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Photo d'un professionnel créant un réseau virtuel symbolisant l'Executive Master Statistique et Big Data en formation continue avec Dauphine Executive Education (Université Paris Dauphine-PSL)Photo d'un professionnel créant un réseau virtuel symbolisant l'Executive Master Statistique et Big Data en formation continue avec Dauphine Executive Education (Université Paris Dauphine-PSL)Photo d'un professionnel créant un réseau virtuel symbolisant l'Executive Master Statistique et Big Data en formation continue avec Dauphine Executive Education (Université Paris Dauphine-PSL)

Module 1 : Maîtriser les bases de la statistique60h

Ce module constitue une remise à niveau en statistique pour pouvoir se familiariser avec « la culture de la donnée ». Il aborde le concept de modélisation aléatoire et les techniques élémentaires de la statistique. Le cadre du modèle linéaire gaussien permet de formuler de manière élémentaire de nombreuses situations concrètes et illustre la résolution de problématiques. Une mise en pratique informatique à l’aide du logiciel R est déployée.

  • Remise à niveau en probabilités
  • Estimation classique, tests, régions de confiance
  • Modèle linéaire gaussien
  • Mise en pratique statistique sous le logiciel R

NB : Les titulaires d’un diplôme de niveau bac + 4 sanctionnant un bon niveau en modélisation aléatoire, en probabilité et en statistique pourront être dispensés de ce premier module.

Module 2 : Traiter les données par la statistique avancée120h

Les titulaires d’un diplôme de niveau Bac + 4 sanctionnant un bon niveau en modélisation aléatoire, en probabilité et en statistique peuvent être dispensés du module 1. Un test mathématique spécifique est proposé aux candidats pour l'accès direct au module 2.

Ce module décline les outils mathématiques et statistiques qui permettent d’envisager le traitement transversal de nombreuses problématiques. L’objectif est de présenter un très large panorama des techniques modernes à la fois sur les plans méthodologiques et pratiques et d’être en capacité d’effectuer des choix de modèles probants et de les appliquer de manière pertinente selon les résultats et objectifs attendus.

  • Choix de modèles
  • Modèles linéaires généralisés
  • Régression non-paramétrique
  • Analyse de données
  • Bases de données sous SQL
  • Valeurs extrêmes
  • Approche bayésienne
  • Séries temporelles
  • Données manquantes et données censurées
  • R avancé
  • Python

NB : Les auditeurs dispensés du Module 1 pourront se voir offrir une formation accélérée au logiciel R sur proposition des directeurs de la formation.

Module 3 : Développer l’apprentissage et le big data120h

Il est possible d'intégrer directement le module 3, sous réserve d'avoir réussi le test d'entrée.

Ce module est essentiellement dévolu à la thématique du big data qui recouvre toutes les problématiques pour lesquelles les volumes des données sont tels que celles-ci ne peuvent être gérées par les approches classiques. Les techniques idoines sont celles de l’apprentissage statistique qui se situe à l’interface de l’informatique et de la statistique.

  • Optimisation
  • Apprentissage supervisé
  • Graphes
  • Deep learning
  • Pratique du Deep Learning
  • Classification non-supervisée
  • Ethique et protection des données
  • Calcul parallèle
  • Cloud computing
  • Visualisation des données  
  • Mini-projets
  • Mise en pratique marketing
  • Mise en pratique actuariat
  • Case studies in Finance

Modalités pédagogiques

Modalités d'évaluation

La validation des acquis se fait tout au long du programme :

  • Module 1 : devoirs sur table
  • Modules 2 et 3 : travaux pratiques et mise en application sur données réelles, projets individuels et de groupes

Focus sur

Webinaire sur la thématique de la décision algorithmique | Dauphine-PSL

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