Catalogue des formations supérieures aérospatiales

Master Statistique pour l’Évaluation et Prévision (SEP)

• Organisme: Université de Reims Champagne-Ardenne
  (Université de Reims Champagne-Ardenne)
• Type de formation : Formation initiale - Formation continue
• Langue(s) utilisée(s) pour la formation : Français, Anglais
• Lieu : REIMS : Moulin de La Housse, Croix Rouge et NEOMA (Région : Grand-Est)
• Diplôme préparé/grade/titre : Master ou DNM : Diplôme National de Master
• Niveau d'entrée : Bac + 4
• VAE (Validation des Acquis de l’Expérience) : Oui
• Cette formation est inscrite au RNCP / RS

Détails de la formation

Objectifs : La spécialité S.E.P. est une spécialité partagée du Master Mathématiques et Applications de la Faculté des Sciences Exactes et Naturelles et du Master Analyse et Politique Économique de la Faculté des Sciences Économiques, Sociales et de Gestion.
Le Master 2 Statistique pour l’Évaluation et Prévision (SEP) forme des statisticiens aptes au dialogue avec des non spécialistes, avec une sensibilité accrue sur les problèmes économiques, performants dans tout domaine statistique, sur tout support informatique, et particulièrement efficients sur les problématiques de l’évaluation, du data mining, du traitement de données massives et de la gestion des risques.
– la formation se déroule sur le campus Sciences et sur le campus Économie de l’Université de Reims.

Le master SEP de l’université de Reims Champagne-Ardenne est classé 3ème meilleur master en Big Data
Le Master délivre le SAS Joint Certificate Program « SAS Programing & Data Analysis ».

Public concerné : étudiants

Niveau de Diplôme (UE) : 7 - (Niveau CEC ou équivalent)

Métiers et activité professionnelle visés : métiers : évaluation, prospective, mesure et gestion des risques en particulier financiers, marketing, télécommunications, projets Big Data, économie du développement durable, bio-économie.

Durée et modalités : 1 an

Site web dédié : http://mastersep.fr/

Domaines

• Sciences et Techniques de l'Ingénierie

Thèmes

• 11 - Informatique, Mathématiques Appliquées, Modélisation, Optimisation, Sciences du numérique et des données, Cryptographie, Cybersécurité, Intelligence Artificielle