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Master 2
Data Sciences: Santé, Assurance, Finance

Présentation

La science des données connait actuellement un essor majeur qui bouleverse son interface notamment avec les statistiques et requiert une approche interdisciplinaire. Ce changement repose sur :

  1. l’importance croissante de la modélisation mathématique (analyse, prédiction et intégration de données hétérogènes)
  2. l’accès à des données massives issues des nouvelles technologies (internet, business analytics, biotechnologies, puces à ADN, …) requérant des traitements statistiques et informatiques sophistiqués. L’usage des statistiques, du machine learning et de l’informatique pour la science des données marque le début d’une transformation majeure qui affecte l’ensemble des secteurs : de l’e-commerce à la recherche scientifique en passant la santé, l'assurance et la finance !

Etablissements partenaires

  • Université d'Evry-val-d'Essonne
  • ENSIIE
  • TélécomSudParis

Objectif pédagogiques

  • Solide formation généraliste en statistique et en apprentissage (machine learning), destinée à des mathématiciens appliqués et à des ingénieurs souhaitant compléter leur formation et devenir spécialiste en sciences des données.
  • Enseignements d’ouverture en épidémiologie génétique et assurance

But: permettre aux étudiants d’acquérir une connaissance approfondie des signaux (données) complexes issus de ces domaines

Débouchés

  • en entreprise : industrie biopharmaceutique, de la santé ou agroalimentaire, banques et assurances)
  • académiques (enseignement supérieur, CNRS, INRA, INRIA, INSERM, CEA, IRSTEA, etc)

Offre les meilleures conditions pour:

  • pour s’insérer professionnellement à l’issue du M2
  • pour préparer un doctorat aux interfaces mathématiques / sciences du vivant et mathématiques / assurance et finance

Postes visés:

  • datascientist / ingénieur-statisticien / biostatisticien / finance analyst pour lequel la demande est très forte (grands groupes, start-ups, biotechs, CRO, SSII, etc).
  • Accès à des métiers de mathématiciens appliqués non liés aux sciences du vivant ou à la finance et l’assurance, en lien avec les données massives (internet, business analytics, etc), l’optimisation de la production (gestion des ressources, tarification, etc),l’e-marketing, la modélisation pour la conception de produits, etc…

Programme

Semestre 1 (30 ECTS)

UE 1: Fundamentals
  • English
UE 2: Statistics
  • Theoretical guidelines for high-dimensional data analysis (cours à Saclay)
  • 2 à choisir parmi
    • Survival analysis and longitudinal data (cours à l'ENSIIE)
    • Statistics for stochastic processes
    • Asymptotic statistics
    • Nonparametric statistics
UE 3 Informatics
  • Bases for R/Python/GPU programming
  • Advanced topics in Databases
UE 4 Machine Learning
  • Optimization for Data Science (cours à TélécomSudParis)
  • Advanced machine learning with Python
UE 5: Applications I : modules à choisir parmi
  • Statistics and genomics for health
  • Genetics
  • Analyse des données d'expression
  • Financial Econometry
  • Gestion des risques (cours électif à capacité limitée à 12)

Semestre 2 (30 ECTS)

UE 6: Fundamentals
  • English
UE 7 Advanced Statistics and Machine Learning : modules à choisir parmi
  • Multiple testing and resampling
  • Computational statistics (cours à TélécomSudParis)
  • Graphical models
  • Machine Learning with kernels methods (cours à l'ENS Cachan)
UE 8 Applications II : modules à choisir parmi
  • Bioinformatics
  • Bayesian methods
  • Assurance
  • DataScience pour l'assurance (cours à l'ENSAE, cours électif à capacité limitée à 12)
  • Séries financières (cours à l'ENSAE, cours électif à capacité limitée à 12)
UE 9 Data camp (4 ECTS)
UE 10 Stage (12 ECTS)

Stage d'une durée de 4 à 6 mois


Candidature

La campagne de candidatures en Master de Mathématiques est ouverte. Les candidatures se font sur le site de l’Université Paris-Saclay

Les admissions sont en Juillet, avec auditions et tests de niveau éventuels.

Les documents à fournir:

  • Descriptif des UE's suivies
  • Curriculum Vitae
  • Relevés de notes de l'année en cours et de l'année précédente
  • Lettre de motivation

Stages

Pour les étudiants

Le stage est obligatoire pour valider le M2. Pour plus d'informations sur le stage, les offres de stage, les laboratoires d'accueil, merci de contacter agathe.guilloux@univ-evry.fr (UEVE, responsables des stages).

Pour proposer une offre de stage

Ecrivez à agathe.guilloux@univ-evry.fr


Planning

Attention le planing est encore provisoire.


Pratique

Renseignement / Contacts

Responsable du master

Agathe Guilloux,
agathe.guilloux@univ-evry.fr
Bureau: 406 (4e étage)

Scolarité

Patricia ROUSSEAU,
patricia.rousseau@univ-evry.fr
Bureau: (1e étage) ☎ 0164853415

Secrétariat

Valérie GONTIER-PICOT,
valerie.picot@univ-evry.fr
☎ 01 64 85 34 88

Bureau: 330 (3e étage)

Contacts pour le double cursus

Vathana LY VATH,
lyvath@ensiie.fr
☎ 01 64 85 34 99


Nicolas BRUNEL,
nicolas.brunel@ensiie.fr
☎ 01 64 85 34 59

Autres Contacts pour le master

Robert OLASO (CNG France),
olaso@cng.fr

Marie-Luce TAUPIN,
marie-luce.taupin@genopole.cnrs.fr
☎ 01 64 85 35 28

(UEVE, département de Mathématiques de l'Université d'Evry)


Lieu des enseignements

Les cours ont majoritairement lieu à Evry, Soit à L'université d'Evry ( Batiment IBGBI) → Voir Contact et Accès, soit à l'ENSIIE .

Pour venir à l'ENSIIE

L'établissement se situe à Evry , au 1 Square de la résistance 91025 EVRY.
Pour plus d'information concernant son accès , lien.


Partenaires

En construction

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Finalité soutenue par le Labex GenMed

formation/master/m2ds.txt · Dernière modification: 13/06/2017 07:50 par aguilloux

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