Réunion d’information en septembre





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MASTER 2

SPECIALITE STATISTIQUE

Année universitaire 2008/2009

Responsable : Paul DEHEUVELS



L.S.T.A. – Laboratoire de Statistique Théorique & Appliquée

8ème étage - Aile B- Bureau-8 B 4

175, rue du Chevaleret – Boîte 158

75013 PARIS

Tél/Fax.  : 01 44 27 85 62

E-mail :
Secrétariat : louise.lamart@upmc.fr

Direction: paul.deheuvels@upmc.fr

Site web: www.upmc.fr/lsta

Réunion d’information en septembre
rez de chaussée, salle OC 8
175 rue du Chevaleret
75013 Paris (métro Chevaleret – Ligne 6)
Début des Cours 9 septembre 2008


OBJECTIFS PEDAGOGIQUES, SCIENTIFIQUES ET PROFESSIONNELS DU MASTER
(I) Présentation détaillée de la spécialité
Cette spécialité du Master se situe dans la continuité du DEA de Statistique, qu’elle remplace à partir de l’année scolaire 2004-2005. Elle est habilitée comme « master européen » en association avec l’Université Libre de Bruxelles (ULB).
Les règles d’obtention du diplôme seront adaptées, compte tenu de la réglementation nationale du Master et du règlement ultérieur de l’Université, par rapport à celles du DEA.
Objectif essentiel :
Former des chercheurs de haut niveau en statistique, en leur fournissant une double qualification : théorique (par des enseignements adaptés,…), et appliquée (par un stage en entreprise et des formations à la statistique appliquée, où des problèmes concrets sont abordés…).
Débouchés possibles :



  • préparation d’une thèse dans un laboratoire ;

  • préparation d’une thèse en entreprise (contrats CIFRE,…)

  • emplois industriels dans de nombreux secteurs : instituts financiers ( banque, assurance,…), pharmacie et médecine, industrie et services, entreprises de distribution,…



Présentation détaillée :
Le but essentiel de la spécialité Statistique est de former des chercheurs de haut niveau en Statistique, en leur fournissant une double qualification : théorique (par des formations adaptées, cours & enseignements techniques, etc.), et appliquée (par le contact direct, au sein d’entreprises et de laboratoires, avec des problèmes concrets de statistique appliquée au plus haut niveau, ces derniers étant développés, notamment, dans le cadre de stages). Les débouchés du Master, spécialité statistique, se situent, entre autres :


  1. Directement à l’issue du Master, spécialité Statistique, par un emploi professionnel.

  2. Dans la préparation ultérieure d’une thèse de doctorat.


La nature des filières professionnelles concernées par ces débouchés est double, et comprend principalement :


  1. Les emplois industriels faisant appel à des « ingénieurs statisticiens » (bien que traditionnelle pour un statisticien, l’appellation d’ingénieur est ici impropre puisqu’elle correspond seulement à un niveau général de qualification). Un très vaste ensemble de secteurs sont concernés (Instituts financiers, Banques, Assurances, Industrie des télécommunications, Industrie chimique et pétrolière, Pharmacie et médecine, Entreprises de distribution, Sociétés d’informatique, de Conseil et de gestion, etc.). Une grande partie des emplois correspondants sont pourvus par les étudiants ayant suivi la seule formation du Master, spécialité Statistique. (voir plus loin). Une part plus limitée concerne des étudiants poursuivant ultérieurement leurs études vers un doctorat.



  1. Les emplois de chercheur, à l’Université, au C.N.R.S. ou dans d’autres organismes de recherche publique ou privée. Ces débouchés concernent principalement les élèves achevant ultérieurement une thèse de doctorat à la suite du Master de spécialité.


