Mathématiques et Applications - 1re année de Master

UE Fondamentales S1

• Processus discrets

  Processus discrets

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  PIERRE CARDALIAGUET
  

  Volume horaire : 37.5

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  Espérance conditionnelle. Martingales. Stratégies. Convergence des martingales. Arrêt optionnel. Chaînes de Markov.

  Compétences à acquérir :

  Introduction à la modélisation aléatoire dynamique.

• Optimization

  Optimization

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  YANNICK VIOSSAT
  

  Volume horaire : 37.5

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  Optimisation dans R^n (cas général et cas convexe). Optimisation sous contraintes d’égalités et d’inégalités : KKT, cas convexe, lemme de Farkas, dualité, méthodes numériques (gradient projeté, Usawa). Programmation dynamique en temps discret (problèmes en horizon fini, problèmes en horizon infini avec coût escompté). Calcul des variations. Introduction à la théorie du contrôle optimal (principe de Pontriaguine, équation de Hamilton-Jacobi-Bellman).

  Pré-requis recommandés :

  Optimisation dans R^n sans contraintes.

  Compétences à acquérir :

  L’objectif de ce cours est d'étudier, d’une part, l’optimisation sous contraintes dans R^n et, d’autre part, les techniques de programmation dynamique déterministe qui sont fondamentales dans les applications.

  Mode de contrôle des connaissances :

  Examen sur table (mi-semestre et fin de semestre).

• Functional analysis

  Functional analysis

  Ects : 8

  Enseignant responsable :
  ERIC SERE
  

  Volume horaire : 78

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 39h00 TD : 39h00

  1. Exemples d’EDP, formules de représentation, principe du maximum 2. Espaces de Sobolev en dimension d=1 et résolution d’équations elliptiques linéaires par Lax-Milgram. 3. Compacité. Théorème d’Ascoli. 4. Convergence faible (cadre hilbertien) 5. Introduction au calcul des variations 6. Diagonalisation des opérateurs auto-adjoints compacts.

  Compétences à acquérir :

  Le cours présente des méthodes d’analyse fonctionnelle pour résoudre des équations aux dérivées partielles.

UE de majeure Mathématiques Approfondies S1

• Control of Markov chains

  Control of Markov chains

  Ects : 4

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  Rappels et compléments sur les chaînes de Markov et les temps d’arrêt. Analyse du problème d’arrêt optimal en horizon fini. Stratégies optimales et chaînes de Markov contrôlées.

  Compétences à acquérir :

  Introduire à travers l’étude de cas simples les idées du contrôle stochastique et montrer l’importance de ces idées dans des applications courantes, en finance notamment.

• Méthodes Monte-Carlo

  Méthodes Monte-Carlo

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  YATING LIU
  

  Volume horaire : 40.5

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 10h30 TD : 6h00 TP : 24h00

  • Introduction de la méthode de Monte-Carlo
  • Méthodes de simulation de variables aléatoires
  • Techniques de réduction de variance

  Coefficient : 4 ECTS

  Compétences à acquérir :

  L’objectif de ce cours est d’introduire les méthodes dites de Monte-Carlo. Ces méthodes sont utilisées pour calculer des espérances (et par extension des intégrales) par simulation de variables aléatoires. La simplicite´ de la me´thode, sa flexibilite´ et son efficacite´ pour les proble`mes en grande dimension en font un outil inte´ressant pour des domaines d’applications variés allant de la physique à la finance de marché. L’objectif de ce cours est non seulement de fournir les bases théoriques des méthodes de Monte-Carlo, mais aussi de fournir les outils pour leur utilisation pratique.

  Mode de contrôle des connaissances :

  • Examen écrit (70% de la note finale)
  • Contrôle continu (30% de la note finale). Le contrôle continu se compose d'un projet à la maison et d'un TP noté en séance, tous deux à réaliser avec le language de programmation R.

  Bibliographie-lectures recommandées

  • C.P.Robert and G.Casella. Monte Carlo Statistical Methods. Springer Texts in Statistics. Springer-Verlag New York, 2 edition, 2004.
  • B. Ycart. Modèles et Algorithmes Markoviens, volume 39 of Mathématiques et Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2002.

