4- to 6-month internship
Year organized into 5 blocks that can be compensated for each other, except for the internship
Informations
Skills
Understand and proficiently use high-level mathematical tools and methods.
Objectives
+ Train students from mathematics and applied mathematics programs in
data science (mathematical and computer science aspects) and
advanced statistics.
+ Understand and know how to use machine learning and deep learning algorithms
with a focus on three
areas of application (health, insurance, finance).
+ Enable students to acquire in-depth knowledge
of complex signals (data) from these
fields
Career Opportunities
Career prospects
Après un Master ou Master + Doctorat : ingénieur (R&D, contrôle, production…)
Après un Master ou Master + Doctorat : chercheur ou enseignant-chercheur
Après un Master ou Master + Doctorat : ingénieur (recherche-développement, contrôle, production…) dans les domaines santé, pharmacie, agroalimentaire, biotechnologies, instruments et réactifs, cosmétique, dépollution et environnement
Après un Master ou Master + Doctorat : ingénieur (recherche et développement, contrôle, production…)
Après un Master : Ingénieur (analyste financier, économiste, statisticien)
Après un Master : Data scientist
Après un Master : Spécialiste en intelligence artificielle (IA)
Après un master : Chargé(e) d’études
ingénieur étude conception
Ingénieur d'études industrie / recherche publique
Ingénieur.e recherche & développement
Enseignant.es dans le secondaire
Fees and scholarships
The amounts may vary depending on the programme and your personal circumstances.
Capacité d’accueil
Places
Public visé et prérequis
Le M2 Data Science : Santé, Assurance, Finance s’adresse en particulier aux étudiant.e.s de M1 de mathématiques (ou formation équivalente type école d’ingénieur) comprenant des cours de statistique inférentielle et modèle linéaire, probabilités et processus stochastiques, programmation (R et python).
Application Period(s)
From 05/01/2026 to 10/07/2026