Mastère de recherche · 2 ans · ENIT
Mastère de recherche en deux ans (M1 et M2) : probabilités et statistiques, actuariat, calcul stochastique, optimisation, apprentissage automatique, finance et mesure des risques. Le M2 se termine par un mémoire de recherche.
Topologie et analyse fonctionnelle
3,5 cr. · 84 h
Analyse de Fourrier et introduction aux EDP
3,5 cr. · 84 h
Compléments de probabilité
1 cr. · 21 h
Actuariat non vie I
1 cr. · 21 h
Statistiques
1,5 cr. · 42 h
Optimisation différentiable : théorie et algorithme
2,5 cr. · 42 h
Introductionh à Python
2 cr. · 28 h
| Module | Crédits | Coef. | Heures |
|---|---|---|---|
| Topologie et analyse fonctionnelle | 3,5 | — | 84 |
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Signaler une erreur| Analyse de Fourrier et introduction aux EDP | 3,5 | — | 84 |
| Compléments de probabilité | 1 | — | 21 |
| Actuariat non vie I | 1 | — | 21 |
| Statistiques | 1,5 | — | 42 |
| Optimisation différentiable : théorie et algorithme | 2,5 | — | 42 |
| Introductionh à Python | 2 | — | 28 |
Calcul stochastique
1,5 cr. · 42 h
Chaîne de Markov
1 cr. · 21 h
Martingales discrètes
1 cr. · 21 h
Modèles discrets
1 cr. · 21 h
Économétrie
1 cr. · 21 h
Actuariat non vie II
1,5 cr. · 42 h
Analyse des données
2 cr. · 42 h
Base de données
1,5 cr. · 42 h
Algorithme et structure de données
2,5 cr. · 42 h
Projet
2 cr. · 28 h
| Module | Crédits | Coef. | Heures |
|---|---|---|---|
| Calcul stochastique | 1,5 | — | 42 |
| Chaîne de Markov | 1 | — | 21 |
| Martingales discrètes | 1 | — | 21 |
| Modèles discrets | 1 | — | 21 |
| Économétrie | 1 | — | 21 |
| Actuariat non vie II | 1,5 | — | 42 |
| Analyse des données | 2 | — | 42 |
| Base de données | 1,5 | — | 42 |
| Algorithme et structure de données | 2,5 | — | 42 |
| Projet | 2 | — | 28 |
Modèles stochastiques en finance
2 cr. · 42 h
Introduction à la finance bancaire
1,5 cr. · 21 h
Méthodes numériques en finance
1,5 cr. · 42 h
Optimisation dynamique I
1 cr. · 21 h
Optimisation dynamique II
1 cr. · 21 h
Machine learning et deep learning
2 cr. · 42 h
Actuariat Vie
1,5 cr. · 21 h
Mesures de risque
1,5 cr. · 21 h
Risque de crédit
1 cr. · 21 h
Python 2
2 cr. · 28 h
| Module | Crédits | Coef. | Heures |
|---|---|---|---|
| Modèles stochastiques en finance | 2 | — | 42 |
| Introduction à la finance bancaire | 1,5 | — | 21 |
| Méthodes numériques en finance | 1,5 | — | 42 |
| Optimisation dynamique I | 1 | — | 21 |
| Optimisation dynamique II | 1 | — | 21 |
| Machine learning et deep learning | 2 | — | 42 |
| Actuariat Vie | 1,5 | — | 21 |
| Mesures de risque | 1,5 | — | 21 |
| Risque de crédit | 1 | — | 21 |
| Python 2 | 2 | — | 28 |
Mémoire de recherche
30 cr. · 450 h
| Module | Crédits | Coef. | Heures |
|---|---|---|---|
| Mémoire de recherche | 30 | — | 450 |