MASTER Ingénierie de la Statistique Modélisation et Traitement Informatique des Données .
Objectif
L'objectif est de former des cadres de profil « ingénieur statisticien» présentant une double compétence en modélisation Stochastique et en informatique scientifique immédiatement valorisable au sein d'une entreprise. La formation se fera en étroite collaboration avec les milieux professionnels afin de permettre une intégration rapide et efficace des diplômés. Une bonne maîtrise des techniques informatiques alliée à de solides connaissances en mathématiques et en statistiques permettront aux jeunes diplômés de s'adapter aux besoins et aux évolutions de nombreux secteurs d'activité. Afin de réaliser ses objectifs, le Master Ing Statistique MTID accorde une place importante aux TP avec de nombreux logiciels et bibliothèques de statistiques et d’introduction aux systèmes de gestion de base de données dont:SAS, STATA,R ,SQL,PhpAdmission
Sur examen du dossier pour les titulaires d’une Licence de Mathématiques ,de Statistiques, Ingenierie de la Statistique ou d’un diplôme équivalent [une formation préalable en Probabilités, Statistiques (niveau licence) est souhaitable] dans la limite des places disponibles.Débouchés
La formation débouche sur tous les secteurs de la vie économique : banques et assurances, Agro-alimentaire, centres R&D des grandes entreprises publiques et privées, sociétés de services, d'audit et de conseil, sociétés de formation,...Organisation des Enseignements
Semestre 1| Unité d'Enseignement | VHS | V.H hebdomadaire | Coeff | Crédits | Mode d'évaluation | ||||
| 14 sem | C | TD | TP | Autres | Continu | Examen | |||
| UE fondamentales | |||||||||
| UEF1(O/P) : matières Obligatoires |
|
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| Méthodes Stochastiques et Statistiques | 90h | 3h | 1h30 | 1h30 | 5 | 5 | x |
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| Statistiques non paramétriques 1 | 65h30 | 1h30 | 1h30 | 1h30 | 4 | 6 | x | ||
| Analyse de données 1 | 45h | 1h30 | 1h30 | 1h30 | 6 | 4 | x | ||
| Processus Stochastiques 1 | 45h | 1h30 | 1h30 | 4 | 4 | x | |||
| Anglais | 22h30 | 1h30 | 1 | 1 | x | ||||
| UEF1.2 | |||||||||
| Système d’ information et bases de données 1 | 45h | 1h30 | 1h30 | 2 | 2 | x | |||
| Outils mathématiques | 45h | 1h30 | 1h30 | 2 | 2 | x | |||
| Inférence Statistique | 45h | 1h30 | 1h30 | 2 | 2 | x | |||
| UE méthodologie | |||||||||
| UEM1(O/P) | |||||||||
| UEM2(O/P) | |||||||||
| UE découverte | |||||||||
| UED1(O/P) | |||||||||
| UED2(O/P) | |||||||||
| UE transversales | |||||||||
| UET1(O/P) | |||||||||
| UET2(O/P) | |||||||||
| Total Semestre 1 | 360h | 10h30 | 10h30 | 3h | 22 | 30 | |||
Semestre 2
| Unité d'Enseignement | VHS | V.H hebdomadaire | Coeff | Crédits | Mode d'évaluation | ||||
| 14 sem | C | TD | TP | Autres | Continu | Examen | |||
| UE fondamentales | |||||||||
| UEF1(O/P) : matières Obligatoires |
|
||||||||
| Les Modèles Linéaires | 45h | 1h30 | 1h30 | 4 | 4 | x |
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| Analyse des données 2 | 67h30 | 1h30 | 1h30 | 1h30 | 4 | 6 | x | ||
| Les séries chronologiques 1 | 45h | 1h30 | 1h30 | 3 | 4 | x | |||
| Files d’attente 1 :simulation | 45h | 1h30 | 1h30 | 3 | 4 | x | |||
| Statistiques non paramétriques2 | 67h30 | 1h30 | 1h30 | 1h30 | 3 | 4 | x | Traitement d’enquêtes et sondages | 45h | 1h30 | 1h30 | 2 | 3 | x |
| UEF2(O/P) : 1 matière au choix | |||||||||
| Processus Stochastiques 2 | 45h | 1h30 | 1h30 | 2 | 3 | x | |||
| Mesure,Intégration et probabilités | 45h | 1h30 | 1h30 | 2 | 3 | x | |||
| Econométrie | 45h | 1h30 | 1h30 | 2 | 3 | x | |||
| Analyses et Mathématiques Financières | 45h | 1h30 | 1h30 | 2 | 3 | x | |||
| UE méthodologie | |||||||||
| UEM1(O/P) | |||||||||
| UEM2(O/P) | |||||||||
| UE découverte | |||||||||
| UED1(O/P) | |||||||||
| UED2(O/P) | |||||||||
| UE transversales | |||||||||
| UET1(O/P) | |||||||||
| UET2(O/P) | |||||||||
| Total Semestre 2 | 360h | 10h30 | 10h30 | 3h | 22 | 30 | |||
Semestre 3
| Unité d'Enseignement | VHS | V.H hebdomadaire | Coeff | Crédits | Mode d'évaluation | ||||
| 14 sem | C | TD | TP | Autres | Continu | Examen | |||
| UE fondamentales | |||||||||
| UEF1(O/P) : matières Obligatoires |
|
||||||||
| Les Modèles Non Linéaires | 905h | 3h | 1h30 | 4 | 7 | x |
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| Les séries chronologiques 2 | 67h30 | 1h30 | 1h30 | 1h30 | 4 | 7 | x | ||
| Plans d’expérience | 45h | 1h30 | 1h30 | 4 | 4 | x | |||
| Files d’attente 2 | 45h | 1h30 | 1h30 | 4 | 4 | x | |||
| Les réseaux de neurones | 45h | 1h30 | 1h30 | 4 | 4 | x | |||
| UEF2(O/P) : 1 matière au choix | |||||||||
| Système d’information et bases de données 2 | 67h30 | 1h30 | 1h30 | 1h30 | 2 | 4 | x | ||
| Théorie de l’information et cryptographie | 67h30 | 1h30 | 1h30 | 1h30 | 2 | 4 | x | ||
| Analyse des données textuelles | 67h30 | 1h30 | 1h30 | 1h30 | 2 | 4 | x | ||
| UE méthodologie | |||||||||
| UEM1(O/P) | |||||||||
| UEM2(O/P) | |||||||||
| UE découverte | |||||||||
| UED1(O/P) | |||||||||
| UED2(O/P) | |||||||||
| UE transversales | |||||||||
| UET1(O/P) | |||||||||
| UET2(O/P) | |||||||||
| Total Semestre 3 | 360h | 10h30 | 9h | 4h30 | 22 | 30 | |||
Semestre 4 Stage en entreprise sanctionné par un mémoire et une soutenance.
| VHS | Coeff | Crédits | |
| Travail Personnel | 450h | 6 | 12 |
| Stage en entreprise | 200 | 6 | 12 |
| Séminaires | 14 | 1 | 2 |
| Autre (préciser) : Anglais | 81 | 2 | 4 |
| Total Semestre 4 | 747h | 15 | 30 |