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Master mention mathématiques appliquées, statistique
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Niveau d'études
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Sans niveau spécifique
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Type de formation
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Formation initiale
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Formation continue
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Domaine professionnel
Objectif
- 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 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.
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
Diplôme / Certification
Métiers possibles
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