v2.11.0 (5509)

Master - M2 Mathématiques pour les Sciences du Vivant

Objectif

- Acquérir lors du premier semestre une base commune de compétences mathématiques (modélisation déterministe et stochastique, apprentissage statistique, optimisation et calcul numérique), complétée par un cours sur les concepts fondamentaux de la biologie et un séminaire d’ouverture vers les questionnements actuels en sciences du vivant.
- Se spécialiser au second semestre dans le domaine de leur choix :

    • Écologie et modèles d’évolution.
    • Machine learning en biologie et médecine.
    • Biomécanique.
    • Mathématiques pour les neurosciences et la neuroimagerie.

contenu

Le Master 2 Mathématiques pour les Sciences du Vivant (MSV) est une formation complète et structurée dans les domaines mathématiques en interface avec les sciences du vivant (biologie, médecine, écologie). Son originalité réside dans son ancrage mathématique, la largeur du spectre des compétences mathématiques communes acquises par les diplômés et la variété des spécialisations en modélisation pour les sciences du vivant qui leur sont proposées. L’interaction avec les biologistes, écologues ou médecins est favorisée par la réalisation d’un projet annuel, la participation au séminaire jusqu’à la fin du second semestre et enfin par le stage accompli à partir du 1er avril.

domaines d'enseignement

Mathématiques.

domaines ParisTech

Mathématiques fondamentales.

niveau requis

- Accomplissement d’un Master 1 en Mathématiques à l’Institut Polytechnique de Paris ou équivalent en France (Université, Écoles d’ingénieurs, Écoles normales supérieures...) ou à l’étranger.
- Français B2.

atouts

- Suivre une formation de mathématiques appliquées aux sciences du vivant, avec quatre parcours privilégiés.
- Interagir avec des spécialistes et des experts (biologistes, écologues, médecins), notamment lors de la réalisation d’un projet annuel et d’un stage.
- Poursuivre des carrières d’experts dans le monde académique et de la recherche ou en entreprise.

débouchés

Ce Master ouvre la porte à la fois à la recherche en mathématiques en interface avec les sciences du vivant (biologie, médecine, écologie) et propose des débouchés professionnels dans le domaine des biotechnologies.

A l’issue de ce Master, les étudiants peuvent préparer une thèse au sein d’un laboratoire en milieu académique ou en entreprise. Du côté académique, plusieurs grands instituts de recherche tels que le CNRS, l’INRA et l’INSERM sont, au même titre que les universités, concernés par l’accueil ou l’embauche des futurs diplômés pendant ou après leur thèse. Du côté non académique, les entreprises naturellement concernées sont celles du secteur de la biopharmacie, de l’agroalimentaire ou encore de l’environnement.

Parcours

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Credit Ects Volume horaire Responsables Periode de programmation Site pédagogique
EP-MAP-661 Théorème Limites et Applications Cours scientifique Mathématiques appliquées 6 Igor Kortchemski AN3-P2
MAP/UPS562 Temps locaux et théorie des excursions, Université Paris-... Cours scientifique 4 AN3-P2
MAP659B Contrôle des EDO Cours scientifique Mathématiques appliquées
MAP660 Deep Learning For Medical Imaging Cours scientifique 5
MAP662 Modélisations probabilistes et statistiques pour l'épidém... Cours scientifique Chi TRAN AN3-P2
MAP665 Modélisation mathématique et estimation en biomécanique c... Cours scientifique Mathématiques appliquées
MAP667-RNO MSV Remise à niveau en Optimisation Cours scientifique Mathématiques appliquées
MAP667-RNP MSV Remise à niveau en Probabilités Cours scientifique Mathématiques appliquées
MAP667-RNS MSV Remise à niveau en Statistiques Cours scientifique Mathématiques appliquées
MAP667-Séminaire-MSV Séminaire MSV Cours scientifique Mathématiques appliquées 2 Sylvie Méléard,
Milica Tomasevic
MAP667A Concepts Fondamentaux de la biologie et de l'écologie Cours scientifique Mathématiques appliquées Sylvain Billiard,
Christine DILLMANN,
Meriem El Karoui,
Sylvie Méléard
AN3-P1
MAP667B Processus Stochastiques Cours scientifique Mathématiques appliquées Sylvie Méléard AN3-P1
MAP667D Modèles d'équations aux dérivés partielles pour l'écologi... Cours scientifique Mathématiques appliquées 4 Gael Raoul AN3-P2
MAP667E Modélisation mathématique en neurosciences Cours scientifique Mathématiques appliquées 4 Eva Löcherbach AN3-P2
MAP667F Modèles d'équations aux dérivés partielles pour la matièr... Cours scientifique Mathématiques appliquées Nicolas Meunier AN3-P2
MAP667H Introduction au Machine Learning Cours scientifique Erwan Le Pennec
MAP667J Optimisation et simulation numérique Cours scientifique Mathématiques appliquées 6 Sylvain Faure,
Estelle Kuhn,
Luca NENNA
AN3-P1
MAP667K Statistiques en grande dimension Cours scientifique Christophe Giraud,
Tristan MARY-HUARD
AN3-P1
MAP667M Imagerie fonctionnelle cérébrale et interface cerveau-ord... Cours scientifique Mathématiques appliquées 4 AN3-P1P2
MAP667O Méthodes de statistique en grande dimension pour l'analys... PA - C8
MAP667T Biostatistics Cours scientifique Mathématiques appliquées 3 AN3-P1P2
MAP667U Problèmes Directes et Inverses en Dynamique des Populations Cours scientifique Mathématiques appliquées 4 Marie DOUMIC AN3-P2
MAP668A Processus de branchement et populations structurées Cours scientifique Mathématiques appliquées Vincent Bansaye AN3-P2
MAP668B Outils probabilistes et statistiques PA - C8 Mathématiques appliquées Amandine Veber AN3-P2
STGM2 Stage M2 Stages Mécanique, Physique, Mathématiques appliquées, Informatique, Management, Innovation et Entrepreneuriat, Economie, Chimie, Biologie, Mathématiques AN3-P3
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