Master Probabilités et Statistiques des nouvelles données
Pour y accéder
Le M2 s'adresse aux étudiants ayant validé une première année de master en Mathématiques pures ou appliquées ou de Mathématiques-informatique ou justifiant d'un niveau équivalent, ainsi qu'aux élèves des Grandes Ecoles. Les dossiers sont examinés par u
Les plus de la formation
Adossement aux laboratoires de recherche de très haut niveau (LAMA, CERMICS, LIGM) et au Labex Bézout Délivre une formation adaptée aux défis posés par la grande taille des données à traiter dans les secteurs secondaire et tertiaire. Cohérence régio
Compétences visées
A l’issue du Master, le diplômé est capable de : - Maîtriser les outils mathématiques, qu'ils soient de nature différentielle, probabiliste, statistique, ou numérique et s’adapter à leur évolution et leur complexité croissante. - Concevoir et mettre
Internationalisation de la formation
L’attractivité au niveau international du Master est attestée par la présence d’un flux constant d’étudiants boursiers du parcours d’excellence « Bézout », élément qui différencie notre mention des mentions identiques ou proches au niveau national
Capacité d'accueil
15
Modalités d'accès
Via l’application de candidatures eCandidat :
Lien des modalités de candidature
Lieu(x) de la formation
Campus Marne la Vallée - Champs sur Marne, Bâtiment Copernic
Après la formation
Le parcours probabilités et statistiques des nouvelles données du master "Mathématiques et Applications" forme des mathématiciens de niveau élevé se destinant d'abord aux métiers relevant de la science des données et de leurs traitements, dont l'essor acc
Insertion professionnelle
Secteurs d'activité ou types d'emplois accessibles par le détenteur de ce diplôme, ce titre ou ce certificat: - Enseignement - recherche en milieu académique ou industriel - Organismes et centre de recherche - Ingénierie - R&D mathématique
Objectifs de la formation
Le Master à possède un double objectif : Développer des notions théoriques et pratiques permettant une spécialisation des étudiants dans les métiers des banques, des assurances, de certains secteurs industriels et des sociétés de service. P
Disciplines majeures
Mathématiques et Informatique
Calendrier
Le Master 2 est organisé en deux semestres. Il est commun à l’Université Gustave Eiffel et à l’UPEC et les cours ont tous lieu à l’Université Gustave Eiffel. Le stage a lieu au deuxième semestre.
Environnement de recherche
Le Master a un adossement fort à la recherche par ses trois partenaires académiques mentionnés ci- dessus. Par ailleurs, certains étudiants, en particulier ceux qui se destinent à la carrière de chercheur ou d'enseignant-chercheur, peuvent s'oriente
Tarif FC (Les informations ci-contre s'adressent uniquement aux adultes en reprise d'études)
7000 €/an
Semestre 3
Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
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2 UE obligatoires à valider parmi les UE ci-dessous | 18 | |||
Architecture Big Data
Manipulation de grosses bases de données et pratique du calcul parallèle
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 30h | ||
Statistiques en grande dimension
Statistiques en grande dimensions : algorithmes, estimation et pénalisation
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 30h | 12h | |
Calcul stochastique
Présentation des processus stochastiques en temps continu et leurs principales propriétés
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 30h | ||
5 UE à 6 ECTS à valider entre le S3 et le S4 | 55 | |||
Simulation et copules
Méthodes de Monte Carlo pour la simulation et utilisation de copules pour les risques multidimensionnels
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 30h | 12h | |
Méthodes de Monte Carlo et algorithmes stochastiques
Présentation des algorithmes stochastiques pourl'optimisation et l'approximation de processus financier
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 39h | ||
Apprentissage statistique et applications
Algorithmes de machine et deep learning pour diverses applications pratiques, dont financières
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 38h | ||
Estimation empirique - Valeurs extrêmes
Théorie des valeurs extrêmes, modèles de durée et estimation empirique
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 20h | 12h | |
Méthodes d'approximation déterministes et stochastiques
Etudes d'appoximations : Chapman-Kolmogorov et Feynman-Kan
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 30h | ||
Anonymisation et confidentialité
Méthodes d'ananymisation informatique et conservation de propriétés statistiques
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 1 | 10h | ||
Grandes matrices aléatoires et applications
Etude du spectre et des vecteurs propres de grandes matrices aléatoires
| 6 | 24h | ||
Intro au Calcul de Malliavin et appli numériques en finance
Calcul de Malliavin et applications numériques pour le calcul des Grecques et la valorisation non linéaire des risques financiers
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 24h | ||
Sciences des données avancées
Théorie de l'apprentissage statistique et apprentissage profond
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 40h | ||
Modélisation probabilités et statistiques pour l'épidémiologie
Théorèmes limites et EDS
Langue de l'enseignement FRANÇAIS / FRENCH | 6 | 20h |
Semestre 4
Enseignements | ECTS | CM | TD | TP |
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Stage | 18 |
Marie-Monique RIBON (M2)
Partenaire(s)
Le Master a trois partenaires académiques : l’UGE et l’UPEC (via le LAMA, Laboratoire d’Analyse et de Mathématiques Appliquées UMR CNRS 8050 et LIGM pour le parcours Bézout) et l’ENPC (via le CERMICS Centre d’Enseignement et de Recherche en Mathématiques et Calcul Scientifique, pour le parcours finance).