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Sciences, Technologies, Santé

M1-M2 | Mention mathématiques et applications - Parcours Data sciences

  • Composante

    Faculté des sciences

  • Langue(s) d'enseignement

    Français

Présentation

Les mathématiques sont depuis longtemps partie prenante du monde socio-économique. «L’Étude de l’impact socio-économique des mathématiques en France » (Mai 2015) montre une contribution des mathématiques à hauteur de 15 % du PIB et 9 % des emplois en France. L’intégration de compétences mathématiques est désormais un choix stratégique du développement d’une entreprise, en France et dans le monde, dans tous les secteurs d’activité et particulièrement ceux à forte croissance.
La data Science désigne une discipline à l’interface entre modélisation mathématique, statistique et informatique, née de la nécessité croissante de traiter et d’exploiter les données du big data. La data science est désormais l’outil essentiel d’aide à la décision dans des domaines d’activités extrêmement variés : banque, finance, assurance, e-commerce et grande distribution, communication et marketing, santé, agro-alimentaire, aéronautique et défense, internet des objets et télécoms, etc..
Le parcours Data Science (DS) du master mention Mathématiques et Appli-cations est une formation de niveau un (Bac+5). Il vise à former des cadres data-scientists capables de mettre en œuvre les techniques mathématiques et informatiques inhérentes à ce métier, possédant en outre des compétences métiers propres aux secteurs d’activités visés par le choix d’options. 

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Objectifs

Des compétences en mathématiquesDes compétences en informatiqueDes aptitudes professionnellesDes compétences métiers

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Savoir faire et compétences

La qualité de la recherche française en mathématiques fondamentales et appliquées est mondialement reconnue : suivant les critères choisis, elle se place du premier au troisième rang mondial. Dans ce cadre, la recherche en mathématique du laboratoire LAREMA de l’Université d’Angers (62 membres dont 40 permanents), associé au CNRS et partenaire du Labex Lebesgue, se distingue par son excellence. Aussi, les étudiants du Master DS ont l’assurance de bénéficier des connaissances et des innovations les plus récentes, celles à même d’intéresser les entreprises dans leur stratégie compétitive.

L’Université d’Angers est reconnue par ses résultats en matière de taux de réussite et d’insertion professionnelle de ses 22 700 étudiants : sur ces deux points, les enquêtes ministérielles la situent aux toutes premières places des universités françaises. Les étudiants du Master DS ont l’assurance d’un accompagne-ment performant de leurs études jusqu’à leur insertion professionnelle.

Angers et son agglomération, ville étudiante par excellence (plus de 38 000 étudiants), apparaît dans les enquêtes nationales comme étant l’une des villes les plus attractives dans ce domaine : vitalité de la vie étudiante, qualité et modération des prix du logement étudiant, facilité de déplacement, cadre de vie, etc.. En résumé, les étudiants du Master DS ont l’assurance d’une qualité de vie et d’étude particulièrement propice à leur réussite et à leur insertion professionnelle.

