialité mathématiques appliquées

Les mathématiques se trouvent aujourd'hui au cœur d'un nombre croissant d'applications très concrètes dans le monde industriel ou le secteur des services, les mathématiciens y étant appréciés pour leurs capacités d'analyse et de modélisation rigoureuse.

Dans un marché de plus en plus concurrentiel et demandeur d’innovations, en particulier informatiques, les compétences de l’ingénieur en mathématiques appliquées sont des clés stratégiques des enjeux industriels de demain mais aussi un point de passage obligé dans la mise au point de nouvelles technologies et l’élaboration de nouveaux produits.

La certification proposée par CY Tech répond à ces besoins et à leur évolution, elle recouvre de manière complète tous les champs des mathématiques appliquées aux données, un spectre de spécialisation allant des sciences financières et économiques, aux sciences du calcul et des données.

• Réaliser l’état de l’art relatif à un modèle ou une famille de modèles mathématiques (optimisation, modèles paramétriques, apprentissage machine, statistiques, machine learning, systèmes déterministes ou stoquastiques) ou des solutions d’implémentation (familles d’algorithmes, gestion des données, méthodes d’apprentissage automatiques) pour s'appuyer sur les outils plus innovants.
• Appliquer les principes théoriques et pratiques fondamentaux de la modélisation mathématique en lien avec l’ingénierie financière ou économique et de la science des données afin d’assurer l’innovation technologique.
• Utiliser des langages de programmation scientifiques (programmation impérative, fonctionnelle, objet, et scripts) pour implémenter des modèles mathématiques destinés à l'analyse de données, la simulation, la prédiction pour la résolution de problèmes complexes.
• Utiliser les outils probabilistes et statistiques pour interpréter les résultats des modèles mathématiques.
• Fournir des recommandations pour améliorer ou optimiser le modèle mathématique.
• Apporter des recommandations pour une prise de décision en lien avec le modèle mathématique.
• Dialoguer et convaincre sur la viabilité technique, les décisions prises et les défis rencontrés.
• Modéliser et résoudre les problèmes techniques relatifs à l’analyse de l’information et à l’optimisation des ressources en utilisant les moyens techniques, mathématiques ou informatiques, adéquats pour réduire les temps et les coûts de calcul.
• Mettre en oeuvre les techniques de résolution adaptées, grâce à la maîtrise de différents types de méthodes issues des mathématiques, de la recherche opérationnelle, d’optimisation linéaire et non-linéaire, des statistiques, soutenant la prise de décision dans des contextes complexes et incertains afin de maitriser les aléas.
• Construire des algorithmes d’optimisation et les mettre en oeuvre à travers des langages scientifiques de haut niveau dans l'optique de résoudre des problèmes de planification industrielle, de gestion de réseaux et d'apprentissage machine.
• Adapter les formulations et les méthodes de résolution aux exigences économique, sociétale, environnementale propres de l’entreprise et de la société en vue de développer une activité solvable notamment sur le plan environnemental.
• Créer des modèles d’optimisation et d’aide à la décision, simulant différents scénarios pour évaluer l'impact des décisions avant de les mettre en oeuvre.
• Comprendre les besoins des utilisateurs pour adapter l'analyse des données et produire des résultats exploitables.
• Créer, administrer et modéliser une base de données et s’assurer d’une mise à jour régulière pour en faciliter l’exploitation par les équipes métiers.
• Maîtriser l'utilisation des technologies et outils spécifiques aux grands ensembles de données (Big Data) pour traiter et analyser des volumes importants de données (algorithmes distribués, solutions spécifiques aux clusters de logiciels).
• Étudier, fouiller et nettoyer des données s’appuyant sur différentes techniques -: statistiques, l’apprentissage automatique (machine learning), la visualisation, la reconnaissance des formes, les modèles incertains pour extraire du sens à partir des données afin de créer des produits d’analyse et des données structurées aidant à la prise des décisions.
• Préparer et prétraiter les données (nettoyage, transformation, agrégation) pour qu'elles soient prêtes à être analysées.
• Traiter et analyser des données non structurées (texte, images, vidéos) en utilisant des techniques adaptées, comme le traitement du langage naturel (NLP) ou la reconnaissance d'images afin de compresser ces données et de trouver des représentations fidèles.
• Analyser les données bien organisées et structurées (tableaux, bases de données relationnelles) pour en extraire des informations pertinentes.
• Appliquer les outils d’analyse statistique univariée et multivariée sur des données structurées et nettoyées dans le but de trouver des lois statistiques, de réaliser des tests et de trouver des relations de dépendance entre variables.
• Créer des visualisations de données informatives, selon plusieurs angles d’observation, pour interpréter et communiquer les résultats.
• Rédiger la documentation technique en assurer la protection des données sensibles de la structure (données scientifiques et techniques, données de gestion administrative, données individuelles) afin d’assurer la gestion efficace des systèmes et la sécurité des informations.
• Exploiter et interpréter les données pour en dégager des observations business utiles afin d'orienter les prises de décision du Management et améliorer les performances et les stratégies Marketing.

• Ministère de l'éducation nationale, de l'enseignement supérieur et de la recherche

• CY Tech de CY Cergy Paris Université

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2025	01/09/2025	31/08/2026

• Ingénieur diplômé de CY Tech de CY Cergy Paris Université spécialité mathématiques appliquées (https://www.intercariforef.org/formations/certification-107541.html)