Ingénieur diplômé de CY Tech de CY Cergy Paris Université Spécialité mathématiques appliquées
Certification RNCP36556
Formacodes 11052 | Mathématiques appliquées 32062 | Recherche développement 15099 | Résolution problème
Nomenclature Europe Niveau 7
Formacodes 11052 | Mathématiques appliquées 32062 | Recherche développement 15099 | Résolution problème
Nomenclature Europe Niveau 7
Les métiers associés à la certification RNCP36556 : Études et prospectives socio-économiques Analyse et ingénierie financière Études actuarielles en assurances Recherche en sciences de l'univers, de la matière et du vivant Management et ingénierie études, recherche et développement industriel
Codes NSF 114b | Modèles mathématiques ; Informatique mathématique 326m | Informatique, traitement de l'information 114g | Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé
Voies d'accès : Formation initiale Contrat d'apprentissage Contrat de professionnalisation Candidature individuelle VAE
Prérequis : Niveau Baccalauréat, accès au cycle pré-ingénieur Niveau 5, accès au cycle ingénieur Admissions parallèles Cette certification construite dans la continuité de la réforme du baccalauréat, est ouvert aux bacheliers et bachelières. Il est plus particulièrem
Certificateurs :
Voies d'accès : Formation initiale Contrat d'apprentissage Contrat de professionnalisation Candidature individuelle VAE
Prérequis : Niveau Baccalauréat, accès au cycle pré-ingénieur Niveau 5, accès au cycle ingénieur Admissions parallèles Cette certification construite dans la continuité de la réforme du baccalauréat, est ouvert aux bacheliers et bachelières. Il est plus particulièrem
Certificateurs :
| Certificateur | SIRET |
|---|---|
| CY CERGY PARIS UNIVERSITE | 13002597600015 |
Activités visées :
Spécialiste d’outils mathématiques orientés dans les champs de l’ingénierie financière, de l’économie et de la science des données, l’ingénieur en mathématiques appliquées conçoit des modèles mathématiques et informatiques pour construire les meilleures stratégies d’investissements possibles.
Il conduit des projets de modélisation mathématique, tant dans leurs aspects techniques qu'organisationnels, économiques et humains.
Il mène ces projets depuis la formalisation du problème posé jusqu'à sa résolution numérique et la valorisation de la solution développée.
Entre évaluations des risques, optimisation de la rentabilité, potentiel de croissance d’un marché ou d’une entreprise, l’ingénieur en mathématiques appliquées intervient dans tous les secteurs d’activités nécessitant des outils stratégiques dans les prises de décisions financières ou économiques et faisant appel à l’analyse quantitative d’information : l'industrie, la banque et les assurances, les services, le conseil, les grandes entreprises de la santé.
Cette certification distingue des ingénieurs mathématiciens aptes à évoluer dans un contexte national ou international dans le domaine des mathématiques appliquées à l’économie ou à la finance, tant dans ces activités techniques que managériales (gestion de projet, gestion des ressources humaines, gestion des risques), et pouvant intervenir dans toutes les branches d’activités liés aux enjeux de transition (digitale, sociétale et environnementale).
Spécialiste d’outils mathématiques orientés dans les champs de l’ingénierie financière, de l’économie et de la science des données, l’ingénieur en mathématiques appliquées conçoit des modèles mathématiques et informatiques pour construire les meilleures stratégies d’investissements possibles.
Il conduit des projets de modélisation mathématique, tant dans leurs aspects techniques qu'organisationnels, économiques et humains.
Il mène ces projets depuis la formalisation du problème posé jusqu'à sa résolution numérique et la valorisation de la solution développée.
Entre évaluations des risques, optimisation de la rentabilité, potentiel de croissance d’un marché ou d’une entreprise, l’ingénieur en mathématiques appliquées intervient dans tous les secteurs d’activités nécessitant des outils stratégiques dans les prises de décisions financières ou économiques et faisant appel à l’analyse quantitative d’information : l'industrie, la banque et les assurances, les services, le conseil, les grandes entreprises de la santé.
Cette certification distingue des ingénieurs mathématiciens aptes à évoluer dans un contexte national ou international dans le domaine des mathématiques appliquées à l’économie ou à la finance, tant dans ces activités techniques que managériales (gestion de projet, gestion des ressources humaines, gestion des risques), et pouvant intervenir dans toutes les branches d’activités liés aux enjeux de transition (digitale, sociétale et environnementale).
