Master M2: Mathématiques, Apprentissage et Sciences Humaines (MASH)

Master M2 MASH 

Contexte

L'apprentissage est un domaine émergent à l'interface de l'informatique et des statistique, porté par la croissance exponentielle du flot de données générées par des applications aussi variées que la biologie, le commerce en ligne, l'imagerie, la vidéo, le traitement du langage, etc., i.e. les maintenant fameuses “big data”. L’apprentissage a la particularité d'offrir à la fois un vaste champs d'expérimentation pour les mathématiques appliquées modernes, et des perspectives industrielles dont nous n'avons pour l'instant qu’ébauché la portée.

Objectifs

Le but du master est d'offrir à des étudiants issus d'un cursus mathématique une formation en apprentissage statistique dont les applications sont centrées sur l’économie numérique, et les sciences humaines au sens large. Le programme des cours du master s'articule autour d'un tronc commun composé de cinq cours fondamentaux (apprentissage supervisé, modèles graphiques, méthodes à noyau, optimisation, statistique). A ces cours viennent s'ajouter d'autres cours communs obligatoires en programmation. Enfin, un large éventail de cours optionnels couvrent des applications en économie, marketing, santé, géographie, évaluation politiques publiques, etc. En pratique, les objectifs de la formation s’articulent comme suit:

  • Maîtrise des fondations théoriques de l’apprentissage: méthodes de noyaux, apprentissage supervisé et non supervisé, optimisation, modèles graphiques, etc.

  • Maîtrise des méthodes statistique fondamentales: simulation, estimation, détection, etc.

  • Ouverture aux applications de l’apprentissage en marketing, santé, journalisme, politiques publiques, etc.

  • Acquisition de compétence opérationnelles dans un certain nombre de langages informatiques clés: Python (notamment le package scikit-learn), HADOOP, R, MATLAB, Julia, etc.

  • Acquisition d’un savoir faire pratique dans la manipulation des jeux de données issus d’applications et de projets

Débouchés

Recherche publique, doctorat (Université, CNRS, INRIA, CEA, CNES, INRA, etc.) et industrie (Criteo, Keyrus, Amazon, 1000mercis, IBM, Havas, AXA, BNP Paribas, …). Un forum des stages est organisé au milieu de l'année.

Institutions

Le diplôme est soutenu par PSL Research University, l'Université de Paris-Dauphine, l'Ecole Normale Supérieure.

PSL     MIDO     ENS


MASH bénéficie également du soutien de la chaire Havas-Dauphine “Economie des nouvelles données” et d'un faculty award d’IBM.

IDEX     Chaire Havas-Dauphine     IBM