UE Complémentaires S1

• Anglais 1

  Anglais 1

  Ects : 2

  Enseignant responsable :
  VERONIQUE BOURREL
  

  Volume horaire : 19.5

  Description du contenu de l'enseignement :

  Contenu : professionnels, culturels, d’actualité et de société

  Forme : débats, jeux de rôles, quiz et activités ludiques

  Méthodologie : prise de parole en public, travail sur l’expression orale

  Thématiques au programme: Inclusion & exclusion, Thinking outside the box

  Pré-requis recommandés :

  Une volonté de s’investir et un niveau d’anglais correct

  Pré-requis obligatoire :

  Une attitude professionnelle (ponctualité et sérieux)

  Compétences à acquérir :

  Savoir s’exprimer à l’oral

  Améliorer ses compétences langagières et communicationnelles

  Enrichir son vocabulaire

  Développer sa créativité

  Travailler en équipe

  Mode de contrôle des connaissances :

  100% contrôle continu

  3 notes : jeu de rôles +présentation orale + note d’oral

UE Optionnelles S1

• Modèles linéaires et ses généralisations

  Modèles linéaires et ses généralisations

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  Angelina ROCHE
  

  Volume horaire : 45

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30 TP : 7h30

   

  Modèle linéaire (gaussien et non gaussien) : estimateur des moindres carrés ordinaire, intervalles de confiance et de prédiction, test de Student et test de Fisher.

  Critères de sélection de modèle (Cp de Mallows, AIC, BIC) et procédures de sélection de variables (forward, backward).

  Analyse de la variance à un et deux facteurs.

  Modèles linéaires généralisés, formalisation, modèles logit, probit, tobit et généralisations.

  Pré-requis recommandés :

  Estimation et tests statistique.

  Pré-requis obligatoire :

  Algèbre linéaire.

  Compétences à acquérir :

  Ce cours vise à décrire la construction et l’analyse des divers modèles paramétriques de régression linéaire et non-linéaire reliant un groupe de variables explicatives à une variable expliquée. Il inclut également des TP en R.

  Mode de contrôle des connaissances :

  Partiel, examen et projet.

• Portfolio management

  Portfolio management

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  PIERRE BRUGIERE
  

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  Théorie de Markowitz pour le choix de portefeuille (critère moyenne-variance ; notion de portefeuille efficient ; mesure de risque : la Value at Risk) Le Modèle d’Équilibre Des Actifs Financiers (MEDAF) (équilibre du marché ; notion de portefeuille de marché et application à la gestion de SICAV ; mesure de performance et notion de beta d’un portefeuille). APT et modèles à facteurs : fondements et pratiques empiriques. Critique empirique du CAPM. L’approche de Ross. Bases d’un modèle statique à facteurs. Mises en œuvre empiriques, difficultés pratiques. Interprétations économiques des facteurs. Conséquences pour la gestion. Assurance de portefeuille.

  Compétences à acquérir :

  Ce cours est une introduction aux méthodes quantitatives de traitement des données financières et de gestion de portefeuille. L’objectif du cours est de donner un bagage minimal en théorie moderne de la gestion quantitative afin de pouvoir traiter des problèmes pratiques de finance de marché et d’aborder les cours plus spécialisés de finance ou d’économétrie.

• Série temporelles

  Série temporelles

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  PIERRE CARDALIAGUET
  

  Volume horaire : 37.5

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  Échantillonnage Quantification Compression sans perte et correction d’erreurs L’algorithme FFT Filtres numériques Conception de filtres numériques Compression avec perte, introduction au MP3

  Compétences à acquérir :

  Comprendre les mathématiques du filtrage et du traitement de l’information et les principes de la numérisation des signaux. Avoir une vision globale des techniques du traitement de l’information.

• Classical Gravitation

  Classical Gravitation

  Ects : 4

  Volume horaire : 30

  Description du contenu de l'enseignement :

  1. Reminder on basic mechanics : - Galilean reference frame - Newton's law - energy (kinetic, potential...) - body in rotation (kinetic moment etc...) 2. The problem has two bodies : - formalization (absolute and relative movement) - polar coordinates - body trajectories (study of the conic in detail) - Kepler's law 3. Introduction to the problem with N bodies (very short, will be treated in detail in semester 2)

  Compétences à acquérir :

  Gravity is one of the key elements for understanding the properties and the evolution of the universe. From a planetary orbit to the one of a star in its galaxy, gravitation is one of the most important engines in the Universe.

