Master — Mention Mathématiques, données et apprentissage

Formation accréditée MESRI — SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTÉ

Dernière mise à jour : 27 mai 2026

Présentation de la formation

La mention de master « Mathématiques, données et apprentissage » est une formation officielle accréditée auprès du MESRI. Elle est proposée par 1 établissement en France : l'Université de Paris.

Chaque université décline cette mention en parcours spécifiques :

Pour le détail des unités d'enseignement (UE) et des parcours proposés, consultez les fiches officielles de chaque établissement.

Mots-clés disciplinaires

  • Mathématiques
  • Données
  • Apprentissage
  • Analyse fonctionnelle
  • Équations aux dérivées partielles
  • Géométrie différentielle
  • Cryptographie
  • Apprentissage automatique
  • Optimisation

Établissements accrédités

Université de Paris

Ville : Paris

Modalités : Formation initiale

UAI : 0755976N

Fiche officielle de l'établissement

Volume horaire et crédits

Volume total : 600-700 heures sur 2 ans

Crédits ECTS : 120

Thèmes et parcours

M1 — Première année de master

Objectif : Approfondissement disciplinaire et méthodologique

M1.1 — Analyse fonctionnelle

Notions abordées :

  • analyse
  • fonctionnelle
  • preuve
  • structure
  • fonction
  • espace
  • modélisation

M1.2 — Équations aux dérivées partielles

Notions abordées :

  • équations
  • dérivées
  • partielles
  • preuve
  • structure
  • fonction
  • espace
  • modélisation

M1.3 — Géométrie différentielle

Notions abordées :

  • fonction
  • image
  • croissance
  • décroissance

M1.4 — Cryptographie

Notions abordées :

  • POO
  • classe

M1.5 — Analyse complexe

Notions abordées :

  • nombre complexe
  • module

M1.6 — Méthodes avancées et outils numériques

Notions abordées :

  • méthodologie
  • modélisation
  • analyse de données
  • outils logiciels

M1.7 — Anglais scientifique et communication

Notions abordées :

  • anglais
  • rédaction scientifique
  • présentation orale
  • veille

M2 — Deuxième année de master

Objectif : Spécialisation et préparation à la professionnalisation ou à la thèse

M2.1 — Théorie de Galois

Notions abordées :

  • théorie
  • galois
  • preuve
  • structure
  • fonction
  • espace
  • modélisation

M2.2 — Optimisation et programmation linéaire

Notions abordées :

  • optimisation
  • programmation
  • linéaire
  • preuve
  • structure
  • fonction
  • espace
  • modélisation

M2.3 — Apprentissage automatique

Notions abordées :

  • apprentissage
  • automatique
  • preuve
  • structure
  • fonction
  • espace
  • modélisation

M2.4 — Spécialisation : Ingénierie mathématiques et biostatistique

Notions abordées :

  • ingénierie
  • mathématiques
  • biostatistique

M2.5 — Spécialisation : Mathématiques, données et apprentissage

Notions abordées :

  • mathématiques
  • données
  • apprentissage

M2.6 — Spécialisation : Mathématiques, modélisation et apprentissage

Notions abordées :

  • mathématiques
  • modélisation
  • apprentissage

M2.7 — Spécialisation : Mathématiques, vision, apprentissage

Notions abordées :

  • mathématiques
  • vision
  • apprentissage

M2.8 — Mémoire de M2 / projet de fin d'études

Notions abordées :

  • mémoire
  • problématique
  • bibliographie
  • soutenance
  • rédaction

M2.9 — Stage de fin d'études

Notions abordées :

  • stage
  • insertion professionnelle
  • rapport
  • encadrement
  • compétences

Durée : 4-6 mois (alternance possible)

Ressources utiles