магистр 2, Наука о данных: здравоохранение, страхование, финансы

Наука о данных в настоящее время переживает значительный бум, который нарушает ее интерфейс, особенно со статистикой, и требует междисциплинарного подхода. Это изменение основано на:

растущее значение математического моделирования (анализ, прогнозирование и интеграция разнородных данных)

доступ к массивным данным с помощью новых технологий (Интернет, бизнес-аналитика, биотехнологии, ДНК-чипы), требующих сложной статистической и компьютерной обработки. Использование статистики, машинного обучения и ИТ для науки о данных знаменует собой начало значительных преобразований, затрагивающих все сектора: от электронной коммерции до научных исследований, включая здравоохранение, страхование и финансы!

Образовательная цель:

Прочная универсальная подготовка в области статистики и машинного обучения предназначена для прикладных математиков и инженеров, желающих завершить свое обучение и стать специалистами в области науки о данных.

Открытие уроков по генетической эпидемиологии и страхованию

Цель: позволить студентам получить глубокие знания сложных сигналов (данных) из этих областей

Возможности:

в бизнесе: биофармацевтика, здравоохранение или агропищевая промышленность, банки и страхование)

академический (высшее образование, CNRS, INRA, INRIA, INSERM, CEA, IRSTEA)

Предлагает лучшие условия для:

профессионально интегрироваться в конце M2

для подготовки к докторской степени в области математики / наук о жизни и математики / страхования и финансов

Целевые позиции:

специалист по данным / инженер-статистик / биостатистик / финансовый аналитик, спрос на который очень высок (большие группы, стартапы, биотехнологии, CRO, компании, предоставляющие ИТ-услуги).

Доступ к профессиям прикладных математиков, не связанных с науками о жизни или финансами и страхованием, связанными с большими данными (Интернет, бизнес-аналитика =), оптимизацией производства (управление ресурсами, ценообразование), электронным маркетингом, моделированием для дизайна продукта.