Master mention Mathématiques appliquées, statistique parcours Statistics for Smart Data

Master mention Mathématiques appliquées, statistique parcours Statistics for Smart Data

Accroche

Ce parcours vise le domaine de la société intelligente (smart cities, smart grids, smart mobility, …) ouverte aux enjeux du développement des technologies de l'information et de la transition énergétique.

En pratique

Libellé réglementaire
Master mention Mathématiques appliquées, statistique parcours Statistics for Smart Data
Type de diplôme
Master
Niveau de sortie
bac+5 et plus
ECTS
120
Langue de la formation
Anglais
Localisation(s) des enseignements
Rennes

Présentation

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 ?

Poursuite d'études

Ces parcours sont à très forte insertion professionnelle, et ouvrent sur de très nombreux débouchés, avec des métiers comme :

  • data scientist,
  • data analyst,
  • data manager,
  • chargé d’études statistiques,
  • revenue manager, prévisionniste,
  • statisticien économiste,
  • statisticien public,
  • biostatisticien,
  • chargé d’études en analyse sensorielle,
  • ingénieur logistique,
  • ingénieur sûreté de fonctionnement,
  • ingénieur maîtrise des risques.

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

Recherche & international

Lien avec la recherche

Les cours de Statistique bénéficient de l'ancrage recherche des enseignants chercheurs (EC) en Statistique qui appartiennent aux unités mixtes de recherche (UMR) CNRS : IRMAR (UMR 6625) et CREST (UMR 9194). De même, les cours en économétrie et en économie sont dispensés par des EC du CREM (UMR 6211), en particulier les membres des équipes de macroéconomie finance, économie publique, et économie industrielle et économie comportementale.

Cet ancrage recherche garantit naturellement l'adéquation entre les contenus enseignés et les avancées récentes des champs de recherche correspondants : 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 sont majoritairement donnés par des EC en informatique appartenant à différentes UMR (LETG-UMR 6554, IRISA UMR 6074) et sont donc adaptés aux dernières innovations informatiques en matière de choix de langages et d'illustrations pédagogiques.

Echanges internationaux

La 2e année de ce master est enseignée entièrement en anglais.

Accord avec Manipal University (Inde) pour ce parcours.

Organisation pédagogique

Modalités d'évaluation

Modalités de contrôle des connaissances et des compétences (MCCC)

Les aptitudes et l’acquisition des connaissances et des compétences des Unités d'Enseignement (UE) sont appréciées soit par un contrôle continu régulier, soit par un examen terminal, soit par ces deux modes d’évaluation combinés.

Validation de l’année et du diplôme

La maîtrise est obtenue par validation du master 1re année (M1) soit 60 crédits (ECTS).
Le diplôme de master est obtenu par validation des années M1 et M2 et s’accompagne de l’obtention de 120 crédits (ECTS).

Pour en savoir plus

L'ensemble des dispositions générales de MCCC est téléchargeable :
Dispositions générales des MCCC pour les masters - 2020-2021 - (1.1 Mo)
Les MCCC détaillées par diplôme sont votées chaque année en CFVU. Elles sont consultables sur l'ENT des étudiants et stagiaires inscrits en formation.

Enseignement(s) délocalisé(s)

Le M2 est enseigné à l'ENSAI - Ecole nationale de la statistique et de l'analyse de l'information, à Bruz (35).

Liens avec le monde professionnel

Master 2 : stage de 6 mois.

Formation initiale

Responsable(s) pédagogique(s)

Isabelle CADORET

Contact(s)

Scolarité sciences économiques
7 place Hoche
35065 RENNES
Tel
02 23 23 35 45
eco-scol [at] univ-rennes1.fr
Isabelle CADORET
isabelle.cadoret-david [at] univ-rennes1.fr
Service orientation insertion entrepreneuriat (SOIE)
1 rue de la Borderie
35000 RENNES
Tel
02 23 23 39 79
soie [at] univ-rennes1.fr

Pré-requis

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

Le M2 entièrement enseigné en anglais requiert une bonne maîtrise de cette langue (au minimum niveau B2 du CEFR).

Profils attendus

Avoir une bonne aptitude pour les mathématiques et les statistiques
Avoir le sens de la rigueur,
Etre autonome et curieux intellectuellement.
Il faut aimer les chiffres et les données.

Modalités de candidature

Pour connaître les capacités d'accueil et les dates d'ouverture et de fermeture des candidatures, consultez le portail trouvermonmaster.gouv.fr ;

Dernière modification : jeu, 26/11/2020 - 21:35