Compte tenu de la forte demande industrielle pour des « ingénieurs statisticiens » ayant une expérience de la recherche dépassant celle qui serait dispensée dans une formation courte ou terminale (sans initiation à la recherche), le cursus comprend un ensemble d’enseignements répondant à la double qualification d’être immédiatement applicables, et d’avoir un niveau correspondant à celui de la recherche dans chacun des domaines concernés.
Le souci est d’assurer à la fois des débouchés immédiats pour les étudiants limitant strictement leur scolarité au Master, spécialité Statistique, et des débouchés à plus long terme, une fois la thèse de doctorat achevée, pour ceux qui prévoient de terminer un cursus de 3ème cycle complet incluant la thèse. Il n’est en effet pas réaliste, en Statistique, de limiter l’accès au Master de spécialité aux seuls étudiants destinés à préparer une thèse par la suite.
Compte tenu du caractère spécifique de la Statistique (nécessitant la double expérience du traitement de données d’observation et de la maîtrise des outils mathématiques correspondants), le Master, spécialité Statistique, dispense une formation pouvant se suffire à elle-même.
Toutefois, afin d’assurer aux étudiants la plus grande ouverture sur les disciplines voisines (tant mathématiques que relevant des applications de la statistique), le cursus offre de nombreuses possibilités recommandées d’être complété par des cours optionnels extérieurs.
Dans une telle perspective, le Master, spécialité Statistique, fait l’objet d’un accord avec l’Université Libre de Bruxelles (ULB), permettant aux étudiants, sous certaines conditions impliquant une mobilité, d’obtenir un Master Européen. Par ailleurs, plusieurs conventions (notamment avec l’ENSAE et l’ENSAI) permettent, à titre optionnel, de valider des enseignements extérieurs à l’Université.
(II) Publics de spécialité :
La spécialité Statistique s’adresse, d’une part, aux étudiants issus de l’Université Paris VI ayant validé les ECTS de première année, et d’autre part, aux étudiants issus d’autres formations.
Le niveau normal d’admission, au titre de la spécialité Statistique en 2ème année, se situe à la fin d’une 1ère année de Master ou de son équivalent (ancienne Maîtrise de Mathématiques, pures ou appliquées, MAF, MIM, MASS ou formation de niveau comparable, française ou étrangère, correspondant, par exemple, à celle d’un ingénieur diplômé ou en fin d’études). Il est conseillé d’avoir des notes suffisantes (mention) dans les matières liées à la Statistique ou pouvant être considérées comme nécessaires à son acquisition (principalement, Statistique, Probabilités, Analyse, Informatique). Il est demandé aux étudiants d’avoir un bon niveau de base en Probabilités et en Analyse, ainsi que d’une compétence minimale en Informatique appliquée (connaissance d’un langage de programmation tel que C++, Fortran, Turbo-Pascal, ou équivalent, l’expérience des logiciels, etc.). Les élèves diplômés, ou en fin d’étude, de l’ISUP, l’ENSAE, l’ENSAI, ou des principales grandes écoles d’ingénieurs seront, en principe, admis, sous réserve d’un examen individuel de leur dossier, et des places disponibles. Les formations, tant françaises que de la Communauté Européenne, de niveau équivalent, ainsi que les formations d’autres origines, seront acceptées sous réserve de l’examen du dossier par un jury d’admission.


COMPOSITION DE L’EQUIPE ENSEIGNANTE
Tous rattachés à la section 26 du CNU, mathématiques appliquées, sauf A. Valibouze section 27, en informatique.


