#DataScientist: Inscrivez-vous au Master M2MO, spécialisation Data Science
Retrait du dossier de pré-inscription disponible du 15 février au 20 juin 2017
Université Paris Diderot, Université Paris I Panthéon – Sorbonne, diplôme co-habilité par L’ENSAE et Telecom Paris
Professeurs : Huyen Pham, Jean-François Chassagneux, Peter Tankov, Annie Millet & Fabrice Rossi
Le Master 2ème année de Modélisation aléatoire (master m2mo ex DEA Laure Elie) propose une formation d’excellence en probabilités et statistiques avec une spécialisation en Data Science
En temps que Master Recherche, le M2MO assure une initiation à la recherche fondamentale en vue d’une thèse sur l’un des thèmes suivants: apprentissage statistique, data mining, problématiques de Big Data: méthodes de compression de données et de réduction de la dimension, optimisation de la prédiction. Ces techniques sont très importantes dans des domaines d’applications tels que :bioinformatique, génétique, téléphonie mobile, text-mining, astrophysique.
Modalités d’inscription
Les inscriptions pour le M2 de modélisation aléatoire se feront en ligne sur le site
La demande d’un dossier de pré-inscription se fait entre le sur E-CANDIDAT du 15 février et le 20 juin 2017
Admission des étudiants étrangers (hors EEE et Suisse) : si vous relevez de la procédure CEF (voir liste des pays concernés ici), Vous devez candidater en vous inscrivant auprès de l’espace Campus France du pays dans lequel vous résidez.
Date limite de dépôt des dossiers – au plus tard le 4 juillet 2017. Réponse d’admission au plus tard le 25 juillet 2017.
* Pour les étudiants des grandes écoles qui partent en stage en avril ainsi que les étudiants ayant déjà validé leur année de M1 ou un titre équivalent, il est recommandé d’envoyer leur dossier avant le 31 mars 2017 afin d’obtenir une réponse anticipée.
En temps que Master Recherche, le M2MO assure une initiation à la recherche fondamentale en vue d’une thèse sur l’un des thèmes suivants : apprentissage statistique, data mining, problématiques de Big Data: méthodes de compression de données et de réduction de la dimension, optimisation de la prédiction.
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