Master Ingénierie de la Cognition, de la Création et des Apprentissages (IC2A) Spécialité Modelisation et apprentissage statistiques en sciences sociales ( masss) (r et p)

Master

À Saint Martin d'Heres

Prix sur demande

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Description

  • Typologie

    Master

  • Lieu

    Saint martin d'heres

  • Durée

    2 Ans

Objectifs: La spécialité MASSS a pour objectif de proposer une formation aux méthodes d'apprentissage développées dans le champ de la statistique appliquée, ainsi qu'aux outils et aux méthodologies associées de la modélisation en Sciences Sociales. Cette spécialité poursuit donc un objectif complémentaire à la spécialité ICPS: offrir un cursus complet aux étudiants formés en mathématiques et en informatique, intéressés par les divers aspects du traitement de l'information, de l'apprentissage statistique et de la modélisation en Sciences Sociales.

Les sites et dates disponibles

Lieu

Date de début

Saint Martin d'Heres ((38) Isère)
Voir plan
1251, Avenue Centrale Domaine Universitaire, 38400

Date de début

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À propos de cette formation

Bac + 3;Bac + 4

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Les Avis

Les matières

  • Sciences sociales

Le programme

1ère année
Semestre 1
Tronc commun
- Introduction expérimentale aux probabilités (24 h - 3 crédits)
- Bases statistiques du Data Mining (24 h - 3 crédits)
- Analyse des données (48 h - 6 crédits)
- Modèles linéaires 1 (24 h - 3 crédits)
- Logiciels de statistique 1 (24 h - 3 crédits)
- Bases de données 1 (24 h - 3 crédits)
- Systèmes dynamiques 1 (48 h - 6 crédits)
Options
- Probabilités et analyse (24 h - 3 crédits)
- Mathématiques pour le traitement du signal (24 h - 3 crédits)
- Modélisation pour les graphes (24 h - 3 crédits)
- Algorithmique 1 (48 h - 6 crédits)
Semestre 2
Tronc commun
- Théorie des sondages (24 h - 3 crédits)
- Séries temporelles 1 (24h - 3 crédits)
- Gestion de projets (24 h - 3 crédits)
- Logiciels de statistique 2 (24h - 3 crédits)
- Bases de données 2 (24h - 3 crédits)
- Anglais (communication scientifique) (24h - 3 crédits)
Options
- Introduction aux processus aléatoires (24 h - 3 crédits)
- Notions fondamentales de l'inférence statistique (24 h - 3 crédits)
- Méthodes de l'économétrie 1 (24 h - 3 crédits)
- Statistique non paramétrique et méthodes de ré-échantillonnage (24 h - 3 crédits)
- Langages et technologies du Web (24 h - 3 crédits)
- Recherche d'information (24 h - 3 crédits)
- Droit de l'informatique et organisation des entreprises (24 h - 3 crédits)
2ème année
Semestre 3
Tronc commun
- Introduction à la statistique spatiale (24 h - 3 crédits)
- Plan d'expérience, analyse de la variance (24 h - 3 crédits)
- Séries temporelles 2 (24 h - 3 crédits)
- Modélisation des données qualitatives (24 h - 3 crédits)
- Projet de Statistique (48 h - 6 crédits)
Options
- Modèles d'équations structurelles (24 h - 3 crédits)
- Modèle mixtes (24 h - 3 crédits)
- Méthodes de l'économétrie 2 (24 h - 3 crédits)
- Réseaux de neurones (24 h - 3 crédits)
- Systèmes dynamiques 2 (24 h - 3 crédits)
- Séminaire de recherche (48 h - 6 crédits)
Semestre 4
- Stage en entreprise (Mastère à finalité professionnelle) (240 h - 30 crédits)
- Stage en laboratoire (Mastère à finalité Recherche) (240 h - 30 crédits)

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