Master mention Mathématiques appliquées, statistique, parcours Sciences des données, Intelligence artificielle
Sciences, Technologies, Santé
Niveau d'entrée
Type de diplôme
Durée
Crédits ECTS
Présentation
Présentation
Le master mention Mathématiques Appliquées, Statistique propose quatre parcours nationaux :
- Science des données, statistique et économétrie (Université de Rennes 1)
- Science des données, intelligence artificielle (Université Rennes 2)
- Science des données pour la biologie (Institut agro Rennes)
- Science des données pour la décision publique (Université de Rennes 1/Ensai)
Et un parcours International :
- Statistics for smart data (ENSAI).
Objectifs
Le développement de systèmes d’information permet aujourd’hui de disposer de données massives et complexes, dont l'exploitation requiert des approches pluridisciplinaires à dominante statistique et informatique.
Le master mention Mathématiques Appliquées, Statistique offre une formation à ces approches, visant des compétences communes sur la modélisation et les méthodes statistiques, ainsi que les outils informatiques et numériques pour les mettre en œuvre.
À ces compétences communes s’ajoutent des connaissances spécifiques à chaque parcours de deuxième année, en économie, en statistique publique, en science des données, en biologie ou en ingénierie.
Compétences visées
- 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
- Participer à un travail de recherche en mathématique appliquée et en mathématiques appliquées.
Organisation de la formation
Le master est co-accrédité par quatre établissements de l'Université Bretagne Loire : l'Université de Rennes 1, l'Université de Rennes 2, Institut Agro Rennes et l'ENSAI.
La première année de master est commune aux quatre parcours type à l'exception d'une unité d'enseignement correspondant à une option de spécialisation :
l'option 1 à destination des parcours Science des données, statistique et économétrie, Science des données pour la décision publique ;
l'option 2 à destination des parcours Science des données, intelligence artificielle, Science des données pour la biologie.
Le choix de l'option de spécialisation détermine le lieu d'inscription en première année : l'option 1 à l'Université de Rennes 1, l'option 2 à l'Université de Rennes 2.
La deuxième année propose quatre parcours type et un parcours international (principalement destiné aux étudiants titulaires d'un diplôme étranger, avec des droits d'inscription spécifiques).
En résumé
Composante(s)
- UFR Sciences sociales
Niveau d'étude visé> BAC+5
Modalité d'enseignement
- Formation initiale
- Formation continue
Nature de la formationDiplôme national de l'Ens Sup.
Langue(s) d'enseignementFrançais
StageObligatoire (3 mois en M1 ; 6 mois en M2)
Vol. horaire/semaine25
Effectifs
60 étudiants en M1 (30 inscrits à l'Université de Rennes 1 et 30 inscrits à l'Université Rennes 2), entre 20 et 25 étudiants dans les différents parcours de M2
Capacité30
Infos complémentaires
- Suivi des diplômés (785 Ko)
Admission
Conditions d'admission
Pour les candidatures en master, une plateforme nationale de candidature est mise en place cette année 2022-2023. Les étudiants devront déposer leur candidature sur cette plateforme en mars 2023. En savoir plus : https://www.univ-rennes2.fr/formation/inscriptions-candidatures/master"
Modalités d'inscription
MASTER 1 : Les candidatures sont sélectionnées après examen des dossiers.
a) Le dossier de candidatures sera constitué des pièces ci-après énoncées :
- Un dossier détaillé du cursus suivi par le candidat permettant notamment d’apprécier les objectifs et les compétences visés par la formation antérieure et leur adéquation à la formation dans laquelle le candidat souhaite s'inscrire.
- Un curriculum vitae.
- Une lettre de motivation exposant le projet professionnel et/ou les objectifs poursuivis par le candidat.
- Les diplômes, certificats, relevés de notes permettant d'apprécier la nature et le niveau des études suivies.
b) Le candidat pourra également ajouter
- Des lettres de recommandation de responsables de stage ou d'enseignants.
- Des documents ou œuvres produits par le candidat permettant d'attester de ses compétences.
