v2.11.0 (5518)

Master (DNM) - M1 Mathématiques Appliquées et Statistiques

Objectif

- Acquérir de solides bases en mathématiques appliquées pour poursuivre des études doctorales ou postuler directement à un poste lié aux mathématiques dans une académie, une entreprise ou une industrie.
- Approfondir les mathématiques appliquées en abordant des problèmes actuels et ouverts.
- Développer une relation forte avec la recherche à travers des séminaires, des projets de mentorat et des stages en laboratoires de recherche ou en entreprise.

contenu

Ce programme de Master de première année propose une large gamme de cours de base et plus spécialisés en mathématiques appliquées. Cela permet aux étudiants de construire un cursus personnalisé adapté à leurs projets académiques et professionnels dans les domaines suivants :
- Statistiques, finance et actuariat
- Modélisation, probabilités et intelligence artificielle
- Optimisation
- Signal, informatique et apprentissage automatique
- Analyse numérique et informatique.

domaines d'enseignement

Mathématiques appliquées.

domaines ParisTech

Mathématiques appliquées.

niveau requis

- Diplôme d'études supérieures en mathématiques, sciences mathématiques ou domaine connexe en France ou à l'étranger.
- Le niveau mathématique de ce programme de master est probablement bien supérieur à celui des autres programmes de master proposés par d'autres universités dans la même mention « Mathématiques appliquées et statistiques ».
Nous recrutons uniquement des étudiants possédant d'excellentes compétences en mathématiques au niveau BsC. Il est essentiel d'avoir suivi un cours de probabilités "Introduction aux modèles de probabilité" de Sheldon Ross, un cours de statistiques mathématiques "Introduction aux statistiques mathématiques" de Hogg, Mc Kean & Craig. Il faut aussi avoir suivi un solide cours d'analyse mathématique.
- Anglais.

atouts

- Construire son propre cursus en sciences mathématiques à travers une grande variété de cours, séminaires, projets et stages.
- Se préparer à une carrière dans la recherche et bénéficier de liens étroits avec les laboratoires de l'Institut Polytechnique de Paris.
- Préparer un doctorat en mathématiques pour la finance ou en science des données et intelligence artificielle.

débouchés

À la fin de la deuxième année du Master, les diplômés peuvent postuler pour un financement de doctorat dans les meilleurs laboratoires de recherche ou pour un emploi nécessitant des connaissances avancées en mathématiques appliquées et en statistiques.

Parcours

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Credit Ects Volume horaire Responsables Periode de programmation Site pédagogique
INF540 Databases Cours scientifiques Mathématiques appliquées, Informatique 6 Madhulika Mohanty
LAN-LV1 LV1 - Anglais Langues
LAN511RUS Russe niveau Débutant 3 Langues Langues Polina De Mauny,
Xenia Khomyakova
LAN531ALL Allemand B1 Langues Langues Sarah Gacem,
Stéphanie Schwerter,
Deborah Weber
LAN551ARA LU6 - Arabe niveau Intermédiaire avec X22 Langues Langues Steevens IPAS
LAN551CHN MA6 - Chinois niveau Intermédiaire 3 Langues Langues Lei WANG,
Jing Zhang
LAN551JAP MA6 - Japonais niveau Intermédiaire 3 Langues Langues Kuniko Braghini
LAN551RUS ME6 - Russe intermédiaire avec X22 Langues Natalia DEI-CAS
LAN552sALL MA2 - B2 - Atelier théâtre Langues Deborah Weber
LAN552tANG B2/C1 - X-News Langues Annabelle Baroux-Marie,
Laura Hilary Langlois
LAN554gANG MA2 - B2/C1 - Persuasion Langues Karin Morgan-Bate
LAN572bANG C1/C2 - US : Hard & Soft power Langues Manuel Dorion-Soulié
LAN572jANG MA1 - C1/C2 - Persuasion Langues Langues Karin Morgan-Bate
LAN572kFLE LU6 - Mythes de la technique et de la civilisation Langues Langues Julie André
LAN572lFLE MA2 - Art et politique XIXe-XXe siècles Langues Langues Julie André
LAN572sFLE MA6 - La chanson française Langues Julie André
LAN574dFLE MA2 - Les subtilités du français Langues Langues Julie André,
Olivier Bertrand
LAN611ALL01 JE1 - Allemand Débutant Langues Anne-Sophie De Groër
LAN611ESP01 JE1 - Espagnol Débutant Langues FREDERIQUE VALAT
MAP554A Mathematical Statistics Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Victor-Emmanuel Brunel
MAP554B Probability Theory and Stochastic Processes Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Cyril MARZOUK
MAP554C Elements of Functional Analysis and Measure Theory Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 David Gérard-Varet
MAP554D Optimisation (M1) Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Sorin Mihai Grad
MAP554E Python for DataSciences Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Eduardo FERNANDES MONTESUMA
MAP554FM-ENSAE Financial Mathematics Cours scientifiques Mathématiques appliquées 2
MAP554LT-ENSAE Linear Time Series Cours scientifiques Mathématiques appliquées 3
MAP554NA-Télécom Numerical Analysis Cours scientifiques Mathématiques appliquées 5 Stéphan CLEMENCON,
Olivier Fercoq,
Sigolene MORIN
MAP566A Introduction to Machine Learning Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 56 Eric Moulines,
Gabriel Stoltz
MAP566B Processus Markov & Applications Cours scientifiques Mathématiques appliquées 6 Vincent Bansaye,
Clément Rey
MAP590 STAGE M1APPMATH Stage Mathématiques appliquées 7 Eric Moulines
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