Магистр прикладной математики и статистики

Фокус на Год 1: Прикладная математика и статистика

Эта магистерская программа первого года предлагает широкий спектр базовых и более специализированных курсов по прикладной математике. Это позволяет студентам создать персонализированную учебную программу, адаптированную к их академическим и профессиональным проектам в следующих областях:

• Статистика, финансы и актуарная наука
• Моделирование, вероятность и искусственный интеллект
• Оптимизация
• Сигналы, вычисления и машинное обучение
• Численный анализ и EDP

Для получения степени магистра студенты первого курса могут поступить на следующие программы второго курса:

• Магистратура 2 - Статистика, финансы и актуарные науки
• Мастер год 2 - Математическое моделирование
• Магистратура 2 - Статистика, финансы и актуарные науки
• Мастер год 2 - Вероятность и финансы

Фокус на специализации «Статистика, финансы и актуарная наука» 2-го года

Стохастические модели интенсивно используются в финансовых учреждениях и страховых компаниях. В дополнение к спецификациям модели, точные статистические методы имеют решающее значение для оценки, калибровки и прогнозирования. Эта тенденция в последнее время была подчеркнута ростом науки о данных и машинного обучения.

Магистерская программа «Статистика, финансы и актуарные науки» направлена на подготовку специалистов высокого уровня в области случайного моделирования и управления рисками для удовлетворения потребностей всех типов финансовых учреждений. Для достижения этой амбициозной цели требуется высокий уровень вероятности и статистики. Учебная программа организована вокруг основных курсов по временным рядам, машинному обучению, управлению рисками, актуарной науке и математическим финансам.

Фокус на специализации «Наука о данных» 2-го года

Использование сегодняшнего огромного объема данных требует сложных математических методов, которые составляют основу науки о данных. Этот переход от данных к знаниям приносит много проблем, которые требуют междисциплинарного подхода. Наука о данных в значительной степени опирается на статистическую обработку информации: математическую статистику, числовую статистику, статистическое обучение и машинное обучение.

Используется широкий спектр математической и численной статистики и методов обучения от анализа исследовательских данных до сложных методов вывода (иерархические графические модели) и классификации или регрессии (глубокое обучение, машина опорных векторов). Для того, чтобы быть разработанными в массовом масштабе, эти методы требуют овладения механизмами распределения данных и крупномасштабных вычислений. Прикладная математика (функциональный анализ, численный анализ, выпуклая и невыпуклая оптимизация) также играет существенную роль.

Год 2: Другие специализации

• Математическое моделирование
• Вероятность и финансы

Карьера

Студенты из специализации «Статистика, финансы и актуарные науки» будут оснащены для продолжения карьеры, требующей случайного моделирования и управления рисками для всех типов финансовых учреждений, включая банки, страховые компании, управляющих активами и хедж-фонды.

Студентов из специализации Data Science с нетерпением ждут на мировом рынке труда.