  The objective of this course is to study in detail the Newtonian gravitation around the two-body problem up to the N-body problem.

• Espagnol 1&2

  Espagnol 1&2

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  BEATRICE AMISSE
  

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Contenu selon le niveau du groupe, approche actionnelle : entraînement à la prise de parole en continu et en interaction (réagir, dialoguer) et à la compréhension écrite et orale : repérer les informations principales d’un texte, comprendre l’essentiel d’un document audio et/ou vidéo.

  Le but visé est de rendre, à chaque niveau, l’étudiant capable de communiquer non seulement dans le cadre de la vie de tous les jours, mais aussi dans celui du monde professionnel avec des interlocuteurs natifs.

  Pré-requis obligatoire :

  Aucun

  Compétences à acquérir :

  Les étudiants seront divisés par groupes de niveau à l'issue d'un test qui sera organisé en début d'année (débutants acceptés).

  Les activités seront adaptées en fonction du niveau des apprenants (depuis le niveau A1 jusqu'au niveau B2/C1, en fonction du groupe d'affectation). Les étudiants s’entraîneront principalement à la compréhension et à la production orale. L’objectif sera d’amener chaque étudiant, en fonction de son niveau de départ, à développer son autonomie langagière. L’accent sera également mis sur la connaissance des conventions sociales et des référents culturels propres au monde hispanique.

  Mode de contrôle des connaissances :

  100% Contrôle Continu

  Présence requise à tous les cours (cours annuel, inscription pour les semestres 1 & 2).

• Allemand 1&2

  Allemand 1&2

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  ANNE CAUDAL
  

  Volume horaire : 19.5

  Description du contenu de l'enseignement :

  Selon le groupe de niveau :

  débutants: apprentissage de langue de tous les jours, qui permet faire passer des informations simples et de répondre à des besoins concrets (comme faire ses courses); découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande

  "recommençants": réactivation des savoirs acquis dans le secondaire; approfondissement des compétences écrites et orales; grammaire; exposés; jeux de rôle; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande

  avancés: approfondissement des compétences écrites et orales à partir de documents authentiques ; grammaire; exposés; jeux de rôle; rédaction de CV et entraînement à l’entretien d’embauche; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande

  Pré-requis obligatoire :

  groupe des débutants: n'avoir jamais suivi de cours d'allemand

  groupe des "recommançants": avoir des connaissances (A1) et/ou ne pas avoir fait d'allemand depuis plusieurs années

  groupe des avancés: niveau B ou C

  Compétences à acquérir :

  Les étudiants seront répartis en groupes de niveau: débutants (étudiants n'ayant jamais suivi de cours d'allemand), "recommençants" (A1-A2) ou avancés (B-C).

  groupes des étudiants recommançants ou des avancés : Le but visé est de rendre l’étudiant capable de communiquer dans le cadre de la vie de tous les jours, et si possible également dans celui du monde professionnel. Pour ce faire, on s’attachera non seulement à développer par des activités variées ses savoir-faire linguistiques fondamentaux dans les quatre domaines classiques (compréhension de l’écrit et expression écrite, compréhension orale et expression orale), mais aussi à lui donner des informations propres au monde germanophone afin de lui permettre de mieux connaître la culture des différents pays de langue allemande. Autant de connaissances qui permettront à l'étudiant de disposer d'atouts pour s'intégrer dans le monde du travail de l'aire germanophone.

  Mode de contrôle des connaissances :

  100% contrôle continu

  Bibliographie-lectures recommandées

  Des conseils de lecture et des adresses de sites internet seront fournis à la rentrée par l'enseignant.

UE Fondamentales S2

• Mouvement brownien et évaluation des actifs contingents

  Mouvement brownien et évaluation des actifs contingents

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  PHILIPPE BERGAULT
  

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  Évaluation d’actifs contingents en absence d’opportunités d’arbitrage : cadre du temps discret opportunités d’arbitrage ; stratégies de réplication et évaluation ; modèle de Cox-Ross et Rubinstein. Introduction au calcul stochastique en temps continu (mouvement Brownien ; intégrale d’Itô). Modèle de Black et Scholes (modèle de marché en temps continu ; équation de Black et Scholes et prix d’options ; définition et utilisation des grecques).

