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Programme
: 
ou
.
Réglements
d'études :
Description
L'enseignement
de tronc commun privilégie les aspects méthodologiques, le traitement
de données et l'expérimentation informatique. La formalisation
mathématique est abordée plutôt dans les enseignements optionnels. Les
étudiants les plus motivés et disposant d'un bagage mathématique
suffisant, seront autorisés à s'orienter vers la recherche et
éventuellement l'enseignement supérieur. Le stage de fin d'étude est
obligatoire, en entreprise pour l'orientation « professionnelle » et en
laboratoire pour l'orientation « recherche ».
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 (24 h - 3 crédits)
- Systèmes dynamiques 1 (48
h - 6 crédits)
- Logiciels de statistique 1 (24 h - 3 crédits)
- Bases de données 1 (24 h - 3 crédits)
Options
- Probabilités et analyse (24 h - 3 crédits)
- Notions fondamentales de l'inférence statistique (24 h - 3 crédits)
- Mathématiques pour le traitement du signal (24 h - 3 crédits)
- Modélisation par les graphes
(24 h - 3 crédits)
- Algorithmique 1 (48 h - 6 crédits)
Semestre
2
Tronc commun
- Statistique non paramétrique et méthodes de ré-échantillonnage (24 h
- 3 crédits)
- Théorie
des sondages (24 h - 3 crédits)
- Séries temporelles 1 (24h - 3 crédits)
- Introduction aux processus
aléatoires (24 h - 3 crédits)
- Logiciels de statistique 2 (24h - 3 crédits)
- Anglais (communication scientifique) (24h - 3 crédits)
Options
- Bases de données 2 (24h - 3 crédits)
- Méthodes de l'économétrie (24 h - 3 crédits)
- Apprentissage statistique supervisé (24 h - 3 crédits)
- Apprentissage statistique non supervisé (24 h - 3 crédits)
- Gestion de projets (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)
- Plans d'expérience, analyse de la variance (48h - 6 crédits)
- Séries
temporelles 2 (24 h - 3 crédits)
- Modélisation des données qualitatives (24 h - 3 crédits)
- Modèles d'équations structurelles (24 h - 3 crédits)
-Options
- Modèles non paramétriques et modèle linéaire généralisé
- Systèmes dynamiques 2 (24
h - 3 crédits)
- Modèles mixtes et données structurées (24 h - 3 crédits)
- Réseaux de neurones (24 h - 3 crédits)
- Anglais (Communication scientifique) (24 h - 3 crédits)
- Séminaire de recherche (Master à finalité recherche) (48 h - 6
crédits)
Semestre
4
- Stage en entreprise (Master à finalité professionnelle) ( 24 crédits)
- Stage en laboratoire (Master à finalité recherche) (24 crédits)
- Projet de Statistique (48 h - 6 crédits)