Capacités attestées :
L’ingénieur de CY TECH spécialité mathématiques appliquées est capable de gérer les aspects organisationnels, économiques, financiers, humains et techniques d'un projet dans le domaine du calcul scientifique. Les compétences de ces ingénieurs reposent sur une large culture de mathématiques appliquées, associée à une maîtrise avancée de l'outil informatique . La vocation de la spécialité « Mathématiques Appliquées » est de former des ingénieurs avec une solide base généraliste, complétée par un volet de formation plus spécifique ciblé sur la modélisation, la mise en œuvre des méthodes mathématiques, ou suivant les options, l’ingénierie numérique, la modélisation en mathématiques financières, et la fouille de données. Il est doté d’une bonne pédagogie ainsi qu'une bonne capacité d'analyse. A l’écoute des différents besoins des clients , il est capable de prendre en compte les enjeux stratégiques et métiers de l'organisation. Il maitrise l’analyse des risques et des enjeux d'une organisation , tout en y en y intégrant les aspects sociétaux de ses activités (développement durable, protection des données, sécurité au travail, etc.) Rigoureux, d'esprit méthodique, curieux il ouvert aux technologies émergentes et à l’innovation . Les compétences acquises par les ingénieurs leur permettent de :
* Modéliser des données potentiellement massives, dans un but explicatif ou prédictif
* Modéliser des variables économiques et financières
* Déployer des algorithmes d’optimisation mathématique pour la résolution d’un problème d’apprentissage machine
* Concevoir des solutions logicielles et matérielles pour le traitement de données massives
* Concevoir et mettre en oeuvre des stratégies de gestion de portefeuille à forte dominante quantitative
L’ingénieur de CY TECH spécialité mathématiques appliquées est capable de gérer les aspects organisationnels, économiques, financiers, humains et techniques d'un projet dans le domaine du calcul scientifique. Les compétences de ces ingénieurs reposent sur une large culture de mathématiques appliquées, associée à une maîtrise avancée de l'outil informatique . La vocation de la spécialité « Mathématiques Appliquées » est de former des ingénieurs avec une solide base généraliste, complétée par un volet de formation plus spécifique ciblé sur la modélisation, la mise en œuvre des méthodes mathématiques, ou suivant les options, l’ingénierie numérique, la modélisation en mathématiques financières, et la fouille de données. Il est doté d’une bonne pédagogie ainsi qu'une bonne capacité d'analyse. A l’écoute des différents besoins des clients , il est capable de prendre en compte les enjeux stratégiques et métiers de l'organisation. Il maitrise l’analyse des risques et des enjeux d'une organisation , tout en y en y intégrant les aspects sociétaux de ses activités (développement durable, protection des données, sécurité au travail, etc.) Rigoureux, d'esprit méthodique, curieux il ouvert aux technologies émergentes et à l’innovation . Les compétences acquises par les ingénieurs leur permettent de :
* Modéliser des données potentiellement massives, dans un but explicatif ou prédictif
* Modéliser des variables économiques et financières
* Déployer des algorithmes d’optimisation mathématique pour la résolution d’un problème d’apprentissage machine
* Concevoir des solutions logicielles et matérielles pour le traitement de données massives
* Concevoir et mettre en oeuvre des stratégies de gestion de portefeuille à forte dominante quantitative
Secteurs d'activité :
On trouve l’ingénieur en mathématiques appliquées dans les centres de recherche et de développement des entreprises privées de tous secteurs ou dans les organismes de recherche publics, à des fonctions très variées. Ses compétences multidisciplinaires lui ouvrent de larges voies d’évolution. Dans l'industrie, le secteur des banques et les compagnies d’assurances, il peut être promu à des postes de management ou devenir chef de projet. Dans le secteur académique, il dirige des équipes de recherche ou publie, devient enseignant ou conférencier. Un nombre croissant d'entre eux travaille à son compte, comme consultant, sur un projet donné. Les Ingénieurs de la spécialité mathématiques appliquées sont amenés à travailler aussi dans les sociétés de service informatique, dans les bureaux d'études et les services R&D des grands organismes ou groupes industriels, ainsi que des sociétés de service de taille moyenne. Ils peuvent effectuer leur début de carrière dans le cadre de thèses.
