GENIE STATISTIQUE GESTION DES RISQUES ET INGENIERIE FINANCIERE MARKETING QUANTITATIF ET REVENUE MANAGEMENT

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1 Remarque : Tous les cours sont en français, sauf contre-indication. Pour des traductions anglaises des titres, des descriptifs, et plus de renseignements, consultez l intégralité du Programme des enseignements de 3 ème année (PDF) pour la filière concernée, rubrique du site «Formation : 3 ème année». GENIE STATISTIQUE Même si l'un des débouchés revendiqué de la filière est l'industrie, la caractéristique de cette filière est sa transversalité. A l'issue de cette filière, les étudiants sont capables de s'adapter à des problématiques provenant de différents secteurs d'activités comme l'industrie, le secteur bancaire, l'environnement, les services C'est la voie à privilégier pour ceux qui se destinent à la recherche et au développement dans le domaine des statistiques. Les thèmes abordés incluent la qualité et la fiabilité, le traitement de l image et du signal, ainsi que la prévision et ses applications, notamment dans le domaine de l environnement. GESTION DES RISQUES ET INGENIERIE FINANCIERE L objectif est de former des ingénieurs spécialistes de la finance quantitative, capables d innover et de proposer de nouvelles méthodes d analyse. Pour cela, une grande importance est accordée à la mise en situation des élèves sur des cas concrets. Ainsi, la part des ateliers traitant de problématiques réelles représente le tiers de la totalité des enseignements. L accent est mis aussi sur les enseignements à forte spécialisation et à caractère innovant qui permettront aux élèves d aiguiser leur esprit critique et leur créativité, essentiels aujourd hui dans une industrie financière de plus en plus concurrentielle. MARKETING QUANTITATIF ET REVENUE MANAGEMENT Une importance croissante est aujourd'hui accordée à l'étude du comportement du consommateur dans la prise de décisions marketing : segmentation des marchés, développement de nouveaux produits ou services, stratégies publicitaires, choix de canaux de distribution, etc. Cette étude est caractérisée par son origine pluridisciplinaire, mêlant économie et statistique surtout, mais aussi psychologie ou sociologie. La filière Marketing quantitatif et revenue management forme des ingénieurs capables de mener une telle analyse à partir de modèles pertinents, leur permettant de dégager des tendances de consommation, les caractéristiques d'un marché présent ou futur, et de prendre des décisions optimales. INGENIERIE STATISTIQUE DES TERRITOIRES ET DE LA SANTE Cette filière permet d acquérir un bagage en ingénierie statistique et économétrie de très haut niveau appliqué à la connaissance de l économie de la santé et des dynamiques spatiales. Elle permet notamment de maîtriser l ensemble des outils permettant la mise en œuvre de l évaluation des politiques publiques dans les domaines de la santé et des territoires. Les outils statistiques et économétriques, notamment en microéconométrie, constituent le socle de cette filière. Les enseignements donnent, par ailleurs, une vision globale des dynamiques de territoire (marché du travail, migration, urbanisation ), ils font le lien avec l évaluation économique de la santé qui prend une place majeure en France et dans le monde. Les liens entre démographie et santé, urbanisation et économie spatiale sont, par exemple, étudiés avec l œil à la fois du politique public et du statisticien. Cette filière ouvre sur de très nombreux domaines de la décision économique, que ce soit dans le secteur public (ministères, santé, sécurité sociale...) ou privé (cabinets d'étude, laboratoires pharmaceutiques, bureau de conseils...). Un partenariat pédagogique avec Aix-Marseille School of Economics va permettre aux élèves d obtenir en parallèle avec leur scolarité à l Ensai, un master 2 en économie de la santé. STATISTIQUE POUR LES SCIENCES DE LA VIE Après des compléments en statistiques, notamment en données de survie, modèles mixtes et analyse séquentielle, les enseignements apportent les outils nécessaires pour une spécialisation dans le domaine de l expérimentation. Les cours d épidémiologie, d essais cliniques et de plans d expériences permettent en particulier aux étudiants de recevoir une solide formation pour des applications dans le secteur de la santé. STATISTIQUE ET INGENIERIE DES DONNEES Cette filière permet de former des ingénieurs au métier de Data Scientist en leur présentant les problématiques d analyse de larges volumes de données (Data Mining) et celles liées au Big Data (dont les données sont encore plus volumineuses changeantes et hétérogènes). Pour cela, la filière renforce le pilier informatique pour la statistique des ingénieurs de l Ensai. Ce pilier devient alors une composante technique forte comparable à la composante statistique. La formation permet une approche de la culture informatique en proposant des cours d'architecture, de réseau, de gestion de projet ou de génie logiciel. Elle propose également une formation spécifique au métier de Data Analyst en approfondissant les techniques de Datamining et d'apprentissage, de programmation objet et web et de gestion de la sécurité des données. Une composante importante de la formation repose sur les techniques de gestion des bases de données, en particulier les problématiques d optimisation et protection des données, les technologies NoSql, Hadoop, et les technologies Olap.

