University College London (UCL)
MSc en statistiques
London, Royaume-Uni
Master ès sciences
DURÉE
1 an
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps, À temps partiel
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Sep 2026
FRAIS DE SCOLARITÉ
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
Le Master en Statistique vise à donner aux étudiants de solides bases en théorie et en pratique statistiques. Le programme comprend des modules fondamentaux axés sur les probabilités, l'inférence statistique et les méthodes mathématiques. Les étudiants exploreront également des domaines comme la régression, l'apprentissage automatique et l'analyse de données, les préparant ainsi à relever les défis du monde réel. Tout au long du cursus, l'accent est mis sur le développement de compétences pratiques, avec des opportunités de travailler sur des projets impliquant de grands ensembles de données et des techniques statistiques contemporaines. Ce mélange de théorie et d'expérience pratique vise à doter les étudiants des connaissances et des compétences nécessaires à une carrière dans la recherche, l'industrie ou la poursuite d'études universitaires.
Le programme propose également des modules optionnels permettant aux étudiants d'adapter leur apprentissage à leurs centres d'intérêt ou objectifs professionnels, tels que les statistiques financières, les méthodes bayésiennes ou les techniques informatiques. Les étudiants réaliseront un projet de recherche, favorisant le travail autonome et la résolution de problèmes. Le cursus est conçu pour accompagner des étudiants d'horizons divers, qu'ils soient jeunes diplômés ou professionnels souhaitant approfondir leur expertise. Globalement, le programme vise à préparer les étudiants à interpréter efficacement les données, à appliquer les méthodes statistiques avec assurance et à contribuer de manière significative aux domaines qui reposent sur la prise de décision basée sur les données.
Bourses d'études UCL
Plusieurs bourses sont disponibles pour les étudiants de troisième cycle, notamment la bourse UCL Masters pour les étudiants britanniques et la bourse UCL Global Masters pour les étudiants internationaux. Vous pouvez consulter l'outil de recherche de bourses pour trouver celles auxquelles vous pourriez être éligible. Votre département universitaire pourra également vous fournir plus d'informations sur les financements.
Bourses externes
Les agrégateurs en ligne tels que Postgraduate Studentships, Scholarship Search, Postgraduate Funding and International Financial Aid et College Scholarship Search contiennent des informations sur une variété de programmes externes.
Si vous avez des circonstances particulières ou une origine ethnique ou religieuse particulière, il est conseillé de rechercher des bourses d'études ou des subventions qui s'y rapportent. Certains programmes sont très spécifiques.
Financement pour les étudiants handicapés
Les étudiants de master qui ont un handicap peuvent obtenir un financement supplémentaire pour les frais supplémentaires qu'ils engagent pour leurs études.
Enseigner et apprendre
Les cours magistraux constituent le principal moyen de communiquer des informations et de stimuler l'intérêt. Ils vous fournissent une base de connaissances formelle à partir de laquelle vous pouvez développer votre compréhension. La compréhension des cours est renforcée par des exercices, des ateliers informatiques et des travaux dirigés en groupe, ainsi que par l'auto-apprentissage. L'apprentissage par les pairs, les échanges avec d'autres étudiants et les discussions individuelles avec l'équipe pédagogique favorisent également le processus d'apprentissage.
Si les cours magistraux constituent le principal moyen d'acquérir des connaissances, vos compétences intellectuelles, académiques et de recherche se développeront principalement en dehors de l'amphithéâtre, par exemple en abordant et en discutant de problèmes posés régulièrement (généralement chaque semaine). Certains travaux pratiques vous demanderont de développer votre réflexion au-delà de l'apprentissage par cœur et de relier des idées entre différents modules. Vous serez encouragé à raisonner ouvertement en discutant des problèmes posés lors des travaux dirigés. Pour certains modules, des ateliers vous permettent de travailler sur des problèmes individuellement ou en groupe, avec la présence de l'équipe pédagogique ou des assistants. L'équipe pédagogique organise également des permanences régulières pendant lesquelles vous êtes invités à venir poser des questions sur la matière et à bénéficier d'une assistance et de commentaires individuels.
Des compétences pratiques et transférables sont développées grâce à des opportunités d'expérience pratique offertes par des ateliers et des projets réguliers. Une grande partie de l'enseignement en informatique statistique se déroule dans des ateliers informatiques, ce qui vous permettra d'apprendre par une participation active. Des ateliers supplémentaires, organisés pendant les semestres, préparent au projet de recherche d'été et abordent la communication statistique, par exemple la présentation de graphiques et de tableaux statistiques. Les superviseurs de projet vous guideront sur la gestion efficace d'une tâche de longue haleine. Vous êtes encouragé à suivre vos propres pratiques à l'aide d'un questionnaire d'auto-évaluation, ainsi qu'à évaluer vos progrès en auto-corrigeant les travaux non évalués.
Toutes les évaluations sommatives sont organisées par modules au cours de l'année universitaire au cours de laquelle le module est suivi. La plupart des modules de sciences statistiques combinent un examen écrit de fin d'année et des travaux dirigés pour évaluer vos connaissances et compétences académiques spécifiques à la matière, bien que certains modules soient entièrement basés sur des travaux dirigés. Les projets statistiques évaluent également vos compétences intellectuelles, académiques et de recherche au moyen de rapports écrits sur ordinateur et, dans le cas du projet de recherche d'été, d'une présentation orale.