  • Bosq D. Pr à l’Université Paris VI

  • Broniatowski M. Pr à l’Université Paris VI

  • Biau. G Pr à l’Université Paris VI

  • Chevalier J. Pr à l’Université Paris VI

  • Dedecker J. MC à l’Université PARIS VI

  • Deheuvels P. Pr à l’Université Paris VI

  • Delecroix M. Pr à l’ENSAI

  • Desbouvries M. Pr à l’INT

  • Guilloux. A MC à l’Université Paris VI

  • Haiman G. Pr à l’Université de Lille

  • Hallin M. Pr à l’Université libre de Bruxelles

  • Hillion A. Pr à l’ENSTB

  • Kutoyants A. Pr à l’Université du Maine

  • Louani D. Pr à l’Université de Reims

  • Marcotorchino F. Dr du Centre de Recherche Thalès

  • Mesbah M. Pr à l’Université Paris VI

  • Michaud P. Senior Consultant K&BI EMEA West Région

  • Lopez O. MC à l’Université Paris VI

  • Pieczynski W. Pr à l’INT

  • Pierre-Loti-Viaud D. Pr à l’Université Paris VI

  • Rousseau S. Act. Conseil. à Towers Perrin

  • Saint Pierre P. MC à l’Université de Paris VI

  • Saporta G. Pr au CNAM

  • Valibouze A. Pr à l’Université Paris VI

  • Chandesris M. Dirt Innovation et Recherche SNCF



Tous les enseignants de cette liste sont docteurs d’Etat ou habilités, à l’exception de S. Rousseau, La liste ne comprend pas les enseignants de l’ENSAE, ni les responsables des cours rattachés à d’autres formations de 3ème cycle pouvant être acceptés dans le Master spécialité Statistique comme enseignements optionnels (Master de probabilités, statistique, modélisation aléatoire,… d’autres établissements).

POTENTIEL DE RECHERCHE SUR LEQUEL S’APPUIE LA FORMATION

Le Master spécialité statistique est rattaché statutairement au Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée (LSTA.) de l’Université Paris VI, qui constitue son laboratoire d’accueil.
LSTA. [Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée], Directeur Paul Deheuvels, Université Paris VI.
Ce Laboratoire existe depuis 1980. Il a été rattaché au CNRS, entre autres par l’URA CNRS 1321 Paris-6 – Paris-7, jusqu’en 1998, et a été restructuré, à cette époque et à sa demande, dans le cadre du plan de recherche quadriennal de l’université Paris VI. Il constitue depuis 1998 l’Equipe d’accueil EA 3124 de l’Université Paris VI.
Le LSTA. dans sa configuration actuelle comprend 40 chercheurs répartis, entre autres, au sein de l’Université Paris VI et du Centre de Recherche en Economie et Statistique (CREST.) de l’ENSAE. Notre laboratoire comprend également des chercheurs de rang professoral des universités de Lille, Reims, Rouen, le Havre et Lyon.
Plusieurs autres laboratoires ont accepté, dans le cadre de leur collaboration avec le LSTA., de fournir un accueil à des doctorants issus de notre formation. Il s’agit :


  • Du CREST [Centre de Recherche en Economie et Statistique], Laboratoire de Statistique, Directeur A. Montfort, INSEE, 3 avenue Pierre Larousse, 92245 Malakoff, Cedex.




  • De l’INRETS [Institut National de Recherche sur le Transport et leur Sécurité], GRETIA, Laboratoire de Génie des Réseaux de Transport et d’Informatique Avancée, Directeur G. Scemama, 2 avenue du Général Malleret-Joinville, 94114 Arcueil Cedex.




  • De l’INAPG [Institut National Agronomique Paris – Grignon], Département OMIP., Anct. Directeur J.N. Bacro, 16 rue Claude Bernard 75231 Paris Cedex 05.




  • Du Laboratoire de Probabilités et modèles Aléatoires, Directeur D. Picard, Université Paris 6, Boîte 188, 4 Place Jussieu, 75252 Paris Cedex 05.




  • De l’INT [Institut National des Télécommunications] Département Communications, Images,

et Traitement de l’Information, Directeur W. Pieczynski, 9 rue Charles Fourier, 91700 Evry


  • De l’IGN [Institut Géographique National] Service de Recherche, Directeur S. Motet, 2/4 avenue Pasteur 94165 Saint Mandé Cedex.


FORMALITES D’INSCRIPTION

Inscription :
L’inscription administrative se fait en ligne
1) Sur le site de l’université Paris VI : www.etu.upmc.fr
- Cliquer sur étudiant, portail de l’étudiant.

- Inscription 2008/2009, Acte de candidature, grade Master, suivre les indications.
- Important : Lors de cette inscription électronique, un numéro et un mot de passe vous sont attribués. Notez les biens car ils sont nécessaires pour vous reconnecter pour faire votre inscription définitive.

