Master 2 de mathématiques et applications de l'Université de Lorraine
Ingénierie Mathématique pour la Science des données
(IMSD)

Responsable : Anne Gégout-Petit (Anne.Gegout-Petit(at)univ-lorraine.fr)

La 2e année de master IMSD est un parcours à orientation professionnelle du master de mathématiques et applications de l'Université de Lorraine. Il remplace le master IMOI à partir de la rentrée 2018. Il est hébergé par la faculté des sciences de l'Université de Lorraine en partenariat avec l'Ecole des Mines et Télécom Nancy.


OBJECTIF
Former des cadres à profil d'ingénieur mathématicien, qui pourront choisir et mettre en oeuvre les méthodes mathématiques et de modélisation (probabiliste, statistique, analyse des EDP et calcul numérique) les plus récentes et les plus adaptées à des problèmes du marketing, de la finance, de la santé, de l'environnement, de l'industrie ou d'autres domaines et qui maîtriseront les outils informatiques de gestion des grandes masses de données et d'implémentation des méthodes.

SPÉCIFICITÉS
• Des enseignements relativement fondamentaux pour une préparation à l'évolution des méthodes mathématiques et informatiques pour la data-science.
• Un Master de Mathématiques appliquées avec une part importante d'informatique.

COMPÉTENCES
Management et fouille des grandes masses de données, calcul scientifique, modélisation statistique, modélisation numérique, analyse et gestion des risques, mathématiques financières, simulation, prévision, optimisation, aide à la décision, visualisation, développement et maintenance des codes,...

POUR QUELS MÉTIERS ?
Ceux de l'Ingénierie Mathématique et de la science des données : ingénieur calcul, data-scientist, chargé d'études en statistique, fiabiliste, data miner, chargé d'étude marketing, biostatisticien, consultant ingénieur financier quantitatif,...

DANS DE MULTIPLES SECTEURS
Banque, assurance, finance, statistique publique, santé, biologie, environnement, industrie, big data, recherche,...

ALTERNANCE
L'orientation MCAD peut être suivie en contrat de professionnalisation


CONTENU DES ENSEIGNEMENTS
Les enseignements contiennent cours, TD, TP et de nombreux projets courts ou longs favorisant la prise d'autonomie de l'étudiant. Un stage de 6 mois en entreprise clôt la formation. Le master se décline en deux Orientations type à choisir en début d'année, l'une en Maths Financières (MF) et l'autre plus méthodologique Modélisation, Calcul, Aide à la Décision (MCAD).

TRONC COMMUN
• Outils informatiques (60h)
    • Algorithmique et programmation avancée (30h)
    • Bases de données et systèmes d'information (30h)

Recherche Opérationnelle (30h)
Techniques de communication (20 h)
Anglais (25h)
Projet encadré
Stage en entreprise (6 mois)

Orientation MODELISATION, CALCUL, AIDE À LA DECISION
Méthodes numériques pour les équations aux dérivées partielles d'évolution (35h)
Apprentissage, estimation non paramétrique (35h)

• 3UE de 25h à choisir parmi :
    • Statistique spatiale, inférence bayesienne pour les données
    •Statistique pour données de grande dimension
    • Statistique appliquée au monde de la santé
    • Programmation scientifique avancée
    • Calcul parallèle pour le calcul intensif
    • Modélisation stochastique
    • Mathématiques financières
    • Intelligence artificielle (Telecom Nancy)
    • Fouille de données, extraction de connaissances (Telecom Nancy)

• 2 UE de 35h à choisir parmi :
    • Méthodes de clustering, séries chronologiques
    • Éléments finis et décomposition de domaines
    • Gestion de masse de données, visualisation de données

Pour des raisons de seuils ou contraintes d'emploi du temps, les combinaisons de cours ne sont pas toutes possibles.

Orientation MATHS FINANCIERES
Mathématiques financières (25h)
Modélisations stochastiques pour la finance (45h)
Modélisation stochastique (25h)
Politique monétaire et finance de marché (42h)
Micro-économie et théorie des jeux (36h)
Analyse des données et data mining (42h)

Télécharger le programme détaillé des Unités d'enseignements UEM2IMSD

ANCIENS ETUDIANTS

Ils sont passés par notre master, consultez leur profil :

Camille ALLEYRAT, biostatisticienne
Meriem BOUGUEZZI, en thèse au CEA
Célia DESCHAMPS, Risk Analyst, Californie
Olivier COLLIGNON, statistics consultant, LIH
Charles DUMENIL, en thèse en informatique
Naim KOSAYYER, Visual Data Analyst
Frédéric LEHNARDT, LOHR INDUSTRIE
Aurore PELZER, Ingénieur d'études mainframe IBM
Constance ROUSSEAUX, Software Engineer at Salesforce


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