Master mention sciences et ingenierie des donnees parcours ingenierie mathematique - ingenierie statistique et data sciences
CFA de la CCI Paris Ile-de-France
Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
1 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Niveau > BAC + 5
Localité
En présentiel
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Objectifs
Diplôme d'Etat délivré conjointement par l'ISUP et Sorbonne Université avec le Master 2 Sciences, Technologies, Santé - parcours Master Ingénierie Mathématiques - Ingénierie statistiques et data sciences. Le recrutement s'effectue en M1 ou en M2 - le choix de l'apprentissage a lieu en M2 avec le CFA des Sciences.
Préparer à la gestion statistique des risques industriels et/ou afférents au secteur tertiaire. L'expertise statistique obtenue pourra ainsi être utilisée dans le domaine industriel au niveau de la fiabilité des installations, au sein de services marketing pour l'étude de la performance commerciale, mais aussi dans le secteur tertiaire, dans tout service Recherche-Développement d'entreprise utilisant le datamining, les études quantitatives, et les analyses de données dans un but descriptif ou opérationnel, pour gérer la data-masse. Le diplômé sera qualifié pour être statisticien en fiabilité, analyste statisticien, data miner.
Préparer à la gestion statistique des risques industriels et/ou afférents au secteur tertiaire. L'expertise statistique obtenue pourra ainsi être utilisée dans le domaine industriel au niveau de la fiabilité des installations, au sein de services marketing pour l'étude de la performance commerciale, mais aussi dans le secteur tertiaire, dans tout service Recherche-Développement d'entreprise utilisant le datamining, les études quantitatives, et les analyses de données dans un but descriptif ou opérationnel, pour gérer la data-masse. Le diplômé sera qualifié pour être statisticien en fiabilité, analyste statisticien, data miner.
Programme
- Ingénierie 1 :
Méthodes numériques, statistique inférentielle, fondamentaux du C/C++
- Méthodes mathématiques pour la modélisation :
Modèles aléatoires, calculs stochastiques, modèle de fragilité
- Outils informatiques pour l'Ingénierie :
Introduction CUDA, langage Python, analyse de données (sous R), séries chronologiques
- Ingénierie 2 :
Robustesse et modèles, bootsrtrap
- Anglais
- Pratique professionnelle retour d'expérience
- Spécialisation 1 :
Base de données (VBA), fiabilité
- Spécialisation 2 :
Statistiques industrielles, science des données
- Entreprise et mémoire
Méthodes numériques, statistique inférentielle, fondamentaux du C/C++
- Méthodes mathématiques pour la modélisation :
Modèles aléatoires, calculs stochastiques, modèle de fragilité
- Outils informatiques pour l'Ingénierie :
Introduction CUDA, langage Python, analyse de données (sous R), séries chronologiques
- Ingénierie 2 :
Robustesse et modèles, bootsrtrap
- Anglais
- Pratique professionnelle retour d'expérience
- Spécialisation 1 :
Base de données (VBA), fiabilité
- Spécialisation 2 :
Statistiques industrielles, science des données
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