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    Master Statistique & Data Science, Ingénierie Mathématique

    Master Statistique & Data Science, Ingénierie Mathématique
    Actu IA
    Université d'Orléans

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    Le Master mention Mathématiques Appliquées, Statistiques – parcours-type Statistique & Data Science, Ingénierie Mathématique a pour objectif de former des mathématiciens appliqués spécialisés en statistique, fouille de données (Data Mining, Big Data) et modèles aléatoires, également compétents en modélisation, optimisation et calcul scientifique. Les étudiants acquièrent la maîtrise des logiciels spécialisés du domaine (logiciels R et SAS pour les statistiques, Matlab, Scilab et C++ pour le calcul scientifique). Une UE spécialisée dans les mathématiques du Traitement de l’Image peut être proposée si suffisamment d’étudiants sont intéressés.

    Les enseignements sont localisés à l’UFR Sciences de l’Université d’Orléans, et sont organisés par le Pôle de Mathématiques.

    Compétences: Modélisation aléatoire (modèles et outils de la statistique décisionnelle et computationnelle), fouille de données (méthodes et algorithmes de Data Mining, apprentissage, notions de calcul parallèle (HPC)), notions de Big Data (Hadoop/MapReduce), logiciels de statistique R et SAS. Probabilités appliquées (simulation de Monte-Carlo, mathématiques financières). Modélisation mathématique et mise en œuvre de méthodes de calcul numérique à l’aide des logiciels Scilab et Matlab.

    Ce Master a notamment inauguré en 2017-2018 un nouveau cours Big Data: Outils et Méthodes, qui a pour but d’initier les étudiants aux outils de manipulation des BigData, jeux de données trop volumineux pour tenir dans un ordinateur unique, et pour lequel les outils statistiques usuels de Data Mining ne passent pas à cette échelle: les données sont distribuées et les codes doivent être adaptés. Les paradigmes présentés dans ce cours sont les BD noSQL, et les outils Hadoop et MapReduce, ainsi que leur interface avec le logiciel de statistiques R utilisé dans la formation.

    Lien entre la formation et l'IA :

    Faible
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
    Elevé

    Approche de la formation :

    Théorique
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
    Pratique

    Attention, ces informations destinées à faciliter le choix d'orientation du candidat sont le reflet de la déclaration de notre interlocuteur au sein de l'établissement Université d'Orléans et ne correspondent pas à une évaluation coordonnée entre les différentes formations proposées.

    Thèmes abordés :

    • Analyse de série de temps
    • apprentissage
    • big data
    • fouille de données
    • mathématiques
    • statistique

    Informations complémentaires:

    Double compétence Data Scientist et Mathématiques Appliquées.

    Débouchés :

    Data Scientist, Ingénieur Mathématicien/Statisticien, services R&D des secteurs industriels de pointe.

    Montant :

    Inscription en Master à l'Université d'Orléans

    Accès au site de la formation:

    Site de la formation: http://www.univ-orleans.fr/sciences-techniques/maths/master-de-mathematiques-parcours-spa

    Informations communiquées par : Didier CHAUVEAU, Professeur des Universités.

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    L'équipe d'ActuIA.com tient à remercier Didier CHAUVEAU pour sa collaboration dans la constitution de ce dossier d'orientation.