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Type Etablissement
Ville universitaire
Niveau
OBJECTIFS DE LA FORMATION

L’objectif du master MASD est multiple:

• former des cadres de haut niveau dans le domaine des mathématiques pour la science des données.

• initier les candidats à la recherche scientifique en vue de préparation d'un doctorat ou d'intégration du milieu professionnel.

• répondre aux besoins des entreprises en terme de compétences capable de fournir des informations pour l'aide à la prise de décision.

• participer à la résolution des défis de développement de la région.

COMPETENCES A ACQUERIR

• Compléter et renforcer la formation dans les différents champs disciplinaires en liaison avec les mathématiques et applications.

• Initier les étudiants à la recherche scientifique aussi bien dans le domaine des mathématiques appliquées à l'industrie, que dans le domaine de la santé, de l'environnement et de l'économie et finance.

DEBOUCHES DE LA FORMATION

1. Intégration du monde professionnel en tant qu’analyste de données dans des institutions publiques et privées.

2. Intégration de laboratoires de recherche, en tant que doctorant, dans des directions nécessitant des compétences en analyse de données.

3. Regroupement et connexion, à l'échelle de l'université, des différentes compétences aussi bien dans le domaine des mathématiques appliquées, l'informatique, les statistiques et la modélisation numérique.

4. Contribution au développement de la recherche R&D répondant aux besoins exprimés.

Etablir des partenariats avec les opérateurs locaux, régionaux, nationaux et internationaux dans le domaine des mathématiques et applications.

PROGRAMME

 

Semestre 1

 

Probabilités et Statistiques50
Algèbre appliquée à la science des données50
Modélisation avec Python50
Progiciel de gestion Intégré50
Mathématiques pour l'économie I50
Initiation à la recherche scientifique50

 

Semestre 2

 

Optimisation linéaire et non linéaire 50
Théorie des graphes50
Base de données50
Mathématiques pour l'économie II50
Analyse des données50
Anglais50

 

Semestre 3

 

Droit des données personnelles50
Modélisation Stochastique50
Statistiques des données en grande dimension50
Analyse des données massives50
Machine Learning pour la science des données50
Rédaction scientifique et avec LaTeX50