  Compétences à acquérir :

  Étude du mouvement Brownien et son utilisation pour la modélisation des prix des actifs financiers. Présenter la méthodologie de l’évaluation d’actifs en Absence d’opportunités d’Arbitrage dans des modèles en temps continu et présenter le modèle de Black et Scholes.

• Poisson process

  Poisson process

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  STEFANO OLLA
  

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  - Définitions et propriétés importantes des processus de Poisson (loi jointe des temps sauts, comportements asymptotiques). - Définitions et propriétés importantes des processus de Markov à espace d’états dénombrable.

  Compétences à acquérir :

  Introduction des processus à temps continus fondamentaux en probabilités, tels que les chaînes de Markov à espace d’états dénombrable.

• Advanced continuous process

  Advanced continuous process

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  FRANCOIS SIMENHAUS
  

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  Processus à temps continu, mouvement brownien, notions sur les EDS, applications en finance (B & S) et en physique (diffusions).

  Compétences à acquérir :

  Ce cours est une introduction au calcul stochastique. Il vise en particulier à donner aux étudiants souhaitant suivre des cours de finance mathématique les bases nécessaires à la compréhension des objets manipulés. Il est aussi nécessaire pour les étudiants voulant poursuivre leurs études en Statistique des processus.

UE de majeure Mathématiques Approfondies S2

• Advanced convex analysis

  Advanced convex analysis

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  PATRICK BERNARD
  

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  1. Ensembles convexes (intérieur, fermeture, intérieur relatif, points extrémaux, jauge...) 2. Régularité des fonctions convexes (continuité, dérivée directionnelle, différentiabilité). 3. Hahn-Banach analytique et géométrique, applications (théorèmes de séparation, Farkas et Krein Millman). 4. Optimisation : conjuguée de Fenchel, sous différentiels (sous différentiel d’une somme), cône normal, KKT, théorème de Fenchel-Rockafellar. 5. Convexité et convergence faible (dans les espaces de Hilbert), application à l’algorithme du point proximal.

  Compétences à acquérir :

  Introduction aux principaux aspects de l’analyse convexe (géométrique, analytiques) et à ses applications en optimisation.

UE Complémentaires S2

• Anglais 2

  Anglais 2

  Ects : 2

  Enseignant responsable :
  VERONIQUE BOURREL
  

  Volume horaire : 19.5

  Description du contenu de l'enseignement :

  Contenu : professionnel, culturel, d’actualité et de société

  Forme : débats, jeux de rôles, quiz et activités ludiques

  Méthodologie : prise de parole en public, travail sur l’expression orale

  Thématique au programme: The professional world, Finance

  Pré-requis recommandés :

  Une volonté de s’investir et un niveau d’anglais correct

  Pré-requis obligatoire :

  Une attitude professionnelle (ponctualité et sérieux)

  Compétences à acquérir :

  Savoir s’exprimer à l’oral

  Améliorer ses compétences langagières et communicationnelles

  Enrichir son vocabulaire

  Développer sa créativité

  Travailler en équipe

  Mode de contrôle des connaissances :

  100% contrôle continu

  3 notes : jeu de rôles +présentation orale + note d’oral

• Mémoire de M1

  Mémoire de M1

  Ects : 4

  Description du contenu de l'enseignement :

  Rédaction d’un projet par groupe de 2 ou 3 étudiants sur un thème proposé par un enseignant de la majeure suivie.

  Compétences à acquérir :

  Approfondissement et/ou la mise en pratique d’un thème de la majeure suivie à travers la rédaction d’un projet.

UE Optionnelles S2

• Méthodes numériques : problèmes dépendant du temps

  Méthodes numériques : problèmes dépendant du temps

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  GABRIEL TURINICI
  

  Volume horaire : 40.5

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 16h30, TD : 12h00, TP : 12h00

  • Introduction
  • Équations Différentielles Ordinaires : Euler Implicite, Runge Kutta, consistance, stabilité, A-stabilité
  • appliations des EDO : épidemiologie
  • Calcul de dérivée et contrôle: graphe computationnel, différentiation automatique
  • application du calcul de dérivée: deep learning
  • Équations Différentielles Stochastiques : Euler Maruyama, Milstein
  • applications de EDS: calcul d'options en finance sur modèle log-normal

  Pré-requis obligatoire :

  python, algèbre matricielle,

  Compétences à acquérir :

  Présentation de méthodes de résolution numérique des problèmes d’évolution et d’éléments d’analyse numérique. Cours théorique mais aussi une forte partie implementation (en python).

