Master 2 IMSD

Ingénierie Mathématique et Science des Données

Responsable : Pascal Moyal

Co-Responsable : Malika Smail

Secrétariat : Elodie Cunat

La 2e année du master IMSD est un parcours à orientation professionnelle du master de mathématiques et applications de l’Université de Lorraine. Il est hébergé par la Faculté des sciences de l’Université de Lorraine,  en partenariat avec l’Ecole des Mines et Télécom Nancy.

OBJECTIF

Former des cadres à profil d’ingénieur mathématicien, qui pourront choisir de mettre en oeuvre les méthodes mathématiques et de modélisation (probabilités, statistique, analyse des EDP et calcul numérique) les plus récentes et les plus adaptées aux problèmes rencontrés en apprentissage, marketing, finance, santé, épidémiologie, environnement, industrie ou encore bien d’autres domaines.  Le diplômé du M2 IMSD maîtrisera les outils informatiques de gestion des grandes masses de données, les algorithmes d’apprentissage, de statistique en grande dimension, d’implémentation des méthodes et de simulation stochastique.

SPÉCIFICITÉS

  • Des enseignements relativement fondamentaux pour une préparation à l’évolution des méthodes mathématiques et informatiques pour la data-science.
  • Un Master de Mathématiques appliquées avec une part importante d’informatique.

COMPÉTENCES

Management et fouille des grandes masses de données, calcul
scientifique, modélisation statistique, apprentissage, modélisation
numérique, analyse et gestion des risques,
mathématiques financières, simulation, prévision, optimisation, aide à la décision, visualisation, développement et maintenance des codes, …

POUR QUELS MÉTIERS ?

Ceux de l’Ingénierie Mathématique et de la science des données : ingénieur calcul, data-scientist, chargé d’études en statistique, fiabiliste, data miner, chargé d’étude marketing, biostatisticien, consultant ingénieur financier quantitatif, chercheur, …

DANS DE MULTIPLES SECTEURS

Banque, assurance, finance, statistique publique, santé, biologie, environnement, industrie, big data, recherche,…

ALTERNANCE

L’orientation MCAD peut être suivie en contrat de professionnalisation.

 

DOUBLES DIPLOMES

Il est possible de suivre le M2 IMSD en double-diplomation, en parallèle avec la formation d’ingénieur des écoles suivantes: Ecole des Mines de Nancy, Télécom Nancy. ENSEM et Polytech.

CONTENU DES ENSEIGNEMENTS

Les enseignements contiennent cours, TD, TP et de nombreux projets courts ou longs favorisant la prise d’autonomie de l’étudiant. Un stage de 6 mois en entreprise clôt la formation. Le master se décline en deux Orientations type à choisir en début d’année, l’une en Maths Financières (MF) et l’autre plus méthodologique Modélisation, Calcul, Aide à la Décision (MCAD).

TRONC COMMUN

  • Outils informatiques (60h)
    • Algorithmique et programmation avancée (30h)
    • Bases de données et systèmes d’information (30h)
  • Recherche opérationnelle (30h)
  • Techniques de communication (20 h)
  • Anglais (25h)
  • Projet long de recherche
  • Stage en entreprise (5 à 6 mois)

Orientation MODÉLISATION, CALCUL, AIDE À LA DÉCISION

  • Méthodes numériques pour les équations aux dérivées partielles d’évolution (35h)
  • Apprentissage, estimation non paramétrique (35h)

3UE de 25h à choisir parmi :

  • Statistique spatiale, inférence bayesienne pour les données
  • Statistique pour données de grande dimension
  • Statistique appliquée au monde de la santé
  • Modélisation stochastique
  • Mathématiques financières
  • Intelligence artificielle (Telecom Nancy)
  • Fouille de données, extraction de connaissances (Telecom Nancy)

2 UE de 35h à choisir parmi :

  • Files d’attente et réseaux aléatoires / Séries chronologiques
  • Éléments finis / Décomposition de domaines
  • Gestion de masse de données /Visualisation de données

Pour des raisons de seuils ou contraintes d’emploi
du temps, les combinaisons de cours ne sont pas toutes possibles.

Orientation MATHS FINANCIÈRES

  • Mathématiques financières (25h)
  • Modélisations stochastiques pour la finance (45h)
  • Modélisation stochastique (25h)
  • Politique monétaire et finance de marché (42h)
  • Micro-économie et théorie des jeux (36h)
  • Analyse des données et data mining (42h)

Télécharger le programme des unités d’enseignement.

ANCIENS ETUDIANTS

Ils sont passés par notre master, consultez leur profil :

Camille ALLEYRAT, biostatisticienne
Meriem BOUGUEZZI, en thèse au CEA
Célia DESCHAMPS, Risk Analyst, Californie
Olivier COLLIGNON, statistics consultant, LIH
Charles DUMENIL, en thèse en informatique
Naim KOSAYYER, Visual Data Analyst
Frédéric LEHNARDT, LOHR INDUSTRIE
Aurore PELZER, Ingénieur d’études mainframe IBM
Constance ROUSSEAUX, Software Engineer at Salesforce