Université Pierre-Mendès-France - Master Ingénierie de la Cognition, de la Création et des Apprentissages (IC2A)
Spécialité MODELISATION ET APPRENTISSAGE STATISTIQUES EN SCIENCES SOCIALES (MASSS) (R et P)

Domaines Erasmus : 

SCIENCES SOCIALES, Mathématiques, Statistiques

En 1re année :
Le M1 s'adresse à un large public d'étudiants issus d'une licence obtenue, soit dans les domaines : « mathématiques - informatique », « mathématiques appliquées aux sciences sociales » ou « modélisation appliquée aux sciences de l'homme », ou équivalence après classes préparatoires, soit en économie, gestion, psychologie ou sociologie, qui accordent une place suffisante aux techniques quantitatives; de certains DUT (STID, ...) complétés par une licence.
En 2e année :
Le M2 est ouvert aux étudiants issus du M1 MASSS ou équivalent. Peuvent candidater : maîtrise MASS, ou de mathématiques, MST « Modélisation » ou maîtrises d'économétrie, maîtrise d'informatique, école d'ingénieur, etc.

Pour les deux années, le dossier des autres étudiants, en particulier étrangers ou issus de classes préparatoires, sera étudié par une commission d'évaluation des acquis. La valorisation d'acquis professionnels est envisageable.

• En master 1 : vous pouvez candidater du 15 mars au 15 juin 2013 en cliquant ici.

• En master 2 : dates à venir.

Nombre de places :

- en M1 : 15 pour la majeure Statistique et sciences sociales
- en M2 : 15

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L'enseignement de tronc commun privilégie les aspects méthodologiques, le traitement de données et l'expérimentation informatique. La formalisation mathématique est abordée plutôt dans les enseignements optionnels. Les étudiants les plus motivés et disposant d'un bagage mathématique suffisant, seront autorisés à s'orienter vers la recherche et éventuellement l'enseignement supérieur. Le stage de fin d'étude est obligatoire, en entreprise pour l'orientation « professionnelle » et en laboratoire pour l'orientation « recherche ».

1ère année

Semestre 1
Tronc commun 
- Introduction expérimentale aux probabilités (24 h - 3 crédits)
- Bases statistiques du Data Mining (24 h - 3 crédits)
- Analyse des données (48 h - 6 crédits)
- Modèles linéaires 1 (24 h - 3 crédits)
- Logiciels de statistique 1 (24 h - 3 crédits)
- Bases de données 1 (24 h - 3 crédits)
- Systèmes dynamiques 1 (48 h - 6 crédits)
Options
- Probabilités et analyse (24 h - 3 crédits)
- Mathématiques pour le traitement du signal (24 h - 3 crédits)
- Modélisation pour les graphes (24 h - 3 crédits)
- Algorithmique 1 (48 h - 6 crédits)

Semestre 2
Tronc commun
- Théorie des sondages (24 h - 3 crédits) 
- Séries temporelles 1 (24h - 3 crédits)
- Gestion de projets (24 h - 3 crédits)
- Logiciels de statistique 2 (24h - 3 crédits)
- Bases de données 2 (24h - 3 crédits)
- Anglais (communication scientifique) (24h - 3 crédits)
Options
- Introduction aux processus aléatoires (24 h - 3 crédits)
- Notions fondamentales de l'inférence statistique (24 h - 3 crédits)
- Méthodes de l'économétrie 1 (24 h - 3 crédits)
- Statistique non paramétrique et méthodes de ré-échantillonnage (24 h - 3 crédits)
- Langages et technologies du Web (24 h - 3 crédits)
- Recherche d'information (24 h - 3 crédits)
- Droit de l'informatique et organisation des entreprises (24 h - 3 crédits)

2ème année

Semestre 3
Tronc commun
- Introduction à la statistique spatiale (24 h - 3 crédits)
- Plan d'expérience, analyse de la variance (24 h - 3 crédits) 
- Séries temporelles 2 (24 h - 3 crédits)
- Modélisation des données qualitatives (24 h - 3 crédits)
- Projet de Statistique (48 h - 6 crédits)
Options
- Modèles d'équations structurelles (24 h - 3 crédits)
- Modèle mixtes (24 h - 3 crédits)
- Méthodes de l'économétrie 2 (24 h - 3 crédits)
- Réseaux de neurones (24 h - 3 crédits)
- Systèmes dynamiques 2 (24 h - 3 crédits)
- Séminaire de recherche (48 h - 6 crédits)

Semestre 4
- Stage en entreprise (Master à finalité professionnelle) (240 h - 30 crédits)
- Stage en laboratoire (Master à finalité Recherche) (240 h - 30 crédits)

Après le M1 : Il est possible de changer d'orientation à l'issue de la 1ère année
Après le M2 : Le master recherche a pour objectif de préparer les étudiants au doctorat.

Etudes, Services et Industrie concernant : l'ingénierie statistique, le traitement de données, le Data Mining, la communication de données chiffrées et la gestion de l'information ; la prévision, le Scoring et le Marketing Quantitatif ; les études économiques et le conseil ; la gestion du risque, l'actuariat.