UNIVERSITÉ Paris Diderot

Master Mathématiques et applications - Spécialité : Modélisation aléatoire

Master 2

1 an(s)

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Objectifs

Le Master 2ème année de Modélisation aléatoire propose une formation d'excellence en méthodes stochastiques et statistique tournées vers les applications avec une spécialisation en finance quantitative, gestion des risques, statistique et Data Science.

Deux parcours sont proposés :

    Parcours 1: Statistique et Modèles aléatoires en finance.
    Parcours 2 : Statistiques et data science.

Le master Modélisation aléatoire est classé parmi les “ Meilleurs masters à la fac en santé, sciences et technologies (link is external) ” par L’Étudiant.

Objectifs :

L’objectif du Master est de donner une formation de haut niveau en probabilités et statistique, tout en développant les applications dans les domaines porteurs.

En plus d'une formation classique en finance quantitative, l'accent est mis sur une formation en statistique.

Compétences visées :

Finance de marché :

  • Maîtriser les modèles des marchés financiers.
  • Conception de nouveaux modèles.
  • Modéliser un phénomène complexe et le simuler.
  • Gestion et contrôle des risques.
  • Conduire un travail de recherche en finance quantitative.
  • Maîtriser les méthodes numériques utilisées par les analystes quantitatifs.

Statistique :

  • Maîtriser les outils statistiques de la finance quantitative.
  • Concevoir et conduire une étude statistique de sa phase initiale, au traitement de données et à une restitution des résultats de manière claire.
  • Posséder un savoir technique avancé dans des secteurs d’applications variées allant de l’assurance, aux systèmes de communication, à l’analyse d’images, au data-mining, aux données multimédia, ….
Informatique :
  • Maîtriser la programmation en C ou en C++.
  • Maîtriser les logiciels de statistiques tels que SAS.

Programme

Parcours Statistique et modèles aléatoires en finance :

Pour valider le parcours Statistique et modèles aléatoires en finance, l’étudiant doit obtenir 60 Crédits ECTS :

UE 1 Cours fondamentaux :

Processus en finance.

plus 2 cours au choix parmi :
  • Calcul stochastique et modèles de diffusion.
  • Chaînes de Markov.
  • Modélisation de données : Base théorique.
  • Datamining : Théorie et pratique.
UE 2 Cours spécialisés au choix parmi les cours de finance, statistique, data science et informatique

UE3 Stage.



Parcours Statistique et Data Science
:

Pour valider le parcours Statistiques et Data Science, l’étudiant doit obtenir 60 Crédits ECTS :

UE 1 Cours fondamentaux :

Datamining : Théorie et pratique.

plus 2 cours au choix parmi :
  • Calcul stochastique et modèles de diffusion.
  • Chaînes de Markov.
  • Modélisation de données: base théorique.
UE 2 Cours spécialisés au choix parmi les cours de finance, statistique, data science et informatique.

UE3 Stage.

 

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De l'année 2019 à 2020

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En résumé

Objectif

Master 2

Durée

1 an(s)

Coût

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Modes d'enseignement

En école ou centre de formation

Type d'établissement

Université

Domaine

Mathématiques

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