Descriptif
Responsable mobilité internationale : Pascal Bianchi
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, science 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 masters français de mathématiques appliquées sont ouverts en oprion externe de 3A. 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).
En 2A, la filière MACS peut être associée avec :
- Filières SD/TSIA/IMA : 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, IMA ou TSIA avec MACS est fortement recommandée pour l'option externe que constitue les M2 Sciences de données ou MVA, commune à ces filières.
- Filière MODS: 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 MODS intéressera donc 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 :
APM_0EL02_TP (MDI220) Statistiques : Obligatoirement en P1
FMA_0EL01_TP (MDI210) Optimisation et analyse numérique : Obligatoirement en P1
| P1 | P2 | P3 | P4 | |
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A1
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A2 |
APM_4MA01_TP Conditional distributions, mathematical statistics and Martingales |
APM_4MA02_TP Markov chains and time series --------------- APM_4MA03_TP (MACS203b) High-dimensional probability, with applications in data science |
APM_4MA04_TP Numerical analysis |
APM_4MA06_TP Brownian motion and applications -------------- APM_4MA07_TP Poisson process and applications
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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: mesures et intégration, variables et vecteurs aléatoires, lois usuelles, calcul des probabilités. 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.
Composition du parcours
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APM_4MA01_TP APM_4MA02_TP APM_4MA03_TP APM_4MA04_TP APM_4MA06_TP APM_4MA07_TP
