Master Mathématiques appliquées, statistiques

Nature de la formation :
Diplôme national

Crédits ECTS :
120

Parcours :
  • Statistiques et traitement de données

Langue(s) d'enseignement :
Français

Modalité(s) de la formation :
Formation en présentiel
Formation continue
Ouvert en alternance

Lieu(x) de la formation :
AUBIERE

Pièce(s) jointe(s) à télécharger :
Télécharger la plaquette de la formation

Présentation

Objectifs de la formation

Le but est de former des spécialistes en statistique et analyse des données pouvant travailler dans tous les secteurs où ces compétences sont requises notamment dans les banques, les assurances, les sociétés de services, le secteur industriel, ou dans les organismes de recherche.

 

Le diplôme débouche le plus souvent sur une insertion professionnelle directe. Toutefois quelques étudiants optent pour une année supplémentaire d’études afin d’acquérir une spécialisation complémentaire et quelques étudiants poursuivent en doctorat.

Organisation de la formation

Ce Master dont l'unique spécialisation concerne les Statistiques et le Traitement de Données (STD) est une formation originale et reconnue. Elle est basée sur une forte coopération entre une équipe d'enseignants-chercheurs universitaires et des représentants du monde socio-professionnel.

 

Les deux années de formation permettent aux étudiants d’acquérir des compétences pointues aussi bien en statistiques, traitement de données ("big data") qu'en relation avec les entreprises. Un des points clés reflétant ce point fort est la possibilité qui est offerte aux étudiants de préparer une certification au logiciel de statistique SAS et au TOEIC, ouvrant ainsi la porte à de nombreuses entreprises.

Les + de la formation

Une formation originale et reconnue, basée sur une alchimie entre une équipe d'enseignants-chercheurs universitaires et des représentants du monde socio-professionnel.

 

Ce master peut être suivi en alternance, ou par des professionnels en formation continue.

Competences et connaissances

La démarche Compétences est le cœur de la formation de ce Master Statistiques, à travers les nombreux projets, travaux en groupe, projets transverses, projets industriels et avec ses deux stages longs en M1 puis en M2.

 

Les principales compétences développées au sein du master :

  • Travailler en autonomie : établir des priorités, gérer son temps, s'auto-évaluer, élaborer un projet personnel de formation.
  • Utiliser les technologies de l'information et de la communication, partager et organiser des données.
  • Réaliser une étude : poser une problématique, construire et développer une argumentation ; interpréter les résultats ; élaborer une synthèse ; proposer des prolongements.
  • Travailler en équipe, s'intégrer, se positionner, encadrer.
  • S'intégrer dans un milieu professionnel, identifier ses compétences et les communiquer.
  • Respecter l'éthique scientifique. Développer une argumentation avec esprit critique.
  • Résoudre des problèmes mathématiques de haut niveau et savoir les traduire dans une problématique pratique.
  • Adopter une approche interdisciplinaire.
  • Savoir modéliser des situations diverses issues de problèmes pratiques de l'entreprise, pour une approche statistique efficace.
  • Analyser, organiser et synthétiser des données en vue de leur exploitation statistique optimale.
  • Utilisation optimale des techniques de programmation et des principaux logiciels de statistique et de bases de données (SAS, R, Matlab, SQL, Python, C, ...).

Dimension Internationale

Une convention signée avec l’Université d’Oklahoma permet aux étudiants qui le souhaitent de suivre le premier semestre, voire la première année dans cette université américaine.

Les stages peuvent avoir lieu à l’étranger et ce fut plusieurs fois le cas ces dernières années (Écosse, Biélorussie, Chine, Gabon, Sénégal, Maroc, Canada, USA ...)

Alternance

Formation ouverte en alternance

Type de contrat :

Période :

Plusieurs possibilités d'alternance sont possibles en deuxième année.

