Le Master 2, Data Science: Santé, Assurance, Finance est un master destiné à former des étudiant·es issus de filière de mathématiques et
mathématiques appliquées à la science des données (aspects
mathématiques et informatiques) et aux statistiques
avancées.
Année organisée en 5 blocs compensable entre eux, sauf le stage
Informations
Compétences
- Comprendre, mettre en oeuvre et développer des méthodes statistiques (mathématiques, numériques, apprentissage statistique) pour la science des données, le deep learning et la grande dimension
- Gérer de grandes bases de données
- Choisir les algorithmes d’apprentissage automatique et de statistique adaptés à la grande dimension et pertinents suivant les domaines d'application
- Développer les programmes informatiques nécessaires à leur mise en oeuvre (python, R, spark)
- Partager les résultats obtenus avec les outils de visualisation adéquats
Objectifs pédagogiques de la formation
+ Former des étudiant·es issus de filière de mathématiques et
mathématiques appliquées à la science des données (aspects
mathématiques et informatiques) et aux statistiques
avancées.
+ Comprendre et savoir utiliser les algorithmes du machine
learning et de deep learning avec un accent mis sur trois
domaines d’application (santé, assurance, finance).
+ Permettre aux étudiants d’acquérir une connaissance
approfondie des signaux (données) complexes issus de ces
domaines.
Débouchés
Professionnels
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
Tarifs et bourses
Les montants peuvent varier selon les formations et votre situation.
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).
Période(s) de candidature
Du 05/01/2026 au 10/07/2026