On trouve l’ingénieur en mathématiques appliquées dans les centres de recherche et de développement des entreprises privées de tous secteurs ou dans les organismes de recherche publics, à des fonctions très variées. Ses compétences multidisciplinaires lui ouvrent de larges voies d’évolution. Dans l'industrie, le secteur des banques et les compagnies d’assurances, il peut être promu à des postes de management ou devenir chef de projet. Dans le secteur académique, il dirige des équipes de recherche ou publie, devient enseignant ou conférencier. Un nombre croissant d'entre eux travaille à son compte, comme consultant, sur un projet donné. Les Ingénieurs de la spécialité mathématiques appliquées sont amenés à travailler aussi dans les sociétés de service informatique, dans les bureaux d'études et les services R&D des grands organismes ou groupes industriels, ainsi que des sociétés de service de taille moyenne. Ils peuvent effectuer leur début de carrière dans le cadre de thèses.
Types d'emplois accessibles :
L'ingénieur de cette spécialité est appelé à occuper des postes à responsabilités dans des secteurs d'activité variés pour tous les métiers liés à l'ingénierie et aux études. Il exerce le métier d'ingénieur d'études et/ou développement, ingénieur de recherche, d’ingénieur calculs, de biostatisticien, d’ingénieur analyste, d’ingénieur en recherche et développement, de consultant
L'ingénieur de cette spécialité est appelé à occuper des postes à responsabilités dans des secteurs d'activité variés pour tous les métiers liés à l'ingénierie et aux études. Il exerce le métier d'ingénieur d'études et/ou développement, ingénieur de recherche, d’ingénieur calculs, de biostatisticien, d’ingénieur analyste, d’ingénieur en recherche et développement, de consultant
Objectif contexte :
Les mathématiques se trouvent aujourd'hui au cœur d'un nombre croissant d'applications très concrètes dans le monde industriel ou le secteur des services, les mathématiciens y étant appréciés pour leurs capacités d'analyse et de modélisation rigoureuse. D
Les mathématiques se trouvent aujourd'hui au cœur d'un nombre croissant d'applications très concrètes dans le monde industriel ou le secteur des services, les mathématiciens y étant appréciés pour leurs capacités d'analyse et de modélisation rigoureuse. D
Bloc de compétences
RNCP36556BC02 : Mettre en œuvre des formulations et des résolutions de problèmes complexes d’optimisation stochastique ou déterministe et d’aide à la décision
Compétences :
-Modéliser et résoudre les problèmes d’entreprises relatifs à l’analyse de l’information et à l’optimisation des ressources.
- Mettre en œuvre les techniques de résolution adaptées (grâce à sa maîtrise de différents types de méthodes issues des mathématiques, de la recherche opérationnelle, de l'intelligence artificielle, des statistiques)
- Implémenter, tester de nouvelles méthodes de traitement d’image ou de signal et détecter les anomalies. -Mettre en œuvre des connaissances scientifiques et techniques
- Construire des algorithmes d’optimisation et les mettre en œuvre à travers Python, Matlab, R… -s’adapter aux exigences propres de l’entreprise et de la société (économique, sociétale, environnementale)
-Modéliser et résoudre les problèmes d’entreprises relatifs à l’analyse de l’information et à l’optimisation des ressources.
- Mettre en œuvre les techniques de résolution adaptées (grâce à sa maîtrise de différents types de méthodes issues des mathématiques, de la recherche opérationnelle, de l'intelligence artificielle, des statistiques)
- Implémenter, tester de nouvelles méthodes de traitement d’image ou de signal et détecter les anomalies. -Mettre en œuvre des connaissances scientifiques et techniques
- Construire des algorithmes d’optimisation et les mettre en œuvre à travers Python, Matlab, R… -s’adapter aux exigences propres de l’entreprise et de la société (économique, sociétale, environnementale)
Modalités d'évaluation :
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
RNCP36556BC04 : Pré - traiter et analyser des données structurées ou non structurées pour répondre au besoin utilisateur.
Compétences :
-Etudier et fouiller des données s’appuyant sur différentes techniques : statistiques, l’apprentissage automatique (machine learning), la visualisation, la reconnaissance des formes, les modèles incertains pour extraire du sens à partir des données afin de créer des produits d’analyse aidant à la prise des décisions.
- Effectuer des opérations de nettoyage sur des données structurées.
- Effectuer une analyse statistique uni-variée à partir de données structurées et nettoyées.
- Effectuer une analyse statistique multivariée à partir de données structurées et nettoyées.
