Licence generale Sciences des donnees LG04201A

Cnam Hauts de France - Centre de Lille

Non finançable CPF
Tout public
En ligne
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
Nous contacter
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Niveau BAC + 5
Localité
En ligne
Vous pouvez suivre cette formation depuis chez vous ou depuis n’importe quel endroit à distance.
En savoir plus sur les localités en présentiel
Objectifs
 Utilisation de modèles mathématiques adaptés à une situation concrète.

  •  Collaboration à des missions d'ingénierie statistique et mathématique dans des entreprises, des unités de recherche ou des entités administratives.

  • Participation à l'analyse, la définition, la mise en oeuvre d'outils pour la collecte et le traitement des données dans le cadre d'une étude ou d'un projet.

  • Se servir aisément des bases de la logique pour organiser un raisonnement mathématique et rédiger de manière synthétique et rigoureuse.

  • Se servir aisément des bases du raisonnement probabiliste et mettre en oeuvre une démarche statistique pour le traitement des données.

  • Utiliser les propriétés algébriques, analytiques et géométriques des espaces R, R2, R3, et mettre en oeuvre une intuition géométrique.

  • Résoudre des équations (linéaires, algébriques, différentielles) de façon exacte et par des méthodes numériques.

  • Se servir aisément de la notion d'approximation en s'appuyant sur les notions d'ordre de grandeur, de limite, de norme, de comparaison asymptotique.

  • Ecrire et mettre en oeuvre des algorithmes de base de calcul scientifique.

  • Utiliser des logiciels de calcul formel et scientifique.

  • Traduire un problème simple en langage mathématique.

  • Appliquer les principaux modèles mathématiques intervenant dans les différentes disciplines connexes issues des domaines : « sciences, technologie, santé », « sciences humaines et sociales » et « droit, économie, gestion ».

  • Etre initié aux limites de validité d'un modèle.

  •  

  • Situer son rôle et sa mission au sein d'une organisation pour s'adapter et prendre des initiatives.

  • - Identifier le processus de production, de diffusion et de valorisation des savoirs.

  • Respecter les principes d'éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale.

  • Travailler en équipe autant qu'en autonomie et responsabilité au service d'un projet.

  • Identifier et situer les champs professionnels potentiellement en relation avec les acquis de la mention ainsi que les parcours possibles pour y accéder.

  • Caractériser et valoriser son identité, ses compétences et son projet professionnel en fonction d'un contexte.

  • Prendre du recul face à une situation

  • Utiliser les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l'information ainsi que pour collaborer en interne et en externe.

  • Identifier et sélectionner diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet.

  • Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation.

  •  
Programme
L1

Outils mathématiques pour l'informatique (Combinatoire, probabilités, ordre, calcul booléen)

Techniques de la statistique

Calcul différentiel et intégral

Une UE à choisir parmi : 6 ECTS

Programmation avec Java : notions de base

Programmation en langage C/C++

Bases de données

Analyse numérique en langage de programmation C/C++ (1)

Apprentissage des logiciels de calcul

Applications de l'Analyse à la Géométrie, Initiation à l'Algèbre Linéaire

Programmation Java : programmation objet

Unité d'enseignement scientifique

Pratique professionnelle ou stage 3 mois

L2

Analyse et calcul matriciel

Algèbre linéaire et géométrie

Une unité d'enseignement scientifique

Calcul des probabilités

Analyse numérique en langage de programmation C++ (ou python) (2)

Signal déterministe (méthodes mathématiques pour le traitement du signal)

Une UE à choisir parmi :

Stabilité et contrôle des systèmes linéaires

Une unité d'enseignement scientifique

Pratique professionnelle ou stage 3 mois

L3

Analyse numérique matricielle et optimisation (1)

Analyse des données : méthodes descriptives

Statistique mathématique

Traitement numérique des images

Contrôle de qualité

Une UE à choisir parmi : 6 ECTS

Anglais général pour débutants

Anglais professionnel

Modèles linéaires

Biostatistique

Projet final

Expérience professionnelle

Envie d’en savoir plus sur cette formation ?

Documentez-vous sur la formation

Ces formations peuvent vous intéresser

Quelle est votre situation ?

Vous êtes ?

Veuillez choisir un lieu

Please fill out this field.

Please fill out this field.

Veuillez sélectionner un niveau de formation

Informez-vous gratuitement et sans engagement sur la formation.

Please fill out this field.

Please fill out this field.

Please fill out this field.

Veuillez saisir une adresse email

  • Vous voulez dire ?
  • ou plutôt ?

En cliquant sur "J'envoie ma demande", vous acceptez les CGU et déclarez avoir pris connaissance de la politique de protection des données du site maformation.fr

Haut de page