Master mention Mathématiques appliquées, statistique, parcours Science des données, Prédiction et Prévision Économiques

Master mention Mathématiques appliquées, statistique, parcours Science des données, Prédiction et Prévision Économiques

Ce parcours apporte des compétences en modélisation économique et en statistique pour former des ingénieurs statisticiens capables de faire de la prévision économique et de la prédiction de comportement des agents économiques.

En pratique

Libellé réglementaire
Master mention Mathématiques appliquées, statistique, parcours Science des données, Prédiction et Prévision Économiques
Type de diplôme
Master
Niveau de sortie
bac+5 et plus
ECTS
120
Langue de la formation
Français
Localisation(s) des enseignements
Rennes

Présentation

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.
Le master 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.

Publics

Ce parcours s’adresse à toute personne désireuse de s’initier ou de se spécialiser dans la statistique et les diverses facettes de la modélisation des données ainsi que par les aspects informatiques du traitement de données.

La formation s'adresse plus particulièrement aux diplômé·e·s de licence :

  • L3 MIASHS ;
  • L3 Mathématiques ;
  • L3 Économétrie.

Compétences développées

Les étudiants sont formés aux méthodes d’analyse quantitative les plus récentes et aux outils informatiques et numériques indispensables pour exercer les métiers de data scientist et data analyst. Ce cursus propose également des modules de formation aux techniques de prévisions et de modélisation des comportements individuels.

Les diplômés seront en mesure de :

  • 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 statistique standards en utilisant des logiciels et des langages de programmation spécialisés (R, SAS, Python, C++...).
  • 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.

Partenaires de la formation

Le master Mathématiques appliquées, Statistique est coaccrédité par l'Université de Rennes 1, l'Université Rennes 2, l'Institut Agro, l'ENSAI et l'INSA Rennes.

Et après ?

Devenir des diplômés

Tout au long du cycle master, les étudiant.e.s bénéficient d’un accompagnement individuel et/ou collectif à l’insertion professionnelle, proposé par le SOIE et les équipes pédagogiques.

Lors d’une semaine dédiée à l’insertion professionnelle et à l’entrepreneuriat, ils.elles construisent leur parcours individualisé dans une large offre d’ateliers, de conférences, de speed-meetings, de forums d’entreprises.

Les équipes pédagogiques, avec le soutien de la Fondation Rennes 1, mettent en place des parrainages, des rencontres avec des professionnels, des visites d’entreprises, des conférences spécifiques à chaque formation.

En savoir plus sur le devenir des diplômés de Rennes 1.

Poursuite d'études

Doctorat pour un accès aux métiers de maître de conférences, chercheur à l’Université, au CNRS ou dans un EPST (INRIA, INRA, IFREMER).

Types de métiers

Les diplômés peuvent accéder à des métiers dans des secteurs variés :

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Prévionniste
  • Statisticien Economiste
  • Economètre
  • Revenue Manager
Secteurs d'activités (code ROME)
M1403 Études et prospectives socio-économiques

Recherche & international

Lien avec la recherche

Les cours de Statistique bénéficient de l'ancrage recherche des enseignants-chercheurs des unités mixtes de recherche (UMR) CNRS : IRMAR (UMR 6625) et CREST (UMR 9194). Les cours en économétrie et en économie sont dispensés par des enseignants-chercheurs du CREM (UMR 6211).

Cet ancrage recherche garantit l'adéquation entre contenus enseignés et avancées récentes en recherche : statistique théorique et appliquée, analyse des données massives et complexes, apprentissage statistique, macroéconomie, finance, économie publique, économie industrielle et économie comportementale.

Les cours communs d'informatique majoritairement donnés par des enseignants-chercheurs (LETG-UMR 6554, IRISA UMR 6074) sont adaptés aux dernières innovations en matière de choix de langages et d'illustrations pédagogiques.

Echanges internationaux

Double diplôme avec l'Université d'Augsburg, labellisé formation d'excellence par l'Université franco-allemande.

Organisation pédagogique

La première année propose des enseignements communs à l’ensemble des parcours types, à l’exception d’une unité d’enseignement correspondant à un choix de pré-spécialisation.

La deuxième année est propre à chaque parcours et comprend un stage obligatoire de fin d'études réalisé en entreprise, en laboratoire de recherche ou en organisme public.

La deuxième année de master (M2) peut être suivie en alternance.

Liens avec le monde professionnel

Stage :

  • en M1 : 2 mois minimum
  • en M2 : 6 mois minimum
Formation initiale

Responsable(s) pédagogique(s)

Isabelle CADORET
Catherine BENJAMIN
Véronique THELEN

Contact(s)

Scolarité sciences économiques
7 place Hoche
35065 RENNES
eco-scol [at] univ-rennes1.fr
Service orientation insertion entrepreneuriat (SOIE)
1 rue de la Borderie
35000 RENNES
Tel
0223233979
soie [at] univ-rennes1.fr

Pré-requis

Licence MIASHS (Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales) ou licence de Mathématiques.

Profils attendus

Bonne aptitude pour les mathématiques et les statistiques, sens de la rigueur, être autonome et curieux intellectuellement.

Modalités de candidature

Modalité(s) d'alternance

Contrat de professionnalisation

Responsable(s) pédagogique(s)

Isabelle CADORET

Contact(s)

Marie LE FRANC
Chargée de mission
marie.lefranc [at] univ-rennes1.fr
Laurence LORIN
Assistante de formation
laurence.lorin [at] univ-rennes1.fr

Pré-requis

Être titulaire d’un diplôme universitaire de niveau bac+4 :

  • mathématiques appliquées, statistique
  • économétrie, statistique
  • mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales

Certifications conseillées : C2I, TOEIC

Dérogations possibles Une validation d’acquis professionnels est possible pour des détenteurs de diplômes différents ou des formations antérieures non mentionnées ci-dessus : être titulaire d’un diplôme de niveau bac+3 minimum et d’une expérience professionnelle de 5 ans minimum dans le domaine de l’analyse et du traitement des données.

Modalités de candidature et constitution du dossier

  • dossier candidature complété
  • CV détaillé
  • lettre de motivation
  • photocopie des derniers diplômes obtenus
  • attestations professionnelles
  • photo d’identité

Coût de la formation

Le coût de la formation est pris en charge par l'entreprise d'accueil. Seule la CVEC (Contribution de vie étudiante et de campus) reste à charge de l’étudiant en contrat d'apprentissage.

Dernière modification : mer, 08/07/2020 - 11:23