- Exploiter et interpréter les données pour en dégager des observations business utiles afin d'orienter les prises de décision du Management et améliorer les performances et les stratégies Marketing.
- Créer, administrer et modéliser une base de données et s'assurer d’une mise à jour régulière pour en faciliter l’exploitation par les équipes métiers.
- Traiter des données textuelles non structurées pour obtenir un jeu de données exploitable.
- Réduire la dimension de données de grande dimension afin d'optimiser les temps de calcul. Compétences communes (C) : (C.4) mettre en œuvre des connaissances scientifiques et techniques (C.4) s’adapter aux exigences propres de l’entreprise et de la société (économique, sociétale, environnementale (C.4) prendre en compte la dimension organisationnelle, personnelle et culturelle (entreprendre et innover, travailler en contexte international et multiculturel, se connaître, s’auto-évaluer, gérer ses compétences)
-Etudier et fouiller des données s’appuyant sur différentes techniques : statistiques, l’apprentissage automatique (machine learning), la visualisation, la reconnaissance des formes, les modèles incertains pour extraire du sens à partir des données afin de créer des produits d’analyse aidant à la prise des décisions.
- Effectuer des opérations de nettoyage sur des données structurées.
- Effectuer une analyse statistique uni-variée à partir de données structurées et nettoyées.
- Effectuer une analyse statistique multivariée à partir de données structurées et nettoyées.
- Exploiter et interpréter les données pour en dégager des observations business utiles afin d'orienter les prises de décision du Management et améliorer les performances et les stratégies Marketing.
- Créer, administrer et modéliser une base de données et s'assurer d’une mise à jour régulière pour en faciliter l’exploitation par les équipes métiers.
- Traiter des données textuelles non structurées pour obtenir un jeu de données exploitable.
- Réduire la dimension de données de grande dimension afin d'optimiser les temps de calcul. Compétences communes (C) : (C.4) mettre en œuvre des connaissances scientifiques et techniques (C.4) s’adapter aux exigences propres de l’entreprise et de la société (économique, sociétale, environnementale (C.4) prendre en compte la dimension organisationnelle, personnelle et culturelle (entreprendre et innover, travailler en contexte international et multiculturel, se connaître, s’auto-évaluer, gérer ses compétences)
Modalités d'évaluation :
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
RNCP36556BC07 : Modéliser et gérer les risques d’assurance et de finance
Compétences :
-Analyser les risques d’assurance et de finance en tenant compte de l’environnement opérationnel, comptable et prudentiel ; -Analyser, interpréter et prévoir la conjoncture économique, en lien avec les évolutions financières -Développer des méthodes de valorisation de contrats d’Assurance Vie ou non-Vie à l’aide de techniques probabilistes et statistiques ; -Appliquer les techniques de calcul statistique ou actuariel -Implémenter les procédures de valorisation ou de gestion des risques et assurer leur mise en production au sein de l'entreprise, -Anticiper les projets qui découlent des défis sociétaux actuels (longévité, dépendance)
- Proposer des outils et mesures pour un pilotage pertinent de l’activité. -Intégrer les évolutions sociétales, économiques, règlementaires et le volume croissant des données numériques
-Analyser les risques d’assurance et de finance en tenant compte de l’environnement opérationnel, comptable et prudentiel ; -Analyser, interpréter et prévoir la conjoncture économique, en lien avec les évolutions financières -Développer des méthodes de valorisation de contrats d’Assurance Vie ou non-Vie à l’aide de techniques probabilistes et statistiques ; -Appliquer les techniques de calcul statistique ou actuariel -Implémenter les procédures de valorisation ou de gestion des risques et assurer leur mise en production au sein de l'entreprise, -Anticiper les projets qui découlent des défis sociétaux actuels (longévité, dépendance)
- Proposer des outils et mesures pour un pilotage pertinent de l’activité. -Intégrer les évolutions sociétales, économiques, règlementaires et le volume croissant des données numériques
Modalités d'évaluation :
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
RNCP36556BC08 : Concevoir et mettre en œuvre des stratégies de gestion de portefeuille à forte dominante quantitative
Compétences :
