Niveau d'étude visé
BAC +5
ECTS
120 crédits crédits
Durée
2 ans
Composante
Sciences
Présentation
Le Master Mathématiques et Applications de Nîmes Université propose une formation de haut niveau centrée sur les mathématiques appliquées et les sciences des données. Le cursus s’organise autour d’un tronc commun en M1 et deux parcours spécialisés en M2 :
• Calcul des Variations, Gamma-Convergence et Applications (CVGA) ;
• Sciences des Données et Intelligence Artificielle (SDIA).
Objectifs
• Maîtriser les outils d'analyse mathématique, d’optimisation, d’analyse numérique, d'équations aux dérivées partielles et de calcul des variations.
• Développer des compétences en programmation, modélisation numérique, machine learning et deep learning.
• Préparer à la recherche (doctorat) ou aux métiers de data science, R&D et ingénierie mathématique.
Organisation
Programme
• Master 1 : Tronc commun.
• Master 2 : Spécialisation (CVGA ou SDIA).
Semestre 1 :
-- Analyse fonctionnelle
-- Mesure, analyse de Fourier
-- Statistiques et probabilités
-- Physique statistique
-- Bases de de données
-- Algorithme et programmation
-- Gestion de projet
-- Anglais
Semestre 2 :
-- EDP, analyse numérique
-- Optimisation
-- Programmeation pour l'IA
-- Calcul scientifique, traitement numérique du signal
-- Ethique, intégrité scientifique, IA et droit
— Anglais
-- Stage
Semestre 3 :
-- Méthodes numériques probabilistes
-- Mathématiques pour l'IA
-- Bases du machine learning
-- Bases du deep learning
-- Outils et méthodes pour évoluer en milieu professionnel
-- Calcul des variations et EDP (CVGA)
-- Homogénéisation et applications (CVGA)
-- Machine learning: pratiques avancées (SDIA)
-- Deep learning: pratiques avancées (SDIA)
Semestre 4 :
-- Stage
Admission
Conditions d'accès
Licence de mathématiques ou de mathématiques appliquées ou équivalent.
Et après
Insertion professionnelle
• Data scientist, ingénieur IA, ingénieur en modélisation et simulation.
• Ingénieur R&D en entreprises technologiques, finance quantitative, énergie, santé.
• Doctorant en mathématiques appliquées.
• Enseignement