Master Data science et modélisation statistique

Objectifs

Compétences attestées :

– Concevoir et mettre en œuvre une étude statistique de sa phase initiale du recueil des données jusqu’à la restitution des résultats de manière claire et compréhensible
– Mettre en œuvre des techniques d’analyse statistiques et numériques standard en utilisant des logiciels et des langages de programmation spécialisés (R, SAS, Python, C++, fortran, julia …).
– Proposer et développer une stratégie statistique ou numérique (indicateurs et modèles) pertinente pour modéliser un phénomène complexe et analyser son adéquation au regard de données expérimentales
– Mettre en œuvre différentes méthodes en apprentissage statistique et machine learning appropriées au contexte.
– Interpréter/présenter les résultats en vue d’un échange avec des non-mathématiciens,
– Utiliser, créer et gérer une base de données
– Manipuler le langage SQL et intégrer les bases de données dans une application web,
– Avoir des compétences techniques avancées dans un secteur d’application selon les spécialités du master (actuariat, big-data, biostatistique, environnement, études du marketing, finance, plans d’expérience et sondage)
– Participer à un travail de recherche en mathématiques appliquées
– Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
– Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine
– Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale
– Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines – Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
– Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux
– Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation
– Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
– Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère
– Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles
– Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d’une équipe
– Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif
– Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d’une démarche qualité
– Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale

Débouchés

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

Poursuite d'études

Doctorat de statistique
École d’ingénieur