M2 Data Science : santé, assurance et finance

Candidater à la formation
  • Graduate School(s)
    Mathématiques
  • Capacité d'accueil
    25
  • Langue(s) d'enseignement
    Français, Anglais
  • Regime d'inscription
    Formation initiale
Présentation
Année dans le diplôme
Master 2
Objectifs pédagogiques de la formation

Former des étudiants issus de filière de mathématiques et mathématiques appliquées, avec des connaissances en mathématiques de l'aléatoire (probabilités, statistique) et en programmation, à la science des données (aspects mathématiques et informatiques) et aux statistiques avancées avec un accent mis sur trois domaines d'application (santé, assurance, finance).

Lieu(x) d'enseignement
EVRY
Pré-requis, profil d’entrée permettant d'intégrer la formation
Master 1 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)
Compétences
  • Maitriser et mettre en oeuvre des outils et méthodes mathématiques de haut niveau.

  • Comprendre et modéliser mathématiquement un problème afin de le résoudre.

  • Maitriser des outils numériques et langages de programmation de référence.

  • Analyser des données et mettre en oeuvre des simulations numériques.

  • Savoir gérer un projet.

Profil de sortie des étudiants ayant suivi la formation

Les élèves sortent de cette formation avec un profil d'ingénieur en science des données. Ils sont formés en statistiques, apprentissage statistique et informatique. Ils peuvent donc se porter candidat sur des postes de type Data Scientist/Data analyst/Statisticien. La formation a un fort contenu théorique qui leur permet également de poursuivre en thèse.

Débouchés de la formation

Les étudiants sont formés à exercer les métiers de "datascientist", "statisticien", en particulier dans des entreprises de la santé, de l'assurance et de la finance, mais pas exclusivement. Nous avons maintenu un nombre conséquent d'ECTS sur des matières fondamentales, ce qui permet aussi aux étudiants qui le souhaitent de poursuivre leur formation en thèse.

Collaboration(s)
Laboratoire(s) partenaire(s) de la formation

Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Evry.

Programme
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
English S3 2 18
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Informatics 6 4.5 34.5
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Machine learning 9 39 42
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Statistics 6 27 27
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Advanced Statistics and Machine Learning 6 27 27
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Data Camp 4 10 5
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
English S4 2 18
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Stage 15 10
Modalités de candidatures
Période(s) de candidatures
Du 01/02/2020 au 15/07/2020
Pièces justificatives obligatoires
  • Curriculum UE (descriptifs des UE suivies) des deux dernières années.

  • Curriculum Vitae.

  • Lettre de motivation.

  • Tous les relevés de notes des années/semestres validés depuis le BAC à la date de la candidature.

Pièces justificatives complémentaires
Contact(s)
Responsable(s) de la formation
Secrétariat pédagogique
Adelia Soarez Da Costa - adelia.soaresdacosta@univ-evry.fr