Sciences, Technologies, Santé

Parcours Méthodes stochastiques et informatiques pour la décision

  • ECTS

    120 crédits

  • Durée

    2 ans

  • Composante

    Collège Sciences et Technologies pour l’Energie et l’Environnement (STEE)

  • Langue(s) d'enseignement

    Français

Présentation

Sur deux années, le parcours Méthodes Stochastiques et Informatiques pour la Décision (MSID) du master de mathématiques et applications offre une formation de pointe en analyse statistique, informatique décisionnelle et modélisation stochastique, ainsi que dans les outils informatiques associés. Le parcours offre la possibilité de se spécialiser dans le domaine de la qualité et de la sûreté de fonctionnement en milieu industriel, ou dans la fouille de données (data mining) et l’analyse de risque. Ce type de compétences mène à des métiers du type ingénieur ou chargé d’études en statistique ou informatique décisionnelle (tous secteurs d’activité), en passant par des spécialistes en contrôle de la qualité ou des ingénieurs en sûreté de fonctionnement. Le parcours MSID offre aussi une orientation recherche qui peut déboucher sur une thèse et mener à des emplois d'ingénieurs en recherche et développement dans l'industrie ou à des emplois d'enseignants-chercheurs ou de chercheurs en milieu académique. En dehors de son contenu scientifique, la formation permet aussi à l’étudiant de se familiariser avec le monde de l’entreprise, entre autres par l’intermédiaire d’un stage de 24 semaines et d’un cours de gestion de projets. Les étudiants sont aussi formés en anglais.

Le contenu des études peut comprendre :

  • des enseignements théoriques et pratiques dans les domaines de la statistique et de la science des données
  • de l’apprentissage par projet
  • un stage optionnel entre le M1 et le M2
  • en M2, une expérience longue durée en entreprise à travers l’alternance ou un stage de fin d’études
  • des enseignements complémentaires et transverses : langue vivante, gestion de projets, etc.
  • des unités d’enseignements complémentaires et facultatifs : sport, culture, etc.

Le M2 est aussi un master international, vous trouverez plus d'information sur la page web en anglais.

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Savoir faire et compétences

Le parcous MSID vise à apporter des compétences solides en modélisation stochastique et statistique, dans les méthodes d'inférence statistique associées, dans le traitement statistique et informatique de gros volumes de données, ainsi qu’en programmation. De nombreux cours donnent lieu à la rédaction de rapports, seul ou en petits groupes, ce qui permet de développer l’autonomie des étudiants et leur apprend à travailler en équipe.
Formation complémentaire : anglais (préparation du TOEIC), connaissance du monde de l’entreprise (gestion de projets, stages en entreprises), connaissance du marché de l'emploi scientifique (participation à des forums emplois-maths ou à des journées/conférences dédiées à l’insertion professionnelle).

Le titulaire du diplôme est capable de :

  • Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
  • Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine
  • Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale
  • Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines
  • Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines Confirmé
  • Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux
  • Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation
  • Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
  • Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère
  • Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles
  • Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d’une équipe
  • Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif
  • Analyser ses actions en situation professionnelle, s’auto-évaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d’une démarche qualité
  • Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale
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Organisation

La première année est consacrée à la mise en place des bases scientifiques permettant une spécialisation plus pointue en deuxième année. Au premier semestre, les enseignements concernent essentiellement les bases essentielles et fondamentales de probabilités et statistique. Le deuxième semestre est dédié aux modèles et méthodes classiques en science des données. La deuxième année vise à former les étudiants à deux grands domaines de la statistique : les applications vers l’industrie et les data sciences.

 

Pour les alternants, le nombre d'heure de formation est de 412,50 heures .

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Contrôle des connaissances

Les enseignements sont évalués uniquement à travers un contrôle continu. Il peut prendre la forme d’examen sur table, de quizz en ligne, de projets individuels ou en petits groupes, etc.

