Mention Mathématiques et applications, Spécialité Modélisation aléatoire

Le diplômé pourra concevoir, développer et mettre en œuvre les méthodes et outils stochastiques et statistiquenécessaire à la modélisation et au traitement statistique de problèmes concrets variés (par exemple en prévision économique, mathématiques financières, traitement du signal et des images, analyse des données, modélisation de réseaux…)  Il pourra accomplir des activités de recherche en finance quantitative et statistique dans le secteur privé (recherche et développement) ou académique (institut de recherche).

Finance de marché - Maîtriser les modèles des marchés financiers - Conception de nouveaux modèles - Modéliser un phénomène complexe et le simuler - Gestion et contrôle des risques - Conduire un travail de recherche en finance quantitative - Maîtriser les méthodes numériques utilisées par les analystes quantitatifs Statistique - Maîtriser les outils statistiques de la finance quantitative - Concevoir et conduire une étude statistique de sa phase initiale, au traitement de données et à une restitution des résultats de manière claire - Posséder un savoir technique avancé dans des secteurs d’applications variées allant de l’assurance, aux systèmes de communication, à l’analyse d’images, au data-mining, aux données multimédia, … Informatique - Maîtriser la programmation en C ou en C++ - Maîtriser les logiciels de statistiques tels que SAS

Les diplômés exercent dans : - des banques, assurances et des organismes financiers (principalement dans les domaines d’une part de la gestion et le contrôle des risques et d'autre part la microstructure et la liquidité des marchés - des organismes de recherche public et privés - des petites et grandes entreprises du secteur logiciel et informatique, et principalement dans les domaines du traitement des données massives, de l’analyse d'images, de l’imagerie médicale, de l’analyse et intégration de données multimédia, des systèmes de communication, du développement logiciel, des études statistiques, des développements informatiques pour le data mining) - des sièges sociaux et des grandes entreprises tous secteurs confondus (télécommunication, énergie, pharmaceutique