Master Mathématiques appliquées, statistique - Parcours Data Science Modélisation Statistique
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 06_1704040F
Organisme responsable :
UNIVERSITE BRETAGNE SUD - SFPA
(ouvre dans un nouvel onglet)
Référentiels
Code Rome
- H1206 Management et ingénierie études, recherche et développement industriel
- K2107 Enseignement général du second degré
- M1201 Analyse et ingénierie financière
- M1403 Études et prospectives socio-économiques
Formacode
- 11036 : Statistique
- 11052 : Mathématiques appliquées
- 32062 : Recherche développement
Présentation de la formation
Objectifs
L'objectif principal de la formation, orientée vers l'acquisition des connaissances scientifiques en sciences des données, est de permettre aux diplômés de maîtriser les concepts et technologies propres aux domaines de la modélisation statistique, des méthodes informatiques et du traitement des données pour différents secteurs des sciences de l'ingénieur. Les compétences visées Aide à la décision Application de la statistique Gestion de base de données Analyse prédictive…
Les compétences visées
- Aide à la décision
- Application de la statistique
- Gestion de base de données
- Analyse prédictive
- Data mining
- Modélisation statistique
- Analyse de l'information
- Fiabilité, gestion des risques
- Big Data
Programme de la formation
Semestre 1 - M1 5 Unités d'enseignement obligatoires (UEO) Modèles linéaires généralisés (estimations et prédictions) Séries chronologiques et prévisions Systèmes d'information opérationnels : bases de données Programmation et traitement statistique des données (R, Python, SAS) Statistique Bayésienne et MCMC Unité de Culture Générale Anglais Fonctions de l'entreprise Semestre 2 - M1 4 Unités d'enseignement obligatoires (UEO) Fouille de données (data mining)…
5 Unités d'enseignement obligatoires (UEO)
- Modèles linéaires généralisés (estimations et prédictions)
- Séries chronologiques et prévisions
- Systèmes d'information opérationnels : bases de données
- Programmation et traitement statistique des données (R, Python, SAS)
- Statistique Bayésienne et MCMC
- Anglais
- Fonctions de l'entreprise
4 Unités d'enseignement obligatoires (UEO)
- Fouille de données (data mining) et apprentissage statistique (Machine Learning)
- Modèles de durées et analyse de survie
- Systèmes d'information décisionnels et entrepôts de données
- Consultance et projets tuteurés
- Optimisation statistique et Business Intelligence
- Bases de données
- Anglais
- Communication
5 Unités d'enseignement (UE) à choisir
- Modélisation de données complexes
- Machines à vecteurs supports (SVM) et méthodes à noyaux
- Statistique en Assurance/Marketing analytique
- Extraction des connaissances à partir de données (deep learning et intelligence artificielle)
- Conférences et mini-cours
- Statistiques spatiales et systèmes d'Information Géographique (SIG)
1 Unité d'enseignement obligatoire
- Stage de 20 semaines minimum en entreprise ou en laboratoire de recherche
Validation et sanction
Type de formation
Certifiante
Niveau de sortie
Bac + 5 et plus
Durée, rythme, financement
Financement
- Conventionnement
- Oui
- Financeur
-
- Entreprise
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Niveau d'entrée
Sans niveau spécifique
Conditions spécifiques et prérequis
Master 1 : Inscription avec une licence 3 Sciences et Technologies en statistique, mathématiques et/ou informatique
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement en présentielle
Adresse
Rue André LwoffCampus Tohannic / CS 60573
56000 Vannes
Responsable : Faculté des Sciences et Sciences de l'Ingénieur
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
10 Rue Jean Zay
56100 Lorient - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates fixes