Master mention mathématiques appliquées, statistique
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 06_25172062F
Organisme responsable :
ENSAI
(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
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…
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.
Programme de la formation
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
Publics visés
- Salarié
- Tout public
Niveau d'entrée
Bac + 3 et 4
Conditions spécifiques et prérequis
-
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement en présentielle
Adresse
51 Rue Blaise Pascal35170 Bruz
Responsable : ENSAI
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
51 Rue Blaise Pascal
35170 Bruz - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates fixes