Ingénieur diplômé de CY Tech de CY Cergy Paris Université spécialité mathématiques appliquées

La spécialité en mathématiques appliquées de CY Tech a pour objectif principal de certifier des futurs professionnels ayant acquis une gamme de compétences exhaustive et approfondie dans tous les domaines des mathématiques appliquées aux sciences financières et économiques, allant de la modélisation, y compris les modèles aléatoires, à la science du calcul et des données. Les certifiés sauront formuler des modèles mathématiques pour représenter divers phénomènes économiques et financiers, utiliser des méthodes d'analyse appropriées pour étudier ces modèles, et interpréter les résultats obtenus. De plus, ils possèderont une maitrise particulière de la manipulation et de l'analyse des données, ainsi que de l'utilisation des outils informatiques permettant de résoudre des problèmes pratiques.

En offrant une expertise dans ces domaines clés, cette certification vise à préparer les candidats à relever les défis complexes du monde réel dans les domaines des finances, des sciences, de la technologie, de la gestion, du management et des langues et de l'économie. Ils seront équipés pour travailler dans une variété de secteurs, y compris la banque, l'assurance, la finance d'entreprise, la gestion des investissements, la recherche économique, et bien d'autres encore. En fin de compte, l'objectif est de certifier des professionnels hautement qualifiés et polyvalents, capables de contribuer de manière significative à l'avancement des connaissances et à la résolution de problèmes dans ces domaines cruciaux.

• Utiliser les outils probabilistes et statistiques nécessaires pour interpréter les résultats des modèles mathématiques et fournir des recommandations basées sur ces données pour une prise de décision optimisée.
• Résoudre des problèmes quantitatifs spécifiques liés à l’ingénierie financière, économique ou à l’analyse de données à l’aide d’outils d’analyse numérique permettant d’assurer une fiabilité et une précision des solutions apportées.
• Modéliser efficacement des phénomènes à l’aide d’équations différentielles ou des systèmes d'équations aux dérivés partielles déterministiques ou stochastiques à l’aide d’outils probabilistes, statistiques et numériques.
• Utiliser des langages de programmation adaptés (Python, R, Matlab) pour implémenter et simuler des modèles mathématiques pour l'analyse de données, la simulation et la résolution de problèmes complexes.
• Appliquer les principes théoriques et pratiques fondamentaux de la modélisation mathématique en lien avec l’ingénierie financière ou économique et de la science des données afin d’assurer l’innovation technologique.
• Réaliser une veille scientifique continue pour maintenir ses connaissances à jour.
• Prendre en compte la dimension organisationnelle, personnelle et culturelle permettant d’entreprendre et innover, travailler en contexte international et multiculturel.
• Dialoguer et convaincre les prestataires internes ou externes sur la faisabilité technique des problèmes rencontrés.
• Modéliser et résoudre les problèmes techniques relatifs à l’analyse de l’information et à l’optimisation des ressources en utilisant les moyens techniques, mathématiques ou informatiques, adéquats.
• Mettre en oeuvre les techniques de résolution adaptées, grâce à la maîtrise de différents types de méthodes issues des mathématiques, de la recherche opérationnelle, de l'intelligence artificielle, des statistiques et des algorithmes, soutenant la prise de décision dans des contextes complexes et incertains.
• Construire des algorithmes d’optimisation et les mettre en oeuvre à travers des langages adaptés (Python, Matlab, R…).
• Adapter les formulations et résolutions utilisées aux exigences économique, sociétale, environnementale propres de l’entreprise et de la société.
• Créer des modèles d’optimisation et d’aide à la décision, simulant différents scénarios pour évaluer l'impact des décisions avant de les mettre en oeuvre.
• Maîtriser des technologies en data mining, apprentissage statistique, en deep learning et outils Big Data (Hadoop, Spark, NoSQL) pour traiter et analyser des volumes importants de données.
• Analyser des solutions big data pour des données massives afin d’assurer une gestion de données efficace.
• Faire de la prédiction en sélectionnant des modèles statistiques en grande dimension afin d’étudier la complexité des données permettant d’analyser le volume de données, les interactions et les dépendances.
• Utiliser des techniques de machine learning pour extraire des informations et des modèles prédictifs à partir de données massives.
• Mettre en oeuvre des méthodes du type machine Learning permettant d'automatiser des tâches complexes et répétitives.
• Manipuler et analyser de grandes quantités de données provenant de sources diverses (bases de données, flux en temps réel, etc.) afin d’assurer une gestion de données massives efficace.
• - Synthétiser de grands ensembles de données grâce à la visualisation, la classification et la simplification permettant l’amélioration de la performance.
• Créer des visualisations claires et informatives pour interpréter et communiquer les résultats issus de l'analyse de données massives.
• Extraire de l'information à partir d'observations d'une population statistique (Tests d'hypothèses, cas atypiques) permettant de prendre des décisions éclairées, de détecter des cas atypiques et d’assurer la fiabilité des modèles.
• Apporter de l'aide et de l'organisation aux data scientist moins expérimentés en assurant un accompagnement personnalisé.
• Concevoir et mettre en oeuvre des plateformes basées sur des technologies Big Data afin de répondre à différents contextes complexes liés à l’ingénierie financière, l’ingénierie de l’économie et de la science des données.
• Installer et déployer des clusters logiciels et implémenter des algorithmes distribués pour améliorer la scalabilité, la fiabilité, la performance et l’efficacité des systèmes informatiques modernes.
• Rédiger la documentation technique et assurer la protection des données sensibles de la structure (données scientifiques et techniques, données de gestion administrative, données individuelles) afin d’assurer la gestion efficace des systèmes et la sécurité des informations.
• S’adapter aux exigences économiques, sociétales, environnementales propres de l’entreprise et de la société afin de maintenir sa compétitivité et répondre de manière proactive aux défis et aux opportunités du marché.
• Prendre en compte la dimension organisationnelle, personnelle et culturelle afin d’entreprendre et d’innover, travailler en contexte international et multiculturel et gérer les compétences.

• Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche

• CY Tech de CY Cergy Paris Université

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  01/09/2020	01/09/2023	31/08/2025

• Ingénieur diplômé de l'école internationale des sciences du traitement de l'information spécialité génie mathématique (https://www.intercariforef.org/formations/certification-63416.html)

• Ingénieur diplômé de CY Tech de CY Cergy Paris Université spécialité mathématiques appliquées (https://www.intercariforef.org/formations/certification-118841.html)