Formation Professionnelle Apprentissage
RNCP 39493
100 % à distance
Apprentissage envisageable

Type

Catégorie de la certification

Master

Niveau de sortie

Niveau reconnu si applicable

Bac +5 (Niveau 7 - équivalence européenne)

Prix

Indiqué par l'établissement

4 000 €

Présentation

- Solide formation en mathématiques (modélisation, simulation, optimisation, statistique et analyse des données - Formation à distance, destinée aux personnes éloignées géographiquement et /ou à celles ayant des activité (extra)professionnelle

Localisation & Rattachements

Cette formation est dispensée 100 % à distance : vous pouvez la suivre où que vous soyez, en visioconférence.

Objectifs

- Concevoir et mettre en œuvre une étude statistique - 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 - Participer à un travail de recherche en mathématiques appliquées - 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 - 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 - Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d'équipe, mise en ¿uvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif

Débouchés / Résultats attendus

Diplôme d'État de Master, niveau Bac+5

Programme & Référentiel

Master 1 - Semestre 1 Recherche Opérationnelle 1 (Graphes) Traitement du Signal et des Images 1 (Fourier/ Distributions) Méthodes Numériques 1 (Informatique, Traitement Statistique des Données) Optimisation (Optimisation Différentiable et Convexe) Statistique 1 (Statistique Inférentielle) Unité d’enseignements complémentaires (Anglais et gestion de projet) Master 1 - Semestre 2 Recherche Opérationnelle 2 (Programmation Mathématique) Traitement du Signal et des Images 2 (Images) Optimisation Multi-Objectifs Probabilités Appliquées 1 (Martingales et Chaînes de Markov) Data Science 1 (Système d’Information Opérationnel, Bases de Données) Recherche Opérationnelle et Intelligence Artificielle Master 2 – Semestre 3 Recherche opérationnelle 3 (Optimisation Combinatoire) Traitement du Signal et des Images 3 (Images) Méthodes numériques 2 (Complexité , aide à la décision multicritère) Statistiques 2 (Réseaux Bayésiens et Apprentissage) Data Science 2 (Fouille de Données, Machine Learning) Probabilité 2 (Processus de poisson et files d’attente) Master 2 – Semestre 4 Stage en entreprise ou par dérogation : stage en laboratoire de recherches ou mémoire de fin d'études