- Télécharger le dossier de la spécialité retenue, l’éditer et le remplir.
2) Vous pouvez aussi télécharger le dossier d’inscription sur le site de la filière : www.lsta.upmc.fr. Vous y obtiendrez aussi des informations sur le parcours (dates de réunions, planning de cours.) mais cette opération ne vous dispense pas de l’inscription sur le site de l’upmc.
Déposer ou envoyer le dossier rempli avec les justificatifs à l’adresse suivante :

Secrétariat du M2 de statistique

Mme LAMART

Bte 158 – 8ème étage – Aile B – Bureau 8B 04

175, rue du Chevaleret

75013 Paris
Votre dossier sera soumis à une Commission :

- En cas d’acceptation, une autorisation d’inscription vous sera envoyée; vous devez ainsi vous connecter sur le site de l’UPMC pour accepter un vœu et finaliser l’inscription.

- En cas de refus, vous serez contacté(e) par courrier et pourrez solliciter un entretien afin que votre niveau soit expertisé à nouveau.

Il est demandé à tout candidat au Master spécialité Statistique, même en possession d’une autorisation d’inscription, de rencontrer les enseignants chercheurs de permanence, afin de passer un entretien d'information et d'orientation. Celui-ci a pour objet d’apporter une information détaillée sur les débouchés du Master spécialité Statistique et les différentes options qui y sont offertes, afin d’éviter toute erreur d’orientation ou de motivation éventuelle.

Des permanences auront lieu en juin - juillet et septembre sur le site Chevaleret plateau A, 8ème étage, aux dates et lieux affichés au secrétariat du Master spécialité Statistique.

Cet entretien doit être réalisé avant la mi-septembre 2008.
Le dossier devra comporter obligatoirement :


  1. – Une déclaration de candidature motivée,

  2. – Un curriculum vitae,

  3. – Un relevé des notes d’examen obtenues durant l’année en cours et /ou l’année de M1.

  4. – Les attestations de réussite des diplômes obtenus.

  5. – Une enveloppe timbrée portant le nom et l’adresse du candidat (e)



COMPOSITION DU M2 STATISTIQUE

Objectif de la spécialité : Le but essentiel du Master Mention Mathématiques est de former des chercheurs de haut niveau en Statistique, en leur fournissant une double qualification : théorique (par des enseignements adaptées,…), et appliquée (par un stage en entreprise et des formations à la statistique appliquée, où des problèmes concrets sont abordés,…) avec des débouchés en Industrie et service, en biostatistique, et en Assurance et Finance. Il s’adresse à des étudiants déjà titulaires d’une maîtrise en mathématique (de préférence MAF ou MIM) d’un M1 ou d’un diplôme reconnu équivalent. Il attache une importance primordiale aux débouchés professionnels et aux relations Internationales.
Le M2 se compose de 60 ECTS.
UE OBLIGATOIRES
4 UE Fondamentales  M2 – S1 : L’étudiant doit suivre les 4 UE suivantes :
CODE :

NM 200 D. Pierre-Loti-Viaud Modèle linéaire 6 ects 60 HC

NM 201 P. Deheuvels Processus empiriques 6 ects 60 HC

NM 202 D. Bosq Statistique des processus 6 ects 50 HC

NM 203 M. Hallin Statistique fondamentale 6 ects 30 HC
2 UE Spécialisation M2 – S1 : L’étudiant doit suivre les 2 UE suivantes :

NM 204 A. Valibouze – M. Spathis Informatique et langage de programmation 3 ects 48 HC

NM 205 G. Saint-Pierre Statistique appliquée et logiciel SAS 3 ects 40 HC
1 UE d’ouverture : de langue ou d’insertion …………………………………………………………………… 3 ects

1 UE de stage…………………………………………………………………………………………………….… .21 ects

UE AU CHOIX
2 UE parmi la liste M2 –S2 : L’étudiant doit suivre 2 UE dans la liste suivante :
NM 207 M. Broniatowski Méthodes issues de la théorie de l’information 3 ects 27 HC

