Descriptif
Responsable mobilité internationale : Anne Sabourin
Coordination des stages : Laurent Decreusefond
La filière propose une formation en mathématiques appliquées, plus précisément dans les domaines de la modélisation aléatoire et du calcul scientifique pour les applications (au choix) en mathématiques financières, sciences des données, modélisation et traitement des signaux et des images.
Dans ces domaines, l'acquisition de connaissances solides en mathématiques appliquées de niveau master permet une bien meilleure compréhension des outils utilisés.
Les meilleurs masters français de mathématiques appliquées (Paris Saclay, Paris 6 et Paris 7) sont notamment ouverts aux élèves de cette filière en 3ème année. Un double diplôme avec ces masters est particulièrement apprécié des entreprises technologiques ou de l'industrie financière.
Ce type de cursus ouvre par ailleurs de nombreuses opportunités de doctorats sous la forme de thèses académiques ou dans le cadre d'un projet industriel (thèses CIFRE).
Nous vous conseillons d'associer la filière MACS avec les filières suivantes :
- Filière SD/TSIA : Les bases théoriques de la modélisation aléatoire et du calcul scientifique sont indispensables pour la maîtrise des aspects théoriques de la science des données. En particulier, l'appariement des filières SD ou TSIA avec MACS est très fortement recommandée pour l'option externe que constitue le M2 Sciences de données, commune à ces filières.
- Filière SIM: Un débouché traditionnellement important de la modélisation aléatoire et du calcul scientifique est son application à l'économétrie et à la finance quantitative. La filière SIM, dans son orientation "Eco / Management" offre une formation permettant de mieux appréhender le fonctionnement concret et les dangers potentiels des marchés. Elle intéressera donc particulièrement les élèves de MACS qui se destinent à l'industrie des services financiers.
- Filière MITRO : Les filières MACS et MITRO permettent d'acquérir des bases mathématiques complémentaires pour de nombreuses applications.
Le recours aux algorithmes stochastiques ou aux simulations pour l'optimisation, la modélisation aléatoire couramment utilisée pour les files d'attentes, les réseaux ou les graphes, ou même les processus de décision, sont autant de points de rencontre entre analyse, probabilités et informatique théorique qui constituent le domaine de la "recherche opérationnelle".
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2e ANNEE
Pour suivre la filière, vous devez choisir dans le créneau D du Mardi :
MDI220 Statistiques (obligatoire, en P1)
MDI210 (OPTIM) Obligatoirement en P1
| P1 | P2 | P3 | P4 | |
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A1
A2 |
MACS 201 (a+b) Hilbert spaces, mathematical statistics and Probability |
MACS 203 (a+b) Martingales and Asymptotic Statistics |
MACS 205 (a+b) Numerical analysis |
MACS 207 (a+b) (Option Alea) Stochastic calculus |
3e ANNEE
En 3e année, vous aurez le choix entre les options suivantes :
| Option interne |
Faire une option interne à l'école, composée de 120 heures de cours et d'un projet PRIM de 120 heures :
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| Master M2 |
Postuler pour un de ces Masters 2 de la mention "Mathématiques et applications" : o Mention Mathématiques et applications de Paris-Diderot : |
| Formation à l’étranger |
Programme équivalent dans une université (contacter Anne Sabourin, responsable mobilité filière) |
| Autre |
Vous pouvez aussi choisir, après la 2e année, de suivre en 3eA :
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Quelle que soit l'option choisie, vous devrez faire un stage de 6 mois.
Diplômes concernés
Compétences
Compétence n°1 : formaliser mathématiquement un phénomène aléatoire
1.1 Construire le cadre mathématique pour la description d'un phénomène aléatoire en termes de processus aléatoires.
1.2 Choisir la structure de dépendance pertinente associée à un phénomène aléatoire.
1.3 Evaluer les valeurs des paramètres du modèle
Compétence n°2 : résoudre un problème formalisé en termes relevant de la théorie des probabilités
2.1 Transformer les problèmes pour permettre leur résolution calculatoire
2.2 Implémenter les méthodes de calcul numérique
Niveau requis
Bases de probabilités: bases théoriques des probabilités (théorie de la mesure, caractérisation des mesures, variables aléatoires, vecteurs aléatoires, vecteurs gaussiens), calcul des probabilités et des statistiques. Bases d'analyse fonctionnelle: espaces de Hilbert, séries de Fourier, Espaces L^p, transformée de Fourier L^1, L^2.Pré-requis
UE du créneau partagé D : MDI210 et MDI220 obligatoirement au P1Modalités d'acquisition
La filière est validée si la moyenne des notes finales est ≥ 10 et si vous obtenez au minimum 15 crédits ECTS.