Master 2
Le SAMM est équipe d’adossement de deux Masters 2 de Paris 1 qui sont dirigés par des membres de l’équipe :
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Master 2 TIDE (Traitement de l'Information et Data-science en Entreprise): https://tide.pantheonsorbonne.fr
Directeur : Jean-Marc Bardet (SAMM).
Le master TIDE forme depuis quarante ans des spécialistes de haut niveau en analyse statistique et data mining. Avec l'aide de l'association des anciens, le master est maintenant devenu une « marque » reconnue et a bien développé son réseau. La spécificité du master réside dans la triple formation offerte : statistique, informatique, économie quantitative. Un fort accent est mis sur l'enseignement des logiciels statistiques adaptés, comme SAS, R et Python, ainsi que sur la pratique de l'anglais. Le but est de former des praticiens capables de chercher l'information dans les données, de formuler les problèmes posés et de les modéliser correctement. Il est nécessaire qu'ils sachent traiter et « faire parler » des données réelles, tout en gardant la distance intellectuelle nécessaire pour formaliser les questions posées et proposer des solutions avec rigueur et efficacité. Depuis 2007, le master est ouvert à l'alternance.
La formation est renseignée en français et en anglais.
► Consulter l'offre de formation : Techniques d’Information et de Décision en Entreprise » (TIDE).
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M2MO: Modélisation Aléatoire
Directeurs : Eva Locherbach (SAMM) pour Paris 1 & par Huyen Pham et Jean-François Chassagneux pour Paris 7.
Proposé par l’Université Paris Diderot Paris 7, le M2MO ou master 2 Modélisation Aléatoire, propose une formation de niveau bac +5 en statistique, probabilités et finance. Les anciens étudiants ont connu cette formation sous le nom DEA Laure Elie. Jusqu’alors orienté vers les métiers de la finance, le master M2MO dispose maintenant d’enseignements spécialisés dans le Big Data ou plutôt le traitement de données et de l’information.
► Consulter l'offre de formation : Modélisation Aléatoire.
Le SAMM est associé à l’École Doctorale de Mathématiques de Paris-Centre.