ECTS
120 crédits
Niveau d'études visé
BAC +5 (niveau 7)
Durée
2 ans
Langue des enseignements
Français
Présentation
Le master Mathématiques, Modélisation, Apprentissage est un master centré sur différents aspects des mathématiques appliquées. Le M1 MMA a pour objectif de donner une solide culture de base en analyse, probabilité et statistique. Le M2 MMA propose une formation avancée dans les domaines des probabilités, des statistiques, de la modélisation mathématique, du traitement d’images et des applications des mathématiques aux sciences du vivant.
Ce programme universitaire fait partie des Graduate Schools Artificial Intelligence and Data Science, Mathematical Sciences et Translational Bioinformatics d'Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche de pointe.
- La Graduate School Artificial Intelligence and Data Science forme des spécialistes en Intelligence Artificielle et science des données en mettant l'accent sur l'interdisciplinarité. En savoir plus >
- La Graduate School Mathematical Sciences propose des formations allant des mathématiques et de l'informatique théorique à des applications modernes à fort potentiel social et interdisciplinaire, comme les sciences des données, l'intelligence artificielle et la cryptographie. En savoir plus >
- La Graduate School Translational Bioinformatics forme les étudiantes et les étudiants aux techniques avancées de la bio-informatique pour relever les nouveaux défis de la santé et de la médecine personnalisée. En savoir plus >
Objectifs
L’objectif du Master MMA est de former des spécialistes en Apprentissage et en Modélisation aléatoire et déterministe, en vue d’applications en Imagerie ou en Sciences du vivant (Biologie, Santé, Médecine). La formation est destinée aux étudiants qui veulent se spécialiser en probabilité, statistique, traitement d’image, ou modélisation déterministe et numérique. Les débouchés concernent les métiers de la recherche (thèse de doctorat ), aussi bien dans le public que dans les départements R&D en entreprise, ainsi que tous les métiers liées à l’analyse d’image ou de données (data scientist).
Compétences visées
Le Master 1 MMA propose une solide formation en mathématiques et mathématiques appliquées.
Les compétences visées par le Master 2 MMA sont avant tout des compétences aussi bien théoriques que numériques en optimisation, sciences des données et apprentissage statistique (data science, machine learning), avec différentes spécialisations possibles, dans les domaines de la modélisation probabiliste, des biostatistiques et du traitement d’image. La formation offre une base théorique solide tout en développant également les aspects pratiques (semestre de stage, évaluations par projets pour certains cours).
Programme
Le master est composé de 3 semestres de cours à l’Université, suivie d’un semestre de stage.
La première année ne propose aucun cours optionnel. Le premier semestre est constitué de sept cours d'analyse et de probabilités et d'un cours d'anglais. Le second semestre comporte également sept cours d'analyse, probabilités, statistiques et traitement d'images, et une UE projet qui permet de préparer l'insertion professionnelle des étudiants.
Lors du semestre de cours de M2, quatre cours sont obligatoires et centrés sur l’apprentissage statistique et l’optimisation, et sont complétés par huit cours de spécialisation en traitement d’image, probabilité ou modélisation (quatre cours doivent être choisis parmi ces huit).
Stages et projets tutorés
Un stage de 4 à 6 mois en entreprise ou en laboratoire de recherche est obligatoire lors du second semestre de M2.
Contrôle des connaissances
Le contrôle des connaissances est à l’appréciation des enseignants, sous la forme d’un examen écrit, d’une épreuve sur machine ou d’un projet.
Pour connaitre le détail des modalités de contrôle des connaissances et compétences, nous vous invitons à prendre contact avec l’UFR (voir le lien en savoir+)
Aménagements particuliers
Admission
Public cible
Etudiants titulaires d’une L3 de Mathématiques (ou diplôme équivalent) pour le M1.
Etudiants titulaires d’un M1 de Mathématiques (ou diplôme équivalent), ou élèves en 3e année d’école d’ingénieur pour le M2.
Conditions d'admission
Le master MMA est accessible aux étudiants titulaires d’une Licence de Mathématiques (ou diplôme français ou étranger équivalent). Pour postuler directement en M2, il est nécessaire d’être titulaire d’un M1 de mathématiques. Un bon niveau en probabilités et statistique est aussi requis.
Pré-requis
Licence de Mathématiques, ou diplôme attestant d’une maîtrise des outils de base des mathématiques, de la statistique et de la programmation.
Modalités de candidature
Droits de scolarité
Toute inscription à un diplôme national implique le paiement des droits de scolarités fixés annuellement par le ministère, et des frais de formation continue selon le profil. Retrouver tous les tarifs spécifiques au public en formation continue en cliquant ici
Liens utiles
Et après ?
78 %
Taux de réussite (Taux de réussite sur l’année de diplomation 2020-2021 (nombre d’admis par rapport au nombre d’inscrits administratifs)Quelques étudiants poursuivent en thèse, soit académique, soit CIFRE. La majorité part sur le marché du travail.)
Insertion professionnelle
Taux insertion professionnelle 100%
*Enquête du MESRI sur les diplômés 2019, 30 mois après obtention du diplôme.
|
Effectif des diplômés |
Effectif des répondants |
Taux de réponse |
Part des diplômés en formation initiale |
Part des diplômés en formation apprentissage |
Part des diplômés en formation continue |
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13 |
7 |
54% |
100% |
- |
- |
|
Part des cadres et des professions intermédiaires |
Part des emplois stables |
Part des emplois à plein temps |
Part des emplois en adéquation avec le niveau d'études |
Part des emplois en adéquation avec la formation suivie |
|
100% |
29% |
100% |
29% |
80% |
Débouchés professionnels
A horizon 30 mois, tous les étudiants sauf exception sont en emploi, dont plus de la moitié en CDI, le reste se partageant entre thèse de doctorat et CDD.
Contacts
Dernière mise à jour le 1 décembre 2023
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