Master 2 Mathématiques et applications

PARCOURS : Mathématiques de l’aléatoire

Le parcours « Mathématiques de l’aléatoire » est une formation de haut niveau en probabilités et statistiques. Il couvre un spectre large allant des aspects les plus fondamentaux de ce champ disciplinaire aux applications dans d’autres sciences et aux problèmes concrets posés par le monde socio-économique.

InformatIons pratIques

palaiseau

www.université-paris-saclay.fr

responsable• Nicolas Curien, nicolas.curien@math.u-psud.fr

ContaCts secrétariat • Valérie Lavigne, valerie.lavigne@math.u-psud.fr

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2014

partenaIres soCIo-éConomIques

LaboratoIres

• LMO (UPSud et CNRS).• CMAP (école Polytechnique et CNRS).• LTCI (Télécom ParisTech et CNRS).• CEREMADE (Dauphine et CNRS).• CREST (ENSAE).• DI (ENS ULM et CNRS).• Géometrica (INRIA).• MAS (ECP).• MIA (AgroParisTech, INRIA, CNRS).

Université Paris Sud, 15 Rue Georges Clémenceau, 91405 Orsay.

étabLIssements partenaIres

orsay

Ecole Polytechnique, Route de Saclay, 91128 Palaiseau.

Cachan AgroParisTech, 16 Rue Claude Bernard, 75005 Paris.

paris Télécom ParisTech, 46 Rue Barrault, 75013 Paris.

Malakoff ENSAE ParisTech, 3 Avenue Pierre Larousse, 92240 Malakoff.

CentraleSupelec, Grande Voie des Vignes, 92290 Châtenay-Malabry.Châtenaymalabry

EDF, Thales, Groupe Lagardère, ID Services, Quinten, Air Liquide, Labora-toire National de métrologie et d’essais,Service Transports ville de Paris, InstitutPasteur, Institut Curie, INRA, INRIA,INSERM.

paris

SCIENCESFONDAMENTALES

mathématiques et applications

School MaSter

Le parcours mathématiques de l’aléatoire comprend deux finalités : « Probabilités, Statistiques » et « Statistique computationnelle », la première étant plus particulièrement orientée vers la recherche en mathématiques et la deuxième vers la recherche en entreprise et ses débouchés.Un entretien individuel avec chaque étudiant permet d’identifier en début d’année la finalité choisie. Ce choix peut être modifié au cours de l’année. Le menu des cours est choisi par l’étudiant et validé par l’équipe de formation. La finalité « Statistique computationnelle » comporte obligatoirement un projet de « data mining » au premier semestre et un stage en entreprise au second semestre.L’objectif de la formation est d’apprendre à modéliser et étudier les phénomènes aléatoires, ainsi que d’explorer les applications de ces méthodes mathématiques dans d’autres sciences : physique statistique, physique théorique, biologie, écologie, théorie de l’information, théorie du signal... Un autre objectif est de former à l’apprentissage statistique et aux méthodes et outils de la science des données. Le parcours propose une vaste gamme de cours permettant d’étudier les aspects aussi bien théoriques qu’algorithmiques et logiciels de ces domaines.

objeCtIfs pédagogIques

Les débouchés principaux sont la poursuite en thèse, en mathématiques, en mathématiques appliquées, ou à l’interface des mathématiques avec le monde de l’entreprise. Les étudiants peuvent aussi s’insérer dans le monde économique dans les secteurs suivants : assurances, banques, laboratoires pharmaceutiques, grandes entreprises dans les secteurs du climat, de l’énergie et du transport, etc.

débouChés

La formation est adossée aux laboratoires de mathématiques des établissements ou institutions partenaires.

reCherChe

pré-requIs

Une formation en probabilités au niveau de la première année du master est requise. Une formation en statistiques au même niveau est recommandée.