Khalil MOUANI

Le parcours Statistique, Informatique et Techniques Numériques ou SITN est une spécialité professionnelle en ingénierie mathématique et informatique. Elle offre aux étudiants une formation solide en statistique et informatique, permettant d’acquérir un socle de connaissances conduisant à l’exercice opérationnel du métier de « data scientist ».

Ce master permet d'acquérir des connaissances théoriques solides en science de l'aléatoire mais également pratiques pour le traitement des données (big data) à l'aide de logiciels spécialisés (R, SAS, ...). Les compétences acquises à l'issue du master sont : - Savoir modéliser un problème concret provenant de divers domaines d'application (biostatistique, statistique industrielle, finance etc) et en faire l'étude statistique. - Maîtrise des logiciels statistiques usuels et des techniques de programmation (R, SAS, SQL, ...) - Maîtrise des concepts théoriques essentiels du domaine de l'aléatoire - Un bon niveau d'anglais permettant une insertion professionnelle internationale

La formation vise à fournir la maîtrise des concepts et outils relevant au sens large de l’aide à la décision et la recherche opérationnelle (ADRO) ainsi que des techniques informatiques qui leur sont liées. Elle met l'accent sur les aspects de modélisation, les résultats fondamentaux, les méthodes et algorithmes, ainsi que leurs conditions d’insertion dans les organisations. Les connaissances et compétences attendues à l’issue de la formation sont : - Bonne connaissance de la modélisation des processus, des concepts, algorithmes et logiciels d’optimisation et d’aide à la décision(métaheuristiques, algorithmes évolutionnaires, apprentissage profond...). - Capacité à développer une problématique de recherche et à concevoir des solutions. - Capacité à insérer les méthodes et outils d’aide à la décision au sein des organisations.

L’objectif de la filière Recherche Opérationnelle est de doter l’ingénieur de compétences en développement et implémentation de modèles mathématiques ou de simulation et de former ainsi des ingénieurs polyvalents capables d’étudier et de résoudre grâce aux méthodes de la Recherche Opérationnelle (approches exactes, algorithmiques et heuristiques) des problèmes de décision concrets et complexes se posant à divers niveaux dans les organisations, notamment celles du: - monde industriel: des problèmes de logistiques et de distribution, de localisation, de transport, de gestion des stocks et de la production, de planification, d’emploi du temps, de files d’attente, de qualité et fiabilité des systèmes, d’équipement, de choix de projet, d’affectation du personnel ; - secteur bancaire: des problèmes d’optimisation de portefeuille d’actions, de la gestion des encaisses, de placements, d’allocation de fonds, de systèmes d’information, de traitement des données....