Public cible
étudiants titulaires d'une licence de Mathématiques ou de Mathématiques Appliquées (Miashs), BUT STID.
Programme
- Liste UE S7 M1 MAST
- UEF1 - Statistique 110 crédits ECTS
- Liste UEF1 - Statistique 1
- Liste UEF1 - Statistique 1
- UEF2 - Outils numériques 110 crédits ECTS
- Liste UEF2 - Outils numérques 1
- Liste UEF2 - Outils numérques 1
- Liste UEF3 - Outils professionnels
- Liste UEF3 - Outils professionnels
- UMI7 - Droit et modélisation des comportements7 crédits ECTS
- Liste UMI7 - Droit et modélisation des comportements
- Liste UMI7 - Droit et modélisation des comportements
- UEL7 - Langue3 crédits ECTS
- Liste UEL7 - Langue M1 MAS S7
- Liste UEL7 - Langue M1 MAS S7
- Liste UENF7 - Enseignements facultatifsOption
- Liste UENF7 - Enseignements facultatifsOption
- Liste UE S8 M1 MAST
- UEF1 - Statistique 210 crédits ECTS
- UEF2 - Outils numériques 28 crédits ECTS
- Liste UEF2 - Outils numériques 2
- Liste UEF2 - Outils numériques 2
- Liste UEF3 - Stage UR2Option
- Liste UEF3 - Stage UR2Option
- UMI8 - Spécialisation option ingénierie numérique9 crédits ECTS
- Liste UMI8 - Spécialisation option ingénierie numérique
- Liste UMI8 - Spécialisation option ingénierie numérique
- UEL8 - Langue3 crédits ECTS
- Liste UEL8 - Langue M1 MAS S8
- Liste UEL8 - Langue M1 MAS S8
- Liste UENF8 - Enseignements facultatifsOption
- Liste UENF8 - Enseignements facultatifsOption
- Liste UE S9 M2 MASD
- UEF1 - Statistique 36 crédits ECTS
- Liste UEF1 - Statistique 3
- Liste UEF1 - Statistique 3
- UEF2 - Apprentissage7 crédits ECTS
- Liste UEF2 - Apprentissage
- Liste UEF2 - Apprentissage
- UEF3 - Outils numériques pour l'intelligence artificielle
- UEF3 - Outils numériques pour l'intelligence artificielle
- UEF4 - Intelligence artificielle6 crédits ECTS
- Liste UEF4 - Intelligence artificielle
- Liste UEF4 - Intelligence artificielle
- UMI9 - Métier4 crédits ECTS
- UENF9 - Enseignements facultatifsOption
- UENF9 - Enseignements facultatifsOption
- Liste UE S10 M2 MASD
- UEF1 - Stage 2
- UEF1 - Stage 2
- UENF10 - Enseignements facultatifsOption
- UENF10 - Enseignements facultatifsOption
Et après ?
Débouchés professionnels
Le master mention Mathématiques Appliquées, Statistique est à très forte insertion professionnelle, et ouvre sur un nombre très important, en pleine croissance, de débouchés de cadres statisticiens dans l'ensemble des secteurs d'activité (sport, conseil, commerce, systèmes intelligents, média, banque, assurance, industrie, biologie, santé, administration, recherche…).
Les + de la formation ?
Vie étudiante
- Association AMSR : https://eco.univ-rennes1.fr/amsr
- Objet: réunir les étudiants en mathématiques appliquées et sciences sociales (Licence MIASHS et Master MAS)
- Contacts: association.amser @ gmail.com
Alternance
Possibilité d'alternance en M2 pour les parcours Science des données, intelligence artificielle et Science des données, statistique et économétrie.
En bref...
Possibilité (sur sélection) de double diplômation avec le master Digisport (https://digisport.univ-rennes.fr/french.html) et le Magistère statistique et modélisation économique (https://eco.univ-rennes1.fr/magistere-statistique-et-modelisation-economique)
Contact(s)
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- Responsable(s) pédagogique(s)Laurent Rouvière
- ScolaritéScolarité département Miashs