  En savoir plus sur le cours :

  turinici.com

  Bibliographie-lectures recommandées

  site de Gabriel Turinici (aller au cours en question)

• Statistique non paramétrique

  Statistique non paramétrique

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  LAETITIA COMMINGES
  

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  • 1 Introduction et rappels
  • 2 Estimation de la fonction de répartition
  • 3 Tests robustes
  • 4 Estimation de densités par estimateurs à noyau
  • 5 Régression non paramétrique

  Compétences à acquérir :

  Décrire les méthodes d’analyse statistique qui permettent de s’affranchir de la connaissance d’un modèle de forme trop contraint; prise de conscience des hypothèses de modélisation.

• Statistical learning

  Statistical learning

  Ects : 4

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Volume horaire détaillé : CM : 19h30 TD : 19h30

  • Introduction à l’apprentissage statistique : Apprentissage supervisé/non-supervisé, Régression et Classification, Procédure générale d’apprentissage, Évaluation du modèle, Sur et Sous-apprentissage.
  • Méthode des K plus proches voisins et notion de “curse of dimensionality”.
  • Régression linéaire en grande dimension, sélection des variables et régularisation du modèle (Ridge et Lasso).
  • Méthodes classiques pour la classification supervisée.
  • Algorithme du gradient (descente classique, stochastique et mini-batch) (optionnel).
  • (Non-supervisé) K-means clustering.

  Pré-requis obligatoire :

  Probabilités ( y compris "Espérance conditionnelle" ) et statistiques ( Niveau L3 )

  Compétences à acquérir :

  Connaître les bases de l’apprentissage statistique et les méthodes les plus courantes, en particulier dans un contexte de grande dimension.

  Mode de contrôle des connaissances :

  Examen partiel, Projet (en Python), Examen Final

• Geometry and differential equations

  Geometry and differential equations

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  IRENE WALDSPURGER
  

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  CM : 19h30 TD : 19h30

  1. Reminders on calculus (derivatives for functions with several variables, local inversion ...) 2. Submanifolds of a Euclidean space 3. Introduction to Riemannian geometry 4. Differential equations; existence and uniqueness of solutions 5. Explicit solutions of differential equations 6. Autonomous equations, equilibria and their stability

  Compétences à acquérir :

  This class provides an introduction to differential geometry and differential equations.

• Gravitation of extended bodies and galaxies

  Gravitation of extended bodies and galaxies

  Ects : 4

  Volume horaire : 30

  Description du contenu de l'enseignement :

  Dynamics of extended bodies and point-mass N-body systems (1/3) Extended body : angular velocity, kinetic moment, inertia tensor. Euler-Liouville equation, application to the free rotation of the Earth principle of the gyroscope , solid body potential librations of a body, application to the Moon Point-mass N-body system : Restricted three body problem, lagrangian points perturbation theory, mean motion resonances and secular resonances stability criteria, chaos introduction to numerical integration Milky Way and galaxies (2/3) Morphological and kinematical properties of star clusters, galaxies, and galaxy clusters Virial theorem, Boltzmann equation, Poisson equation, Jeans theorem, relaxation, characteristic times Spherical potentials, axial potentials, epicyclic motion, Lindblad and other resonances spiral structures, density waves, instabilities Galaxy interactions : tidal streams, introduction to N-body simulations

  Compétences à acquérir :

  Gravity is involved in one way or another in all astrophysical fields. It is therefore necessary to go beyond the 2 point body system, as seen in the first semester. The understanding of the dynamics of an extended body and an N-body system allows to deepen the understanding of classical gravitation up to the study of the dynamics of a galaxy. This lecture is a natural extension of the gravity course of the first semester. The primary objective is to understand in more detail the dynamics of an extended body and a multi-particle system. This will provide the physical and mathematical basis for studying the dynamics of a galaxy and begin to lay the foundations for the study of extragalactic objects.

