Master Data Science Modélisation Statistique

  • Master
  • BAC +5
  • Faculté Sciences de l'Ingénieur
  • Vannes
  • Mathématiques appliquées, statistique
  • Data Science Modélisation Statistique

Présentation

Objectifs

L’objectif principal de la formation, orientée vers l’acquisition des connaissances scientifiques en sciences des données, est de permettre aux diplômés de maîtriser les concepts et technologies propres aux domaines de la modélisation statistique, des méthodes informatiques et du traitement des données pour différents secteurs des sciences de l’ingénieur.

Savoir-faire et compétences

L'objectif principal de la formation, orientée vers l'acquisition des connaissances scientifiques en sciences des données, est de permettre aux diplômés de maîtriser les concepts et technologies propres aux domaines de la modélisation statistique, des méthodes informatiques et du traitement des données pour différents secteurs des sciences de l'ingénieur. Ces secteurs sont le data mining, l'analyse, la modélisation et la visualisation de gros volumes de données (big data).

Contenu de la formation

Formation en présentiel

Master 1 ? Semestre 1
5 Unités d'enseignement obligatoires (UEO)
Modèles linéaires généralisés (estimations et prédictions)
Méthodes chronologiques et prévision
Systèmes d'information opérationnels : bases de données
Programmation et traitement statistique des données (R, Python, SAS)
Statistique Bayésienne et MCMC
Unité de Culture Générale :
Anglais
Fonctions de l'entreprise

Master 1 ? Semestre 2
4 Unités d'enseignement obligatoires (UEO)
Machine Learning et Big Data
Modèles de durées et analyse de survie
Systèmes d'information décisionnels et entrepôts de données
Consultance et projets tuteurés
Optimisation statistique et Business Intelligence
Unité de Culture Générale :
Anglais,
Communication

Master 2 ? Semestre 3
5 Unités d'enseignement (UE) à choisir
Modélisation de données complexes
Machines à vecteurs supports (SVM) et méthodes à noyaux
Statistique appliquée : mathématiques pour l'assurance
Introduction à l'Apprentissage profond (Deep learning)
Conférences et mini-cours
Statistiques spatiales et systèmes d'Information Géographique (SIG).

Master 2 ? Semestre 4
1 Unité d'enseignement obligatoire
Stage de 20 semaines minimum en entreprise ou en laboratoire de recherche

Modalités de formation

  • Formation initiale
  • Formation continue diplômante

Admission

Condition d'accès

Inscription avec une licence 3 Sciences et Technologies en statistique, mathématiques ou informatique
Candidature : à partir de février sur internet : http://www.univ-ubs.fr

Poursuite d'études

Poursuite d'études

Possibilité de poursuite en doctorat

Débouchés et métiers visés

Métiers visés

Cette offre de formation orientée à la fois vers les entreprises et vers la recherche permet de développer des compétences nécessaires à l'essor des technologies de l'information qui irriguent tous les secteurs de l'économie et qui intéressent les entreprises de toutes tailles. L'analyse, la modélisation et le traitement de données massives font de plus en plus appel aux derniers développements dans les domaines de la modélisation et de la fouille de données. La variété des domaines scientifiques, des approches technologiques et des entreprises engendre une grande diversité des métiers relevant de la science des données (data scientist) : télécommunications, banque, actuariat, industrie, biologie, santé, secteur public, grande distribution, sociétés de services, hôpitaux, laboratoires pharmaceutiques, etc.
Métiers visés :
Statisticien, Biostatisticien, Data scientist, Chargé d'étude et de développement statistique, Actuariat, Finance, Data miner, Ingénieur d'étude, de recherche et développement, Aide à la décision, etc.