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.
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
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
Diplôme national ou diplôme d'État
Métiers possibles
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