Durée
2 ans
Composante
Faculté des sciences et technologies
Langue(s) d'enseignement
Français
Présentation
Le parcours MIASHS - Modélisation des données a pour but de former des étudiants en mathématiques appliquées et statistiques, qui se destinent à des carrières en entreprise ou en institution. Les étudiants formés seront capables d’analyser, d’implémenter les modèles standards de la statistique, de développer de nouveaux modèles statistiques dans des situations nouvelles et de concevoir et d’exploiter des sorties numériques.
Dans un monde où la masse et la complexité des données évoluent de jour en jour, il est nécessaire de pouvoir mettre en œuvre de nouvelles méthodes quantitatives adaptées aux domaines d’intérêts, mathématiques appliquées, statistiques, informatique, Big Data. Pour cela il nécessaire d’avoir une formation de haut niveau.
La formation est ouverte à l’alternance (contrat de professionnalisation ou apprentissage) dès la première année.
Savoir-faire et compétences
Maîtriser les concepts mathématiques, informatiques et économétriques indispensables à l’étude quantitative. Développer des méthodes statistiques et économétriques. Traiter des données de masse. Maitriser les techniques de traitement de l’information pour l’entreprise. Savoir élaborer des rapports chiffrés, des tableaux de bord. Présenter et interpréter des résultats, faire des prévisions et préconisations. Communiquer des informations et des résultats. Utiliser des outils d’informatique décisionnelle et de gestion.
Les + de la formation
Le parcours propose une formation (initiale , en apprentissage et en contrat de professionnalisation) complète et pluridisciplinaire autour de l’analyse de données de diverses natures. À ce titre, en plus des contenus disciplinaires en mathématiques et en informatique, la formation propose des enseignements en marketing, relation client, gestion de projets, ainsi que des séminaires réalisés par des professionnels. Les cours comportent tous une partie théorique et une partie appliquée avec des logiciels libres et/ou professionnels.
Organisation
En master 1, aux heures d’enseignement s’ajoute un stage de deux mois à quatre mois partir du mois d’avril. Le M1 est en contrat de professionnalisation et en apprentissage.
En master 2, aux heures d’enseignement s’ajoute un stage en entreprise de 6 mois à partir du mois de février. Le M2 est en contrat de professionnalisation et en apprentissage. La formation est organisée autour de plusieurs blocs de connaissances et de compétences (BCC) :
BCC - Modéliser l'aléatoire
BCC - Développer et implémenter et appliquer
BCC - Développer ses compétences interdisciplinaires
Admission
Modalités d'inscription
Année Concernée : M1
Modalités Candidatures : Déposez votre candidature en suivant ce lien https://monmaster.gouv.fr
Et après
Poursuite d'études
Il est possible de poursuivre des études en Doctorat (accès sur dossier) : Vous effectuerez au moins 3 ans, au sein d’un laboratoire de recherche labellisé par le Ministère. Vous recevrez une formation obligatoire. Vous rédigerez une thèse originale de 300 à 6 00 pages que vous soutiendrez publiquement. Le Doctorat vous conduit aux métiers de la recherche ou à des fonctions d’encadrement dans le monde professionnel international.
Insertion professionnelle
Secteurs d’activités : centres d’analyse et d’études économiques des organismes professionnels et de grandes entreprises, organismes internationaux des collectivités, instituts de conjoncture, services d’études marketing, risque et clientèle (banque, entreprises de vente à distance, sociétés d’assurance…) , services de contrôle et de gestion, cabinets d’audit, organismes privés/ publics (hôpitaux, Sécurité Sociale, Pôle Emploi, collectivités territoriales, …)
Métiers Visés : Data Scientist, Data Analyst, Data engineer, Chargé d’études statistiques, économiques, risque de crédits, Chargé d’études marketing, Chargé d’études management relation client, Chargé d’études risques en assurance, Chargé d’études pilotage, …
Retrouvez les études et enquêtes de l’ODiF (Observatoire de la Direction de la Formation) sur l’insertion professionnelle des diplômés de la licence sur : https://odif.univ-lille.fr