2 GÉNIE STATISTIQUE Modélisation Modélisation non linéaire 18 1 Modèles additifs semi-paramétriques Théorie des valeurs extrêmes 22,5 1 Modèles avancés d'ingénierie financière 15 1 Traitement de l'image Modèles markoviens en analyse d'images 27 2 Projet d'analyse d'images Filtrage linéaire et non linéaire 12 1 Processus et prévision Statistique des processus 27 2 Géostatistique Prévision semi-paramétrique 12 1 Compléments en séries temporelles 15 1 Qualité Contrôle statistique de la qualité (en anglais) Plans d'expériences 18 1 Fiabilité Introduction à la sûreté de fonctionnement 6 0 Fiabilité Modèles de durée 24 1 Outils d'aide à la décision Méthodes modernes d'apprentissage 18 1,75 Réseaux de neurones 9 0,25 3 Scoring 6 0 Statistiques bayésiennes (en anglais) 16,5 1 Projets Projet de fin d'études Projet recherche méthodologique (en anglais) 12 2 Séminaire(s) professionnel(s)

3 GESTION DES RISQUES ET INGÉNIERIE FINANCIÈRE Compléments en Econométrie Micro-économétrie avancée 18 1 Séries temporelles avancées Apprentissage statistique 18 2 Gestion des Risques : Fondements Gestion des risques bancaires Techniques et méthodes de scoring 36 2 Gestion des Risques : Approfondissements Théorie des valeurs extrêmes 16,5 1 Statistique des risques extrêmes 19,5 2 Théorie des copules Statistique des risques multiples 16,5 1 Gestion de la liquidité des actifs 18 1 Gestion de la Performance Stratégies quantitatives 24 2 Statistique des hedge funds (en français et en anglais) Investissement socialement responsable 18 1 Culture Quant Calcul stochastique (en français et en anglais) 29 2 Calibration de processus stochastiques 15,5 1 5 Modèles de courbes de taux 28,5 1 Méthodes numériques 27,5 1 Ingénierie Financière Avancée Modèles avancés d'ingénierie financière (en anglais) Marché de taux (en français ou en anglais) 8,5 1 Séminaire(s) professionnel(s)

4 MARKETING QUANTITATIF ET REVENUE MANAGEMENT Culture Marketing Challenge Markstrat 22,5 2 Gestion de la relation client (en anglais) Marketing expérientiel 6 0 Marketing digital 6 0 Data Science, Machine Learning Apprentissage statistique 37,5 3 Introduction à la data science 12 0 Méthodes de scoring 24 2 Règles d'association Panorama du Big data 12 0 Visualisation cartographique 6 0 Web datamining 24 2 Pricing et revenue management Introduction au revenue management (RM) 12 0,5 Méthodes de rech. op. pour le RM du transport aérien 24 1,5 Modèles de RM pour l'hôtellerie Politique tarifaire 12 1 Principes économiques du RM : théorie et pratique 15 0 Optimisation Optimisation dynamique 18 1 Optimisation linéaire Optimisation stochastique 18 1 Compléments de statistique et d'économétrie Econométrie des données de panel 21 2 Modèles à équations structurelles Modèles de choix discret 18 1 Modèles de prévision avec séries temporelles 27 2 Projets Projet d'entreprise Projet de recherche 6 1 Conférences métiers Conférences métiers