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Ouvert en alternance

Type de contrat

Contrat de professionnalisation, Contrat d'apprentissage

Programme

  • Probabilités et statistiques S7

    14 crédits
    • Probabilités S7

      4 crédits
    • Statistique Inférentielle S7

      6 crédits
    • Logiciels statistiques R S7

      2 crédits
    • Logiciels statistiques SAS S7

      2 crédits
  • Méthodes Numériques et Informatique S7

    12 crédits
    • Analyse matricielle et optimisation S7

      4 crédits
    • Python S7

      4 crédits
    • Entrepôts de données

      4 crédits
  • Compétences transversales I S7

    4 crédits
    • Préparation projet professionnel

      2 crédits
    • Anglais M1 S1

      2 crédits
  • Probabilités et processus

    10 crédits
    • Chaînes et processus de Markov S8

      6 crédits
    • Méthodes de Monte Carlo S8

      4 crédits
  • Méthodes statistiques de base S8

    8 crédits
    • Modèles linéaires – notions de base S8

      2 crédits
    • Modèles linéaires – notions avancées S8

      4 crédits
    • Analyse de données S8

      2 crédits
  • Introduction aux datasciences S8

    4 crédits
    • Machine learning

      2 crédits
    • Apprentissage profond

      2 crédits
    • Frameworks IA Big Data

      4 crédits
  • Compétences transversales II S8

    4 crédits
    • Gestion de projet

      2 crédits
    • Anglais M1 S2

      2 crédits
  • Modèles et méthodes pour l’industrie S9

    18 crédits
    • Fiabilité prévisionnelle S9

      4 crédits
    • Analyse de durées de survie S9

      4 crédits
    • Plans d’expérience S9

      4 crédits
    • Maîtrise statistique des procédés S9

      2 crédits
    • Outils pour la sûreté de fonctionnement S9

      4 crédits
  • Techniques en datasciences S9

    10 crédits
    • Datamining S9

      2 crédits
    • Machine learning - notion avancées S9

      2 crédits
    • Text mining

      4 crédits
    • Apprentissage profond

      2 crédits
  • Compétences transversales III S9

    2 crédits
    • Anglais M2 MMS/MSID

      2 crédits
  • Projet intégrateur

    10 crédits
  • Bilan des travaux en Entreprise

    20 crédits

Admission

Conditions d'accès

Depuis la loi n° 2016-1828 du 23 décembre 2016, le master est un cursus de 4 semestres, sans sélection intermédiaire, conduisant au diplôme national de master. Cette loi introduit un recrutement des étudiants à l'entrée en première année du master (sur dossier ou concours). Chaque mention ou parcours fixe une capacité d’accueil, les modalités du recrutement ainsi que le calendrier de la campagne de candidature.

Capacité

d'accueil

Date d’ouverture de la

campagne de recrutement

Date de clôture de la

campagne de recrutement

20

09/03/2022

01/06/2022

Admission pour les étudiants qui résident en France ou dans l'Union Européenne :

Admission en M1 :

Tout étudiant résident en France ou dans l'Union Européenne désirant s'inscrire en M1 MSID devra candidater via l'application APOFLUX

Pour toute information supplémentaire d'ordre pédagogique, contacter le responsable du Master : walter.tinsson@univ-pau.fr

Admission en M2 :

Admission de droit en M2 MSID après un M1 MSID.

Admission possible en M2 MSID après une autre formation de contenu équivalent, après examen du dossier de l’étudiant par la commission pédagogique. Les candidatures devront être déposées via l'application APOFLUX

Admission pour les étudiants étrangers résidant hors Union Européenne :

Vous trouverez les informations pour l'admission sur le site des relations internationales.

Pour les étudiants en reprise d'études (interruption supérieure à 2 ans et/ou personnes de plus de 28 ans et/ou salariés et/ou demandeurs d'emploi) :

contacter le service de la Formation continue (For.Co) pour confirmer votre statut étudiant en formation continue.

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Modalités d'inscription

Les inscriptions se font en ligne.

Attention, sont concernés par ce calendrier tout étudiant titulaire d'un diplôme national de Licence français et les étudiants ressortissants d'un pays de l'UE.

Si vous avez reçu votre notification d'admission au plus tard le 24 juin 2022, vous devez confirmer et procéder à votre inscription administrative entre le 04 et le 08 juillet 2022.

Si vous avez reçu votre notification d'admission au plus tard le 25 juin et le 13 juillet 2022, vous devez confirmer et procéder à votre inscription administrative au plus tard le 18 juillet 2022.

Si vous avez reçu votre notification d'admission à partir du 14 juillet 2022, vous devez confirmer et procéder à votre inscription administrative au plus tard le 26 août 2022.

Faute d'inscription effective à la date limite indiquée, vous êtes réputé démissionnaire et la place sera attribuée pour d'autres personnes sur liste d'attente.

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Droits d'inscription et tarification

Consultez les montants des droits d'inscription.

L'établissement applique une exonération partielle des droits différenciés pour tout étudiant extra communautaire s'inscrivant en master.

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Capacité d'accueil

40 étudiants

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Pré-requis nécessaires

Master 1 : titulaires d'une licence de mathématiques, d'une licence de mathématiques appliquées, d'une licence MIASHS ou de tout autre diplôme équivalent (sur dossier).

Master 2 : Admission possible en M2 MSID après une autre formation de contenu équivalent, après examen du dossier de l’étudiant par la commission pédagogique.

Remarque : les bases scientifiques étant dispensées en première année, seuls les étudiants ayant le même socle de connaissances que celui acquis en M1 MSID sont admis en M2 MSID.

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Et après

Poursuite d'études

Poursuite en thèse possible aussi bien en milieu industriel (contrat CIFRE par exemple) qu’académique (à l’université ou dans un grand organisme de recherche).

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Poursuite d'études à l'étranger

Une poursuite d'étude en thèse est tout à fait envisageable à l'étranger. Elle est préparée par la formation en anglais lors des 3 premiers semestres du master. Elle est aussi favorisée par les facilités de mobilité à l'étranger durant le master dans le cadre du double diplôme avec l'Université de Saragosse ou dans le cadre des accords Erasmus signés par l'UPPA avec des Universités partenaires, notamment en Ecosse et en Suède.

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Insertion professionnelle

  • Ingénieur ou chargé d’études en statistique ou informatique décisionnelle (tous secteurs d’activité : industrie, assurance, banque, transport, agroalimentaire, …),
  • Ingénieur en sûreté de fonctionnement ou en contrôle de la qualité,
  • Métiers de la prévision,

Taux de réussite :

Taux de réussite sur les apprentis de la formation : 100% pour 2020-2021. Il y a eu 25 inscrits en M2 dont 6 apprentis, ces derniers ont tous été admis.

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