Master 2ème année mention Mathématiques appliquées, statistique - Modélisation statistique
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 10_26114455F
Organisme responsable :
Université Marie et Louis Pasteur - Service Formation Continue et Alternance (SEFOC'AL)
(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
Le master est un diplôme national de l'enseignement supérieur conférant à son titulaire le grade universitaire de master. Il confère les mêmes droits à tous ses titulaires, quel que soit l'établissement qui l'a délivré. Le master atteste l'acquisition d'un socle de connaissances et de compétences majoritairement adossées à la recherche dans un champ disciplinaire ou pluridisciplinaire. Le master prépare à la poursuite d'études en doctorat comme à l'insertion…
Le master atteste l'acquisition d'un socle de connaissances et de compétences majoritairement adossées à la recherche dans un champ disciplinaire ou pluridisciplinaire. Le master prépare à la poursuite d'études en doctorat comme à l'insertion professionnelle immédiate après son obtention, et est organisé pour favoriser la formation tout au long de la vie.
Les parcours de formation en master tiennent compte de la diversité et des spécificités des publics accueillis en formation initiale et en formation continue.
Activités visées :
- Résolution de problèmes de mathématiques appliquées
- Transmission des connaissances de mathématiques appliquées
- Application des mathématiques dans différents secteurs (industrie, économie et finance, recherche …)
- Modélisation et prévision des phénomènes complexes
- Utilisation des logiciels de modélisation et de simulation pour résoudre un problème de mathématique appliquée
- Conception des modèles numériques et statistiques
- Analyse et interprétation des données complexes à l'aide d'une approche statistique rigoureuse
- Mettre en œuvre des méthodes d'apprentissage statistiques afin de comprendre des données
Programme de la formation
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.
Validation et sanction
Type de formation
Certifiante
Niveau de sortie
Bac + 5 et plus
Durée, rythme, financement
Durée
En centre
450 h
En entreprise
1150 h
Financement
- Conventionnement
- Oui
- Financeur
-
- OPCO
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Niveau d'entrée
Bac + 3 et 4
Conditions spécifiques et prérequis
Formation accessible en contrat d'apprentissage en 2ème année uniquement. Ce type de contrat s'adresse aux jeunes âgés de 16 à 29 ans révolus (possible au-delà de cet âge pour certains publics ou dans certaines situations particulières, cf. réglementation en vigueur). Contacter l'organisme formateur pour connaître les modalités d'alternance et les conditions spécifiques d'admission. La durée de la formation peut parfois être adaptée selon le profil et/ou les besoins du bénéficiaire.
Modalités d'accès
- Accessible en contrat d'apprentissage
- Accessible en contrat de professionnalisation
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement en présentielle
Adresse
16 route de gray25000 Besançon
Responsable : Université Marie et Louis Pasteur - UFR Sciences e
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
16 route de gray
25000 Besançon - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates fixes