Master 2, Data Science: salud, seguros, finanzas
Courcouronnes, Francia
DURACIÓN
0 up to 1 Years
IDIOMAS
Francés
PASO
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Sep 2023
TASAS DE MATRÍCULA
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FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
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Introducción
La ciencia de datos está experimentando actualmente un auge significativo que interrumpe su interfaz, particularmente con las estadísticas, y requiere un enfoque interdisciplinario. Este cambio se basa en:
la importancia creciente del modelado matemático (análisis, predicción e integración de datos heterogéneos)
acceso a datos masivos de nuevas tecnologías (Internet, análisis de negocios, biotecnologías, chips de ADN) que requieren un procesamiento informático y estadístico sofisticado. El uso de estadísticas, aprendizaje automático y TI para la ciencia de datos marca el inicio de una transformación significativa que afecta a todos los sectores: desde el comercio electrónico hasta la investigación científica, ¡incluyendo salud, seguros y finanzas!
Objetivo educativo:
La sólida formación generalista en estadística y aprendizaje automático está destinada a matemáticos aplicados e ingenieros que deseen completar su formación y convertirse en especialistas en ciencia de datos.
Lecciones iniciales en epidemiología genética y seguros
Objetivo: permitir a los estudiantes adquirir un conocimiento profundo de señales complejas (datos) de estos campos.
Oportunidades:
en los negocios: industria biofarmacéutica, sanitaria o agroalimentaria, bancos y seguros)
académico (educación superior, CNRS, INRA, INRIA, INSERM, CEA, IRSTEA)
Ofrece las mejores condiciones para:
integrarse profesionalmente al final de M2
prepararse para un doctorado en matemáticas / ciencias de la vida y matemáticas / interfaces de seguros y finanzas
Posiciones específicas:
científico de datos / ingeniero-estadístico / bioestadístico / analista financiero para el que la demanda es muy alta (grandes grupos, start-ups, biotecnología, CRO, empresa de servicios de TI).
Acceso a profesiones de matemáticos aplicados ajenos a las ciencias de la vida o finanzas y seguros, conectados con big data (internet, business analytics =), optimización de producción (gestión de recursos, precios), e-marketing, modelado para diseño de producto.
Sobre la escuela
Preguntas
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