5 INGÉNIERIE STATISTIQUE DES TERRITOIRES ET DE LA SANTÉ, VOIE «SANTÉ» Econométrie avancée Micro-économétrie avancée 18 1 Modélisation avancée des choix discrets 18 1 Econométrie des données de panel Statistique et économétrie spatiale 27 1 Méthodes d'évaluation des programmes (en anglais) 15 2 Territoire Diagnostic territorial 24 1 Démographie (en anglais) 18 1 Economie spatiale et migrations (en anglais) Dynamique de l'emploi (en anglais) 15 1 Economie publique 15 1 Santé et protection sociale Modélisation économique de la santé 18 1 Evaluation des préférences de santé (en français et en anglais) Mécanismes assurantiels et actuariels 21 1 Offre et demande de soins (en français et en anglais) 30 2 Voie "Santé" Méta-Analyse (en anglais) 18 1 Démographie médicale et modèles de prescription 12 1 Statistique bayésienne 22,5 1 5 Evaluation médico-économique 28,5 1 Essais cliniques : méthodologie et analyses statistiques 18 1 Projet Projet de spécialisation (en français ou en anglais) Séminaire(s) professionnel(s)

6 INGÉNIERIE STATISTIQUE DES TERRITOIRES ET DE LA SANTÉ, VOIE «TERRITOIRE» Econométrie avancée Micro-économétrie avancée 18 1 Modélisation avancée des choix discrets 18 1 Econométrie des données de panel Statistique et économétrie spatiale 27 1 Méthodes d'évaluation des programmes (en anglais) 15 2 Territoire Diagnostic territorial 24 1 Démographie (en anglais) 18 1 Economie spatiale et migrations (en anglais) Dynamique de l'emploi (en anglais) 15 1 Economie publique 15 1 Santé et protection sociale Modélisation économique de la santé 18 1 Evaluation des préférences de santé (en français et en anglais) Mécanismes assurantiels et actuariels 21 1 Offre et demande de soins (en français et en anglais) 30 2 Voie "Territoire" Dynamique industrielle (en français ou en anglais) 15 1 Economie urbaine (en anglais) 15 1 Politique et économie de l'énergie (en français ou en anglais) Analyse des réseaux sociaux, spatiaux et complexes 27 1 Apprentissage statistique 18 1 Projet Projet de spécialisation (en français ou en anglais) Séminaire(s) professionnel(s)

7 STATISTIQUE POUR LES SCIENCES DE LA VIE Méthodologie statistique 1 Modélisation non linéaire 18 1 Compléments de Statistique bayésienne Statistique des processus 12 0,5 Modélisation compartimentale 12 0,5 Méthodologie statistique 2 Plans d'expériences 18 1 Modèles mixtes Compléments de modèles de durée 24 2 Méthodologie statistique 3 Mesures de qualité de vie 18 1,5 Analyse séquentielle 12 0,5 4 Observations incomplètes (en anglais) 12 0,5 Méta-analyse (en anglais) 18 1,5 Essais cliniques Essais cliniques : méthodologie et analyses statistiques 18 1 Pharmacométrie Projet d'essais cliniques (en français avec rapport et soutenance en anglais) 24 2,5 Evaluation médico-économique 12 0,5 Epidémiologie Epidémiologie quantitative 21 1,5 Atelier d'épidémiologie Projet de santé et environnement 24 2,5 Statistique pour données Omics Introduction à l'analyse des données Omics 12 1 Analyse des données Omics Projet de génétique (en français avec rapport en anglais) 18 2 Séminaire(s) professionnel(s) Statistical Methods for Phase I Dose-finding Studies in Oncology, Introduction au développement clinique, Analyse sensorielle, Multiplicity Issues in Clinical Trials, Utilisation de l'analyse de survie en épidémiologie et en pharmaco-épidémiologie

8 STATISTIQUE ET INGÉNIERIE DES DONNÉES Culture générale de l'ingénieur (toutes les filières) Statistiques pour la fouille et le Big Data Réseaux de neurones 9 1 Apprentissage statistique 31,5 2 5 Web Data Mining 24 2 Développement d'application Génie logiciel 24 2 Applications web Programmation Client Serveur (JavaEE) 30 2 Big Data Technologies sémantiques 15 1 Entrepôts et Organisation des Données Sécurité des données 16,5 1 Grandes masses de données sur Cloud 24 2 Systèmes et Réseaux Systèmes d'exploitation 18 3 Initiation à Unix Systèmes Repartis 21 0 Réseaux 21 2 Applications statistiques et informatiques Projet de Fin d'etudes 9 2 Projet Data Mining 15 1 Projet Web (JavaEE) Veille sur les médias 3 1 Préparation du Projet Professionnel 3 1 Séminaires professionnels Bioinformatique, Larges volumes de données, Introduction aux projets informatiques

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