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AgroParisTech

Le Vivant, notre vocation

L’université Paris-Saclay voit officiellement le jour le 5 novembre 2019

AgroParisTech en est l’un des membres fondateurs

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Enseignement de l’UFR de Mathématiques

Première année

Le tronc commun comporte deux modules de mathématique :

  • un module sur les bases de la science des données avec une initiation aux méthodes de statistique inférentielle (échantillonnage, estimation et tests) et l’étude de la régression simple avec une première approche de la validation de modèle.
  • un module de systèmes dynamiques avec une initiation à la modélisation mathématique de phénomènes biologiques.
    L’UFR de mathématique propose avec les UFR de biologie et d’écologie un Module Intégratif intitulé Modélisation mathématique pour la biologie.

Deuxième année

Le cours de tronc commun de mathématiques approfondit les notions de science des données vues en 1ère année et porte sur le modèle linéaire (tout particulièrement la régression linéaire multiple, l’analyse de la variance et de la covariance) et l’analyse des données (analyse en composantes principales) avec un emploi intensif du logiciel R.
En socle commun de Domaine 3 et 4 ces notions sont complétées par le modèle linéaire généralisé et la classification non supervisée, en socle commun de domaine 4 une initiation à l’épidémiologie statistique et à l’étude des variables censurées est également introduite.
A ces cours s’ajoutent :

  • le Module d’Approfondissement en mathématiques, pour les étudiants désireux de renouer avec une vision plus formalisée des mathématiques.
  • les unités à choix
    • Big Data pour les sciences du vivant : méthodes de sciences des données pour l’analyse des données "-omiques". Cet enseignement est issu d’une collaboration entre des enseignants-chercheurs du département SVS et du département MMIP. Des méthodes de statistique en grande dimension y sont introduites dans le but d’analyser des données de biologie moléculaire avec une application à l’étude de l’influence de la temmpérature sur la capacité germinative des graines.
    • Méthodes Statistiques pour les données Environnementales où sont traités des jeux de données issus de projets de recherche appliqués à l’environnement ou l’écologie, par la modélisation bayésienne, à l’aide de logiciels de traitement de données récents.

Troisième année

  • Masters Paris-Saclay
    • Master de mathématiques et applications, spécialité Mathématiques pour les Sciences du Vivant (M2). https://sites.google.com/view/m2-msv/accueil
      Plusieurs modules de ce master sont assurés par les membres de l’UFR de mathématiques, qui porte en particulier la responsabilité de la filière bio-statistique.
      Cette spécialité de de Master à fort contenu mathématique destiné à ceux qui veulent approfondir les aspects les plus formels, sans oublier les champs d’application. Les étudiants qui suivent cette formation peuvent poursuivre par une thèse, mais aussi entrer directement dans la vie professionnelle avec comme premier emploi celui d’ingénieur statisticien dans des entreprises (un long stage en entreprise les y prépare). La sélection est faite sur dossier et entretien. Les étudiants acquièrent une formation qui leur permet d’être recrutés soit dans des instituts de recherche (INRA, CNRS, CIRAD, IFREMER), soit dans des organismes privés (industries pharmaceutiques, industries agro-alimentaires, banques, assurances).
    • Master Agronomie-Agro-écologie : module de sciences de données (36h) . Extensions du modèle linéaire, plans d’expériences, analyse de données, séries temporelles
    • Master Nutrition
  • - Dominantes d’Approfondissement : des enseignements (de 15 à 45h, concernant des extensions des méthodes de science des données vues en tronc commun) répondant aux besoins particuliers des diverses spécialisations du 3° année du cycle ingénieur sont dispensés dans les DA suivantes :
    • PIST (modèles linéaires généralisés, modèles linéaires mixtes, séries temporelles, statistique en grande dimension, classification non supervisée)
    • IDEA (statistique spatiale, valeurs extrêmes, séries temporelles)
    • EDEN
    • Nutrition
    • IODAA
    • EGE
    • GIPE (séries temporelles, analyse de données approfondie)

AgroParisTech
16 rue Claude Bernard
F-75231 Paris Cedex 05
Tel: 33 (0) 1 44 08 18 43
Fax: 33 (0) 1 44 08 16 00
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