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Master Mathématiques et applications, parcours Data SciencesMaster Mathématiques et applications, parcours Data Sciences
Découvrez le Master en Mathématiques et applications, parcours Data Sciences à ESILV, où vous maîtriserez les mathématiques de l'apprentissage statistique, le deep learning, et les big data. Cette formation pratique et innovante vous prépare à des carrières en intelligence artificielle et data science, avec des projets réels et des partenariats industrielles. Développez vos compétences théoriques et pratiques pour devenir un expert en data science.
ESILV
École d'ingénieurs
La formation en bref
Diplôme
Master of Science (MSc)
Type de formation
Durée de formation
Que font les Master Mathématiques et applications, parcours Data Sciences
Programme détaillé non disponible pour cette formation spécifique.
Pourquoi suivre cette formation ?
Suivre la formation en Data Sciences, parcours du Master Mathématiques et Applications de l'Université Paris Saclay, offre de nombreux avantages. Ce programme se distingue par son approche interdisciplinaire, combinant mathématiques avancées et expertise en sciences des données.
Les étudiants acquièrent des compétences spécialisées en statistique, apprentissage automatique et traitement des données massives. Grâce à un corps enseignant composé de chercheurs reconnus et à des partenariats solides avec l'industrie, les diplômés sont bien positionnés pour évoluer dans des secteurs variés tels que la finance, la technologie ou la recherche scientifique.
Les opportunités de stages et projets de recherche permettent une application pratique des connaissances, renforçant l'employabilité dans le domaine de la data science. En somme, cette formation offre une préparation rigoureuse et reconnue pour des carrières en constante évolution dans le domaine des sciences des données.
Conditions d'admission
Conditions d'admission non disponibles pour cette formation spécifique.
Les chiffres d'après ESILV
Top 5 des secteurs d'activités exercés
- Banque - Finance - Assurance
- Informatique - Numérique - Digital - Télécommunications
- Finance - Banque - Assurance
- Médecine et Santé
- Commerce et Marketing