Parcours méthodes stochastiques et informatiques pour la décision (MSID)

Contenu de la formationLa première année est consacrée à la mise en place des bases scientifiques permettant une spécialisation plus pointue en deuxième année. Cette première année ne comporte qu'un seul choix d'option en S1 pour 4 Ects (Base de données ou Système d'information géographique).Au semestre 3, l'étudiant doit choisir l'un des trois blocs suivants : bloc statistique décisionnelle (tourné vers la fouille de données et l'analyse de risque), bloc Applications industrielles (tourné vers la sureté de fonctionnement et le contrôle statistique des procédés), et un bloc Recherche, pour une éventuelle poursuite d'étude en thèse. L'ouverture d'un bloc est décidée par l'équipe pédagogique en fonction des vœux des étudiants, du nombre d'inscrits à la formation, et de leurs niveaux (pour le bloc Recherche).Le quatrième et dernier semestre du master consiste en un stage de 6 mois en entreprise ou en laboratoire de recherche.Les enseignements sont dispensés sous forme de cours, travaux dirigés, travaux pratiques sur machine, projets et stages.Organisation de la formationSemestre 1 (30 crédits ECTS)UE obligatoires (26 crédits ECTS)Probabilités (4 crédits ECTS)Outils pour le calcul scientifique (4 crédits ECTS)Statistique inférentielle (6 crédits ECTS)Compléments de probabilités (2 crédits ECTS)Logiciels statistiques (4 crédits ECTS)Analyse matricielle et optimisation (4 crédits ECTS)UE optionnelle (4 crédits ECTS) 1 option(s) au choix parmi 2Système d'information géographique (4 crédits ECTS)Semestre 2 (30 crédits ECTS)UE obligatoires (26 crédits ECTS)Chaines et processus de Markov (6 crédits ECTS)Modèle de régression (6 crédits ECTS)Analyse de données (4 crédits ECTS)TER (4 crédits ECTS)UE optionnelle (4 crédits ECTS) 1 option(s) au choix parmi 2Séries temporelles (4 crédits ECTS)Maîtrise statistique des procédés (4 crédits ECTS)Semestre 3 (30 crédits ECTS)UE obligatoires (10 crédits ECTS)Méthodes de Monte-Carlo (4 crédits ECTS)Analyse de données de survie (4 crédits ECTS)UE optionnelles bloc statistique décisionnelle (20 crédits ECTS)Compléments en Datamining (2 crédits ECTS)Actuariat et risque (4 crédits ECTS)Recherche opérationnelle (4 crédits ECTS)Entrepôts de donnéesDatamining (4 crédits ECTS)Gestion de projets pour MMS et MSID (2 crédits ECTS)UE optionnelles bloc applications industrielles (20 crédits ECTS)Fiabilité prévisionnelle (6 crédits ECTS)Plans d'expérience (4 crédits ECTS)Entrepôts de donnéesDatamining (4 crédits ECTS)Gestion de projets pour MMS et MSID (2 crédits ECTS)UE optionnelles bloc recherche (20 crédits ECTS) 2 option(s) au choix parmi 8Modélisation statistique (6 crédits ECTS)Modélisation stochastique (6 crédits ECTS)8 ECTS à choisir parmi les autres UE du parcoursSemestre 4 (30 crédits ECTS)UE obligatoire (30 crédits ECTS)Stage ou Mémoire M2 MMS et M2 MSID (30 crédits ECTS)Contrôle des connaissancesLe contrôle des connaissance est variable selon les UE. Il peut être effectué par contrôle continu, par des TP sur machines, par un examen terminal, par la réalisation d'un mémoire et/ou par une soutenance orale. La note finale est obtenu par pondération (variable selon les UE) des notes obtenues. Par exemple, certaines UE (surtout en M2) sont évaluées à 100% par l'examen terminal, d'autres par une moyenne pondérée entre le contrôle continu et l'examen terminal. Les UE contenant une forte partie de programmation peuvent être évaluées à 100% par un TP noté.L'UE de stage en entreprise ou de mémoire de recherche du semestre 4 est évaluée en tenant compte de la qualité du travail fourni (évalué par le maître de stage), du rapport écrit et de la soutenance orale.