Mathématiques, Apprentissage, Sciences et Humanités - 2ème année de Master

Une formation complète de "Data Scientist". L'objectif de ce Master est d'offrir à des étudiants et étudiantes issu(e)s d'un cursus mathématique une formation solide en apprentissage statistique dont les applications sont centrées sur l'économie numérique, les sciences et les humanités au sens large. Porté par la croissance exponentielle du flot de données générées par des applications aussi variées que la biologie, la médecine, le commerce en ligne, l'imagerie, la vidéo ou le traitement du langage.

Les objectifs de la formation :

• Maîtriser des fondations théoriques de l’apprentissage : méthodes de noyaux, apprentissage supervisé et non supervisé, optimisation, modèles graphiques, etc.
• Maîtriser des méthodes statistiques fondamentales : simulation, estimation, détection, etc.
• Ouvrir aux applications de l’apprentissage en marketing, santé, journalisme, politiques publiques, etc.
• Acquérir des compétences opérationnelles dans un certain nombre de langages informatiques clés : Python (notamment le package scikit-learn), HADOOP, R, MATLAB, Julia, etc.
• Développer un savoir-faire pratique dans la manipulation des jeux de données issus d’applications et de projets.