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Programme

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  • Bloc Mathématiques

    • UE1

      5 crédits
      • Analyse Numérique Matricielle

        5 crédits
    • UE2

      5 crédits
      • Optimisation Non-Linéaire

        5 crédits
    • UE3

      6 crédits
      • Statistique

        6 crédits
    • UE4

      6 crédits
      • Modélisation Stochastique 1

        6 crédits
  • Bloc Numérique et Informatique

    • UE5

      6 crédits
      • POO et Traitement des Données en Python

        6 crédits
      • Mise à Niveau Logiciels et Systèmes

        0 crédits
  • Bloc Culture d’Entreprise

    • UE6 : Choix de 1 EC parmi 2

      2 crédits
      • Anglais 1

        2 crédits
      • Communication Scientifique

        0 crédits
      • Droit et données numériques

        0 crédits
  • Bloc Mathématiques

    • UE1

      5 crédits
      • Datamining et Classification

        5 crédits
    • UE2

      4 crédits
      • Modèles de Régression

        4 crédits
    • UE3

      4 crédits
      • Modélisation Stochastique 2

        4 crédits
  • Bloc Numérique et Informatique

    • UE4

      6 crédits
      • Bases de Données Relationnelles

        6 crédits
  • Bloc Culture d’Entreprise

    • UE5

      7 crédits
      • Anglais 2

        2 crédits
      • Insertion Professionnelle

        0 crédits
      • Travail d’Étude et de Recherche

        5 crédits
      • Stage Facultatif

        0 crédits
  • Bloc Métiers

    • UE6 : au choix de l'étudiant 1 parmi 2

      4 crédits
      • Au choix : 1 parmi 2

        • Option 1 : Introduction à la Génomique

          4 crédits
        • Option 2 : Datamining et Économie

          4 crédits
  • UE1

    6 crédits
    • Statistique en Grande Dimension et Apprentissage

      6 crédits
  • UE2

    4 crédits
    • Introduction à l'analyse du signal en temps discret

      4 crédits
  • UE3

    6 crédits
    • Séries Chronologiques et Applications

      6 crédits
  • UE4

    6 crédits
    • Informatique pour le Big Data

      6 crédits
  • UE5

    3 crédits
    • Anglais

      2 crédits
    • Communication

      1 crédits
  • UE6 : UE Métiers (Option au choix parmi 2)

    5 crédits
    • Au choix : 1 parmi 2

      • Option 1 : Stat. et Science des données pour la biologie I

        5 crédits
      • Option 2 : Econométrie de l'Evaluation I

        5 crédits
  • UE1

    7 crédits
    • Conférences professionnelles et création d'entreprise

      0 crédits
    • 3-PE

      0 crédits
    • Projet Annuel Tuteuré

      7 crédits
  • UE2 : UE Métiers 1 EC obligatoire + 1 EC d'Option au choix

    5 crédits
    • Obligatoire : Traitement d'images

      3 crédits
    • Au choix : 1 parmi 2

      • Option 1 : Stat. et Science des données en biologie II

        2 crédits
      • Option 2 Eco : Econométrie de l'Evaluation 2

        2 crédits
  • UE3

    18 crédits
    • Stage

      18 crédits
    • Suivi de stage

      0 crédits
    • Alternance

      18 crédits
    • Suivi d'alternant

      0 crédits

Admission

Public cible

Le master Data Science est à capacité limitée et l’admission en première (M1-DS) et deuxième année (M2-DS) du master est sélective. En dehors des qualités académiques, le recrutement accorde une part importante à la motivation des candidats. La validation du M1-DS entraîne l’admission de droit en M2-DS.

Formation initiale. Le M1-DS s’adresse en priorité aux étudiants diplômés d’une licence de Mathématiques, d’une licence de Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (parcours Mathématiques appliquées), ou d’un niveau équivalent. Sous réserve d’un niveau suffisant en mathématique, les dossiers d’étudiants ayant eu un parcours plus dirigé vers l’informatique sont considérés avec intérêt. Les droits d’inscription sont fixés par arrêté ministériel (droits ministériels : 243 € en 2019-2020, en M1 et M2).

Formation continue. Les candidatures relevant de la formation continue sont les bienvenues et considérées avec la plus grande attention. Le tarif 2020-2021 est fixé à 6000 € en M2-DS (hors droits ministériels), pour lequel un ensemble de financements est disponible. (Se renseigner auprès de la Direction de la Formation Continue).

Les pré-requis à l’entrée du M1-DS couvrent le programme classique d’une Licence de Mathématiques ou tout autre programme européen ou international équivalent. Outre l’aptitude mathématique, une connaissance et une pratique de base d’outils de programmation sont recommandées (Python, Scilab, C et/ou R par exemple). L’acquis du certificat C2i-1 d’informatique est apprécié. Le diplôme de master visant des compétences en anglais certifiées de niveau B2 du CECRL, un niveau minimal B1 dans cette langue est recommandé à l’entrée du M1-DS. L’enseignement se faisant essentiellement en français, un niveau minimal B2 certifié en français est exigé des étudiants internationaux à l’entrée du M1-DS.

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Droits de scolarité

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