Master 2, Data Science: Gesundheit, Versicherung, Finanzen

Die Datenwissenschaft erlebt derzeit einen bedeutenden Boom, der ihre Schnittstelle, insbesondere zur Statistik, stört und einen interdisziplinären Ansatz erfordert. Diese Änderung basiert auf:

die wachsende Bedeutung der mathematischen Modellierung (Analyse, Vorhersage und Integration heterogener Daten)

Zugriff auf umfangreiche Daten aus neuen Technologien (Internet, Business Analytics, Biotechnologien, DNA-Chips), die eine ausgefeilte statistische und Computerverarbeitung erfordern. Der Einsatz von Statistik, maschinellem Lernen und IT für die Datenwissenschaft markiert den Beginn eines bedeutenden Wandels, der alle Sektoren betrifft: vom E-Commerce bis zur wissenschaftlichen Forschung, einschließlich Gesundheit, Versicherung und Finanzen!

Bildungsziel:

Eine solide allgemeine Ausbildung in Statistik und maschinellem Lernen richtet sich an angewandte Mathematiker und Ingenieure, die ihre Ausbildung abschließen und Spezialisten für Datenwissenschaften werden möchten.

Eröffnungsunterricht in genetischer Epidemiologie und Versicherung

Ziel: Den Schülern ermöglichen, sich ein umfassendes Wissen über komplexe Signale (Daten) aus diesen Bereichen anzueignen

Chancen:

in der Wirtschaft: Biopharmazeutik, Gesundheits- oder Lebensmittelindustrie, Banken und Versicherungen)

akademisch (Hochschulbildung, CNRS, INRA, INRIA, INSERM, CEA, IRSTEA)

Bietet die besten Bedingungen für:

am Ende von M2 professionell zu integrieren

Vorbereitung auf eine Promotion in den Schnittstellen Mathematik / Biowissenschaften und Mathematik / Versicherungen und Finanzen

Zielpositionen:

Datenwissenschaftler / Ingenieur-Statistiker / Biostatistiker / Finanzanalyst, für den die Nachfrage sehr hoch ist (große Gruppen, Start-ups, Biotech, CRO, IT-Dienstleistungsunternehmen).

Zugang zu Berufen angewandter Mathematiker ohne Bezug zu Biowissenschaften oder Finanzen und Versicherungen, verbunden mit Big Data (Internet, Business Analytics =), Produktionsoptimierung (Ressourcenmanagement, Preisgestaltung), E-Marketing, Modellierung für das Produktdesign.