Aller au contenu principal

Master Probabilités et Statistiques des nouvelles données

Macaron diplôme national de Master contrôlé par l'Etat
Bac+1
Bac+2
Bac+3
Bac+4
Bac+5
M1
M2
Domaine(s)
Sciences et ingénierie
Dîplome
Master  
Mention
Mathématiques et applications  
Parcours
Probabilités et Statistiques des nouvelles données  
Modalités
Formation initiale, Validation des acquis de l'expérience  
Lieux de formation
Campus Marne la Vallée - Champs sur Marne, Bâtiment Copernic  
Capacité d'accueil
15  
Une formation de

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

EnseignementsECTSCMTDTP
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

HEBIRI Mohamed (M2)

Responsable de formation

Marie-Monique RIBON (M2)

Secrétaire pédagogique
Téléphone : 0160957532
Bureau : 2B183
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).