Master 2, Ilmu Data: Kesehatan, Asuransi, Keuangan

Ilmu data saat ini mengalami ledakan signifikan yang mengganggu antarmukanya, terutama dengan statistik, dan membutuhkan pendekatan interdisipliner. Perubahan ini didasarkan pada:

semakin pentingnya pemodelan matematika (analisis, prediksi, dan integrasi data heterogen)

akses ke data besar-besaran dari teknologi baru (internet, analisis bisnis, bioteknologi, chip DNA) yang membutuhkan statistik canggih dan pemrosesan komputer. Penggunaan statistik, pembelajaran mesin, dan TI untuk ilmu data menandai awal dari transformasi signifikan yang memengaruhi semua sektor: dari e-niaga hingga penelitian ilmiah, termasuk kesehatan, asuransi, dan keuangan!

Tujuan pendidikan:

Pelatihan generalis yang solid dalam statistik dan pembelajaran mesin ditujukan untuk ahli matematika dan insinyur terapan yang ingin menyelesaikan pelatihan mereka dan menjadi spesialis dalam ilmu data.

Pelajaran pembuka dalam epidemiologi genetik dan asuransi

Tujuan: untuk memungkinkan siswa memperoleh pengetahuan mendalam tentang sinyal kompleks (data) dari bidang ini

Peluang:

dalam bisnis: biofarmasi, kesehatan atau industri makanan pertanian, bank, dan asuransi)

akademik (pendidikan tinggi, CNRS, INRA, INRIA, INSERM, CEA, IRSTEA)

Menawarkan kondisi terbaik untuk:

untuk mengintegrasikan secara profesional di akhir M2

untuk mempersiapkan gelar doktor dalam matematika / ilmu kehidupan dan matematika / asuransi dan keuangan antarmuka

Posisi yang ditargetkan:

data scientist / engineer-statistician / biostatistician / finance analyst yang permintaannya sangat tinggi (grup besar, start-up, bioteknologi, CRO, perusahaan layanan IT).

Akses ke profesi matematikawan terapan yang tidak terkait dengan ilmu kehidupan atau keuangan dan asuransi, terhubung dengan data besar (internet, analisis bisnis =), pengoptimalan produksi (manajemen sumber daya, penetapan harga), pemasaran elektronik, pemodelan untuk desain produk.