-Concevoir, évaluer ex ante et ex post les politiques économiques, structurelles ou conjoncturelles. -Utiliser une modélisation économique et économétrique avancée et mobiliser les paradigmes théoriques et les faits empiriques de la macroéconomie, ainsi que ses aspects pratiques, institutionnels et juridiques. -Piloter la gestion Actif-Passif des portefeuilles -Aider les différents opérateurs financiers à optimiser leur placement -Intégrer les aspects managériaux, juridiques, réglementaires et organisationnels. -créer des outils d’aide à la décision -Met en œuvre des modèles mathématiques et informatiques pour construire les meilleures stratégies d'investissement possibles -S’adapter aux exigences propres de l’entreprise et de la société (économique, sociétale, environnementale, qualité, sécurité)
-Concevoir, évaluer ex ante et ex post les politiques économiques, structurelles ou conjoncturelles. -Utiliser une modélisation économique et économétrique avancée et mobiliser les paradigmes théoriques et les faits empiriques de la macroéconomie, ainsi que ses aspects pratiques, institutionnels et juridiques. -Piloter la gestion Actif-Passif des portefeuilles -Aider les différents opérateurs financiers à optimiser leur placement -Intégrer les aspects managériaux, juridiques, réglementaires et organisationnels. -créer des outils d’aide à la décision -Met en œuvre des modèles mathématiques et informatiques pour construire les meilleures stratégies d'investissement possibles -S’adapter aux exigences propres de l’entreprise et de la société (économique, sociétale, environnementale, qualité, sécurité)
Modalités d'évaluation :
Contrôles continus : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
Contrôles continus : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
RNCP36556BC05 : Déployer un modèle d’apprentissage automatique auprès de ses utilisateurs en utilisant les outils Cloud.
Compétences :
-Sélectionner et transformer les variables pertinentes pour la modélisation (feature engineering).
- Sélectionner et mettre en place un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé adapté au besoin utilisateurs.
- Évaluer les performances d’un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé.
- Adapter et améliorer les paramètres d’un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé.
- Réaliser des calculs distribués sur des données massives en utilisant les outils adaptés. -Communiquer en anglais afin de restituer les différentes activités
-Sélectionner et transformer les variables pertinentes pour la modélisation (feature engineering).
- Sélectionner et mettre en place un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé adapté au besoin utilisateurs.
- Évaluer les performances d’un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé.
- Adapter et améliorer les paramètres d’un modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé.
- Réaliser des calculs distribués sur des données massives en utilisant les outils adaptés. -Communiquer en anglais afin de restituer les différentes activités
Modalités d'évaluation :
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
RNCP36556BC01 : Mettre en œuvre des modèles mathématiques et des solutions numériques adaptées
Compétences :
- Utiliser les outils de probabilités et statistiques
- Résoudre un problème à l’aide d’outils d’analyse numérique
- Modéliser des phénomènes à l’aide d’équations différentielles ordinaires et des système d'équations aux dérivés partielles modèles aléatoires à l'aide d'outils probabiliste, statistique et numérique
- Appliquer les principaux outils mathématiques et informatiques pour l'ingénieur.
- Appliquer les principes théoriques et pratiques fondamentaux de la modélisation et des mathématiques. -Réaliser une veille scientifique continue -Prendre en compte la dimension organisationnelle, personnelle et culturelle (entreprendre et innover, travailler en contexte international et multiculturel, se connaître, s’auto-évaluer, gérer ses compétences)
- Utiliser les outils de probabilités et statistiques
- Résoudre un problème à l’aide d’outils d’analyse numérique
- Modéliser des phénomènes à l’aide d’équations différentielles ordinaires et des système d'équations aux dérivés partielles modèles aléatoires à l'aide d'outils probabiliste, statistique et numérique
- Appliquer les principaux outils mathématiques et informatiques pour l'ingénieur.
- Appliquer les principes théoriques et pratiques fondamentaux de la modélisation et des mathématiques. -Réaliser une veille scientifique continue -Prendre en compte la dimension organisationnelle, personnelle et culturelle (entreprendre et innover, travailler en contexte international et multiculturel, se connaître, s’auto-évaluer, gérer ses compétences)
Modalités d'évaluation :
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
RNCP36556BC03 : Concevoir et déployer des solutions big data
Compétences :
- Analyser des solutions big data pour des données massives
- Faire de la prédiction en sélectionnant des modèles statistiques en grande dimension
- Mettre en œuvre des méthodes de machine Learning.
- Synthétiser de grands ensembles de données (visualisation, classification...)