• Espagnol 1&2

  Espagnol 1&2

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  BEATRICE AMISSE
  

  Volume horaire : 39

  Description du contenu de l'enseignement :

  Contenu selon le niveau du groupe, approche actionnelle : entraînement à la prise de parole en continu et en interaction (réagir, dialoguer) et à la compréhension écrite et orale : repérer les informations principales d’un texte, comprendre l’essentiel d’un document audio et/ou vidéo.

  Le but visé est de rendre, à chaque niveau, l’étudiant capable de communiquer non seulement dans le cadre de la vie de tous les jours, mais aussi dans celui du monde professionnel avec des interlocuteurs natifs.

  Pré-requis obligatoire :

  Aucun

  Compétences à acquérir :

  Les étudiants seront divisés par groupes de niveau à l'issue d'un test qui sera organisé en début d'année (débutants acceptés).

  Les activités seront adaptées en fonction du niveau des apprenants (depuis le niveau A1 jusqu'au niveau B2/C1, en fonction du groupe d'affectation). Les étudiants s’entraîneront principalement à la compréhension et à la production orale. L’objectif sera d’amener chaque étudiant, en fonction de son niveau de départ, à développer son autonomie langagière. L’accent sera également mis sur la connaissance des conventions sociales et des référents culturels propres au monde hispanique.

  Mode de contrôle des connaissances :

  100% Contrôle Continu

  Présence requise à tous les cours (cours annuel, inscription pour les semestres 1 & 2).

• Allemand 1&2

  Allemand 1&2

  Ects : 4

  Enseignant responsable :
  ANNE CAUDAL
  

  Volume horaire : 19.5

  Description du contenu de l'enseignement :

  Selon le groupe de niveau :

  débutants: apprentissage de langue de tous les jours, qui permet faire passer des informations simples et de répondre à des besoins concrets (comme faire ses courses); découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande

  "recommençants": réactivation des savoirs acquis dans le secondaire; approfondissement des compétences écrites et orales; grammaire; exposés; jeux de rôle; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande

  avancés: approfondissement des compétences écrites et orales à partir de documents authentiques ; grammaire; exposés; jeux de rôle; rédaction de CV et entraînement à l’entretien d’embauche; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande

  Pré-requis obligatoire :

  groupe des débutants: n'avoir jamais suivi de cours d'allemand

  groupe des "recommançants": avoir des connaissances (A1) et/ou ne pas avoir fait d'allemand depuis plusieurs années

  groupe des avancés: niveau B ou C

  Compétences à acquérir :

  Les étudiants seront répartis en groupes de niveau: débutants (étudiants n'ayant jamais suivi de cours d'allemand), "recommençants" (A1-A2) ou avancés (B-C).

  groupes des étudiants recommançants ou des avancés : Le but visé est de rendre l’étudiant capable de communiquer dans le cadre de la vie de tous les jours, et si possible également dans celui du monde professionnel. Pour ce faire, on s’attachera non seulement à développer par des activités variées ses savoir-faire linguistiques fondamentaux dans les quatre domaines classiques (compréhension de l’écrit et expression écrite, compréhension orale et expression orale), mais aussi à lui donner des informations propres au monde germanophone afin de lui permettre de mieux connaître la culture des différents pays de langue allemande. Autant de connaissances qui permettront à l'étudiant de disposer d'atouts pour s'intégrer dans le monde du travail de l'aire germanophone.

  Mode de contrôle des connaissances :

  100% contrôle continu

  Bibliographie-lectures recommandées

  Des conseils de lecture et des adresses de sites internet seront fournis à la rentrée par l'enseignant.

Certificat

• SAS, Excel, Matlab

  SAS, Excel, Matlab

  Enseignant responsable :
  JEROME LEPAGNOL
  

  Volume horaire : 15

  Description du contenu de l'enseignement :

  Apprentissage de SAS, Excel, Matlab.

  Compétences à acquérir :

  Mise à niveau sur les logiciels SAS, Excel, Matlab, susceptibles d’être utilisés en projet et souvent exigés pour les stages.

  Mode de contrôle des connaissances :

  QCM en fin de cours