NM 229 M. Biau Apprentissage Statistique 3 ects 24 HC

NM 208 O. Lopez Modèles de régression semi-paramétriques 3 ects 24 HC

NM 209 A. guilloux Bootstrap et rééchantillonnage 3 ects 24 HC

NM 210 G. Haiman Statistique des extrêmes 3 ects 16 HC

NM 211 Y. Kutoyants Stat. des processus de Poisson et de diffusion 3 ects 27 HC

NM 213 M. Saporta Analyse des données 3 ects 36 HC

NM 214 D. Louani Estimation fonctionnelle : le point de vue L1 3 ects 20 HC

NM 215 M. Hallin Plans d’expérience 3 ects 40 HC

NM 216 A. Hillion - W. Pieczynski Traitement d’images & télédétection 3 ects 24 HC

NM 217 F. Marcotorchino - P. Michaud Agrég et class. des données & Data-Mining 3 ects 24 HC

NM 220 S. Rousseau Actuariat et assurance vie 3 ects 21 HC

NM 222 F. Desbouvries Filtrage statistique et application 3 ects 18 HC

NM 223 D. Pierre-Loti-Viaud Statistique Actuarielle de non vie 3 ects 30 HC

NM 224 M. Mesbah Statistique des données de survie 3 ects 15 HC

NM 227 G. Peccati Mathématiques financières 3 ects 30 HC

NM 228 M. Mesbah Statistique des modèles mixtes 3 ects 30 HC

NM M. Chanderis Statistique et analyse de l’information en entreprise 3 ects 12 HC
En outre on conseille très vivement aux étudiants de suivre au moins l’un des deux séminaires suivants :
3 FORMATION APPROFONDIE
Séminaire de Statistique et groupes de travail

COURS OPTIONNELS EXTERNES

Les étudiants ont la possibilité de suivre et d’intégrer dans leur cursus les cours entre autres des Master spécialité Informatique et Recherche Optionnelle (PARIS VI), de probabilités (PARIS VI), de Statistique et Modèles Aléatoire en Economie et Finance (PARIS VII), de l’ENSAE-ENSAI et de l’ISUP sous réserve d’accords préalables des responsables concernés et de compatibilité thématique.



STAGE EN ENTREPRISE OU EN LABORATOIRE : (expérience professionnelle de la recherche) 21 ects
ORGANISATION DE L’ENSEIGNEMENT :

Les enseignements sont essentiellement intégralement répartis au sein de trimestres séparés. Les examens ont lieu à la fin de chaque UE. Des rattrapages sont organisés pour les étudiants n’ayant pas obtenu de notes satisfaisantes.

L’enseignement se compose de plusieurs types de formations qui comprennent :


  • Formations fondamentales à la recherche;

  • Formations spécialisés à la recherche;

  • Un stage appliqué dans un Laboratoire de Recherche et/ou en Entreprise (de 3 à 6 mois).


Les étudiants ont la possibilité de suivre des cours optionnels, sous réserve d’accords mutuels, dans les autres Masters de Statistique, Probabilités, Modélisation, etc., ainsi que parmi les cours de l’ENSAE et de l’ISUP.
UE FONDAMENTALE


MODELE LINEAIRE
Responsable de l’UE : D. PIERRE-LOTI-VIAUD

Email: daniel.pierre-loti-viaud@upmc.fr


Code de l’UE : NM 200

Nombre de crédits : 6 ECTS

Semestre où l’enseignement est proposé : M2-S1


Présentation pédagogique de l’UE :
1 -- Modèle linéaire unidimensionnel et multidimensionnel, présentation.

2 -- Modèle exponentiel, modèle linéaire généralisé et modèle linéaire gaussien.

3 -- Vecteurs gaussiens et lois dérivées, lois de Fisher, lois de Wilks.

4 -- Estimations pour la moyenne et la variance, théorème de Gauss-Markov.

5 -- Propriétés des estimateurs, lois limites, ellipsoïdes de confiance.

6 -- Tests du rapport des vraisemblances maximales, test de Wilks, test de Hotteling.

7 -- Exemples : échantillon, comparaison de deux populations.

8 -- Estimation des paramètres de la moyenne, régression, analyse de la variance et de la covariance.

9 -- Autour du modèle linéaire gaussien.

Références bibliographiques :
Jobson, Applied Multivariate Data Analysis, vol. I et II , 1991,

Mardia, Kent et Bibby, Multivariate Analysis, 1994.


UE FONDAMENTALE

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