Stage

De nombreux entreprises ou organismes interviennent régulièrement  dans la formation. Les possibilités de projets et de stages avec ces collaborateurs sont fréquentes, citons à titre d'exemples :

  • Michelin
  • SAS
  • Crédit Agricole
  • Caisse d'Epargne
  • Alcatel Lucent
  • Business et Décision
  • Limagrain
  • INRA
  • Pierre Fabre
  • Ophis
  • Veolia

Programme

Statistiques et traitement de données

  • Année M1
  • Semestre 1
    • Calcul des Probabilités

      3 crédits

    • Statistique : Estimation

      3 crédits

    • Statistique : Tests

      3 crédits

    • Algorithmes Stochastiques

      6 crédits

    • Logiciels Statistiques

      3 crédits

    • Analyse des Données 1

      3 crédits

    • Communication

      3 crédits

    • Anglais

      3 crédits

    • Big Data : Base de Données

      3 crédits

  • Semestre 2
    • Régression et Modélisation

      6 crédits

    • Entrepôts de données

      3 crédits

    • Recherche Opérationnelle

      3 crédits

    • Gestion Financière et Marketing

      3 crédits

    • Projet Transverse

      3 crédits

    • Analyse de Données 2

      3 crédits

    • Stage

      9 crédits

  • Année M2
  • Semestre 3
    • Anglais

      3 crédits

    • Big Data 1 : Analyse des Données

      6 crédits

    • Big Data 2 : Séries Chronologiques

      3 crédits

    • Big Data 3 : Datamining

      6 crédits

      • Big Data + Analyse

      • Datamining

    • Projets Transverses

      6 crédits

    1 option(s) au choix parmi 2

    • Biostatistique

      6 crédits

    • Calcul Stochastique et Finance

      6 crédits

  • Semestre 4
    • Logiciels (R-SAS)

      6 crédits

    • Insertion Professionnelle

      3 crédits

    • Modèles Aléatoires Appliqués

      3 crédits

    • Stage en entreprise

      18 crédits

Admission

Conditions

 

Candidature en M1

 

Le recrutement se base principalement sur des étudiants ayant suivi une licence MIASHS (Mathématiques, Informatique Appliqués aux Sciences Humaines et Sociales) ou une licence de Mathématiques.

 

Des dossiers d'étudiants provenant de l'étranger (Chine, Afrique,...) sont aussi fréquemment reçus. Les conditions sont alors déterminées par le niveau scientifique, le niveau en français, et par la motivation de l'étudiant.

Pré-requis

Cette formation de niveau Master est adaptée aux étudiants ayant des connaissances de base en mathématique, en statistique et en informatique (niveau Licence).

Droits de scolarité

Niveau Master

Et après ?

Les métiers visés

Les métiers visés par cette formation sont principalement des métiers de chargé d'études statistiques, d'analyste marketing ou d'ingénieur business intelligence.

 

Plus précisément, à la fin de cette formation on peut aborder les métiers des statistiques sous de multiples facettes :

  • Études et prospectives socio-économiques
  • Études actuarielles en assurances
  • Conception - développement produits d'assurances
  • Recherche en sciences de l'univers, de la matière et du vivant
  • Information météorologique
  • Expertise risques en assurances
  • Management et ingénierie études, recherche et développement industriel
  • Management et ingénierie qualité industrielle
  • Management et gestion de produit, ...

Secteur(s) d'activités

Le master "Mathématiques appliquées, statistiques" ouvre la porte vers de nombreux secteurs d'activités en plein développement :

  • Banques
  • Assurances
  • Sociétés de service
  • Industrie
  • Administrations
  • Centres de recherche

Poursuite d'études

La poursuite d'études en thèse n'est pas l'objectif principal de cette spécialité, toutefois plusieurs étudiants poursuivent leur cursus en doctorat (IRSTEA, IRSN Cadarache, INRA, CHU, entreprises privées, ...).

Dans tous les cas, de nombreux étudiants sont immergés dans le milieu de la recherche pendant leurs stages où ils réalisent des travaux statistiques commandés par les chercheurs (CHU, INRA, Limagrain, IRSTEA, ...)

Contacts

Contact(s) administratif(s)

Scola.Master.Pac@uca.fr