- Extraire de l'information à partir d'observations d'une population statistique (Tests d'hypothèses, cas atypiques). -Apporter de l'aide et de l'organisation aux data scientist moins expérimentés -Concevoir et mettre en œuvre des plateformes basées sur des technologies Big Data
- Installer et déployer des clusters logiciels -Implémenter des algorithmes distribués -Rédiger de la documentation technique -Assurer la protection des données sensibles de la structure (données scientifiques et techniques, données de gestion administrative, données individuelles) ; Compétences communes (C) : (C.3) s’adapter aux exigences propres de l’entreprise et de la société (économique, sociétale, environnementale) (C.3) prendre en compte la dimension organisationnelle, personnelle et culturelle (entreprendre et innover, travailler en contexte international et multiculturel, se connaître, s’auto-évaluer, gérer ses compétences
- Analyser des solutions big data pour des données massives
- Faire de la prédiction en sélectionnant des modèles statistiques en grande dimension
- Mettre en œuvre des méthodes de machine Learning.
- Synthétiser de grands ensembles de données (visualisation, classification...)
- Extraire de l'information à partir d'observations d'une population statistique (Tests d'hypothèses, cas atypiques). -Apporter de l'aide et de l'organisation aux data scientist moins expérimentés -Concevoir et mettre en œuvre des plateformes basées sur des technologies Big Data
- Installer et déployer des clusters logiciels -Implémenter des algorithmes distribués -Rédiger de la documentation technique -Assurer la protection des données sensibles de la structure (données scientifiques et techniques, données de gestion administrative, données individuelles) ; Compétences communes (C) : (C.3) s’adapter aux exigences propres de l’entreprise et de la société (économique, sociétale, environnementale) (C.3) prendre en compte la dimension organisationnelle, personnelle et culturelle (entreprendre et innover, travailler en contexte international et multiculturel, se connaître, s’auto-évaluer, gérer ses compétences
Modalités d'évaluation :
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
RNCP36556BC06 : Déployer des programmes en intelligence artificielle
Compétences :
-Organiser et piloter un projet d’intelligence artificielle -Manager le projet et accompagner le changement -Intégrer les solutions IA dans une démarche éthique en prenant en compte l’impact social, sociétal et environnemental -Analyser le besoin et les spécifications techniques du client et participer à la définition des architectures techniques
- Développer des programmes en intelligence artificelle et créer de réseaux neuronaux profonds pour la 3D, la modélisation et d'autres formes de reconnaissance visuelle supervisée
- Réaliser des phases de test et de validation et rédiger de la documentation technique.
- Auditer les infrastructures existantes et analyser les solutions réseaux, data et cloud du marché
- Concevoir et piloter les projets d'évolution, de migration et d'intégration des solutions techniques (réseaux, data, systèmes, cloud, etc.)
- Déployer et gérer l’infrastructure et les actifs informatiques de l’entreprise -intégrer des notions d’impartialité et de redevabilité lors de la conception même des systèmes d’intelligence artificielle.
-Organiser et piloter un projet d’intelligence artificielle -Manager le projet et accompagner le changement -Intégrer les solutions IA dans une démarche éthique en prenant en compte l’impact social, sociétal et environnemental -Analyser le besoin et les spécifications techniques du client et participer à la définition des architectures techniques
- Développer des programmes en intelligence artificelle et créer de réseaux neuronaux profonds pour la 3D, la modélisation et d'autres formes de reconnaissance visuelle supervisée
- Réaliser des phases de test et de validation et rédiger de la documentation technique.
- Auditer les infrastructures existantes et analyser les solutions réseaux, data et cloud du marché
- Concevoir et piloter les projets d'évolution, de migration et d'intégration des solutions techniques (réseaux, data, systèmes, cloud, etc.)
- Déployer et gérer l’infrastructure et les actifs informatiques de l’entreprise -intégrer des notions d’impartialité et de redevabilité lors de la conception même des systèmes d’intelligence artificielle.
Modalités d'évaluation :
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve
Contrôles continu : examens écrits et oraux Projets : mémoire et soutenance. Les étudiants travaillent sur des projets proposés par l’équipe pédagogique. Il s’agit de mettre en œuvre les concepts et méthodes apprises. L’autonomie, la recherche de solutions pertinentes, le travail en équipe sont évalués. Stage : mémoire et soutenance. Le niveau des compétences professionnelles, la maturité, l’autonomie, l’adaptabilité, le travail en équipe sont évalués VAE : Les expériences en entreprise sont évaluées par compétences selon une grille critériée avec apport d’éléments de preuve