Présentation de la formation
Cette formation est adossée au CEREMADE, laboratoire de mathématiques appliquées qui héberge en son sein des enseignants-chercheurs mondialement reconnus dans leur domaine. Elle se veut le pendant naturel du parcours Mathématiques, Apprentissage et Sciences Humaines créé en 2014 au sein du Master 2 Mathématiques appliquées.
Au-delà de l’acquisition classique du bagage scientifique du Data Scientist, cette formation met l’accent sur la rigueur indispensable de traitement des données et sur la présentation des méthodologies statistiques récentes. Ces dernières permettent de produire les outils d’analyse mathématique, d’estimation statistique et de prédiction adaptées, qui se déclinent en algorithmes novateurs programmés dans des langages informatiques performants.
Leur maîtrise offrira aux Data Scientists de cette formation une visibilité et une compétence rare et précieuse sur le marché du travail.
Objectifs
Modéliser, analyser et traiter les données
- Développer une compétence de haut niveau en mathématiques appliquées qui couvre toutes les problématiques de nature statistique rencontrées en entreprise.
- Illustrer l’utilisation des techniques idoines pour le traitement des problématiques actuelles et futures en marketing, actuariat et finance.
- Maîtriser les langages de programmation pour le traitement des données massives.
- Maîtriser l'implémentation d'algorithmes complexes et le traitement parallèle et distribué des données massives.
Public
La formation a été conçue spécifiquement pour des professionnels en activité disposant d’un diplôme de niveau Bac+3 en mathématiques ou de niveau admis comme équivalent. Ainsi, la qualité de l’expérience professionnelle peut être prise en considération pour accepter des candidats ne disposant pas d’un diplôme Bac+3.
Modalités pratiques
- Durée
- 300 heures sur 17 mois
- Période
- De février 2022 à juillet 2023
- Date de démarrage
- Formation en 3 modules. Possibilité d'intégrer directement le module 2 ou 3 après passage d'un test.
- Rythme
- 3h de cours chaque mardi en fin de journée de 18h à 21h + 1 jeudi complet par mois (de 8h30 à 18h30)
- Tarif
- 15 500 €
- Lieu(x)
- Université Paris Dauphine-PSL (Paris 75116)
- Diplôme ou certificat délivré
- L'Executive Master Statistique & Big Data délivre un Diplôme d'Université (DU) niveau Bac+5 validé par le conseil d'administration de l'Université Paris Dauphine-PSL
L'Executive Master Statistique & Big Data permet d'obtenir un bloc de compétences du Diplôme Mathématiques et applications, éligible au CPF.
Les enseignements sont organisés de manière à permettre aux participants la continuité d’une activité professionnelle à temps complet et la poursuite de leurs engagements professionnels.
Témoignages
J'ai une formation initiale d'ingénieur et j'avais commencé mon parcours professionnel par un poste de chef de projet informatique, dans le secteur de l'énergie. Je souhaitais me réorienter vers des activités d'ingénieur d'étude et de recherche au sein de mon entreprise et je cherchais donc une formation diplômante me permettant de retrouver ma légitimité sur des sujets techniques et scientifiques. L’Executive Master Statistique & Big Data de Dauphine-PSL m'a permis de remplir cet objectif pleinement, je m'apprête à occuper prochainement un poste d'ingénieur chercheur en modélisation statistique appliquée à un contexte industriel. J'ai été ravie de ma formation, certes intense et exigeante quand menée en parallèle d'un emploi salarié, mais très gratifiante intellectuellement et personnellement. J'ai également apprécié le format, adapté à une vie professionnelle, et les échanges avec mes camarades, offrant une ouverture sur différents secteurs d'activités.
Sanaa
Son parcours :
Etudiante de l'Executive Master Statistique & Big Data, promotion 1
J’ai apprécié le fait que les formateurs ne se limitent pas à l’explication des codes informatiques mais prennent le temps d’expliquer et de démontrer les bases mathématiques de la théorie ou de la technique abordée.
Rianala Randriambololona
Promotion 1
Webinars sur la thématique de la décision algorithmique | Dauphine-PSL
Partenaires
