Université Côte d'Azur
Master Ingénierie Mathématique & Data Science
Nice, France • 2023 - 2025
📚 À propos de cette formation
Le Master Ingénierie Mathématique à l'Université Côte d'Azur m'a permis d'approfondir mes compétences en modélisation mathématique, optimisation, processus stochastiques et data science. Cette formation combine théorie mathématique rigoureuse et applications pratiques avec Python, R et Julia.
📖 Master 1 (2023-2024)
Premier Semestre
Analyse de Données
Classification, arbres de décision, clustering, R
- 📄Intro au Logiciel R
- 📄Classification Supervisée
- 📄Arbres de Décision
- 📄Représentations des Arbres de Décision
- 📄Paramétrage de l'Apprentissage
- 📄Matrices de Confusion
- 📄Courbes ROC
- 📄Clustering de Données
- 📄Evaluation et Sélection dattributs
- 📄Clustering de Données par Partitionnement et Hiérarchique
- 📄Clustering de Données par Densité et par Grilles
- 📄Core Principles of Data Visualization : DataViz Cheatsheet
- ✏️TD1 Introduction R
- ✏️TD2 Introduction Classification
- ✏️TD3 Arbres de Décision
- ✏️TD5 Paramétrage Apprenissage
- ✏️TD6 Matrices de Confusion
- ✏️TD7 Courbes ROC
- ✏️TD8 Analyse Exploratoire Supervisée
- ✏️TD9 Introduction au Clustering de données
- ✏️TD11 Clustering de données
- ✏️TD12 Clustering de Données basé sur la Densité
- 📝Sujet Projet
- 📝Data pour le Projet (fichier .csv)
- 📝Data test pour le Projet (fichier .csv)
Base de Données
SQL, requêtes, modélisation, SQLite
C++
Programmation orientée objet, templates, STL
Python
Programmation Python, NumPy, visualisation
EDP & Différences Finies
Équations aux dérivées partielles, méthodes numériques
Modélisation & Simulation Stochastique
Monte Carlo, chaînes de Markov, simulation
Processus Stochastiques
Martingales, chaînes de Markov, théorèmes limites
Séries Temporelles
ARMA, ARIMA, prévision, analyse spectrale
Deuxième Semestre
Informatique Entreprise
Git, Unix, Docker, virtualisation
🗣️ Anglais
The Time Machine - H.G. Wells, présentations
Apprentissage Statistique
Régression, classification, validation croisée, R
Optimisation & Éléments Finis
Optimisation continue, éléments finis, méthodes numériques
Processus de Markov Contrôlés
MDP, programmation dynamique, optimisation séquentielle
Statistiques
Inférence statistique, tests, intervalles de confiance
Gestion de Portefeuille
Modèle de Markowitz, MIF 2, antiblanchiment
📖 Master 2 (2024-2025)
Premier Semestre
AI Seminar
Adversarial Machine Learning, exemples adverses
Big Data
Hadoop, MapReduce, Spark, NoSQL, Scala
Data Science
Apprentissage non supervisé, clustering, IBM Watson Studio
ML Fundamentals
Algorithmes d'optimisation, SAGA, gradient descent
Statistical Learning
Analyse de graphes, réseaux sociaux, Gaussian Mixtures
Advanced Optimization
Algorithmes stochastiques, optimisation sous contraintes
Computational Optimal Transport
Transport optimal, algorithmes, applications
Probabilistic Methods
Processus stochastiques, Black-Scholes, Monte Carlo
Deuxième Semestre (Stage & PFE)
🎓 Projet de Fin d'Études
Modélisation de sélection d'espèces microbiennes avec Julia
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