Les travaux pratiques sont conçus pour vous encourager à développer vos connaissances et compétences au fil des modules. Bien que tous les travaux pratiques ne donnent pas lieu à une évaluation formelle, ils vous donneront l'occasion de démontrer vos compétences intellectuelles et pratiques par des réponses écrites à des exercices et orales lors des travaux dirigés. Les retours sont principalement présentés lors des travaux dirigés, des exercices pratiques et des ateliers, et individuellement sur demande.
En moyenne, un étudiant consacre 150 heures d'étude à chaque module de 15 crédits. Ce temps comprend les cours, les travaux personnels et les travaux dirigés. Les modules sont généralement dispensés par séances hebdomadaires de deux heures réparties sur 10 semaines par trimestre.
Pour les étudiants à temps plein, les heures de cours sont généralement d'environ 12 heures par semaine. Hormis les cours magistraux, les séminaires, les ateliers et les travaux dirigés, les étudiants à temps plein suivent généralement des cours équivalents à ceux d'un emploi à temps plein, consacrant le reste de leur temps à l'autoformation et à la réalisation de travaux pratiques.
Aux premier et deuxième trimestres, les étudiants à temps plein peuvent généralement compter sur 10 à 12 heures de cours par semaine, réparties en cours magistraux, séminaires, ateliers, travaux dirigés et travaux dirigés. Au troisième trimestre et pendant l'été, les étudiants réaliseront leur propre projet de recherche et resteront en contact régulier avec leurs directeurs de thèse.
Modules
À plein temps
Le tronc commun est dispensé sous forme d'un module fondamental (pour réviser les concepts fondamentaux en probabilités et en statistiques) et de modules obligatoires. Les techniques de programmation sont introduites dans les modules fondamentaux afin de permettre aux étudiants de coder leurs propres méthodes statistiques. Les étudiants peuvent ensuite se concentrer sur leurs domaines d'application en choisissant des modules optionnels adaptés.
Le projet de recherche vient consolider la composante enseignée du master. Les étudiants analyseront et interpréteront généralement les données d'un problème réel et complexe, offrant ainsi la possibilité de proposer des solutions viables. Les sujets de projet peuvent être sélectionnés parmi une liste proposée par le département, ou les étudiants peuvent proposer leurs propres propositions. La liste inclut généralement des projets collaboratifs avec des partenaires industriels.
À temps partiel
Le programme est également proposé à temps partiel sur deux ans. Les modules enseignés sont répartis entre la première et la deuxième année, mais au cours de chaque année, les cours d'un module particulier sont les mêmes que ceux suivis par les étudiants à temps plein (c'est-à-dire qu'aucun temps d'enseignement spécifique n'est proposé pour le programme à temps partiel).
Le module fondamental est suivi en début de première année. Il est recommandé aux étudiants de suivre également le module « Modèles statistiques et analyse de données » (STAT0028) en première année, et les prérequis de ce module doivent être remplis. L'ordre d'enseignement des autres modules est toutefois flexible. Les étudiants à temps partiel soumettent leur projet à la fin de la deuxième année. Il est possible de convenir avec le responsable du projet de commencer à travailler sur le projet plus tôt que les étudiants à temps plein, mais les étudiants à temps partiel ne bénéficient pas d'un encadrement plus important.
Modules obligatoires
Calcul statistique
Modèles statistiques et analyse de données Conception statistique des enquêtes Projet de recherche Quinzaine de la Fondation Méthodes bayésiennes appliquées
Modules optionnels
Inférence statistique
Systèmes stochastiques Prévision Décision et risque Méthodes stochastiques en finance Statistiques médicales 1 Statistiques médicales 2 Méthodes stochastiques en finance II Méthodes bayésiennes en économie de la santé Modélisation quantitative des risques opérationnels et analyse des assurances Apprentissage automatique statistique Statistiques computationnelles
Veuillez noter que la liste des modules donnée ici est indicative. Ces informations sont publiées longtemps avant l'inscription et le contenu et la disponibilité des modules sont susceptibles d'être modifiés. Les modules utilisés pour l'année universitaire en cours sont indiqués par des liens pour plus d'informations. Lorsqu'aucun lien n'est présent, les informations complémentaires ne sont pas encore disponibles.
Les étudiants suivent des modules d'une valeur de 180 crédits. Après avoir validé ces 180 crédits, ils obtiennent un master en statistique.
Accessibilité
Pour plus d'informations sur l'accessibilité des bâtiments UCL , veuillez contacter AccessAble. Pour plus d'informations, veuillez également contacter l'équipe des services d'aide et de bien-être aux étudiants UCL .
Ce que ce cours vous apportera
L’un des points forts de la science statistique UCL est l’étendue de l’expertise proposée ; les intérêts de recherche du personnel couvrent toute la gamme, des fondements aux applications, et apportent d’importantes contributions originales au développement de la science statistique.
Londres offre un excellent environnement pour étudier les sciences statistiques, étant le siège de la Royal Statistical Society ainsi qu'une base pour une grande communauté de statisticiens, universitaires et non universitaires.
L'Institut des sciences mathématiques et statistiques nouvellement fondé par UCL vise à être le principal centre de recherche, d'enseignement et de collaboration en mathématiques et en statistiques de Londres, établissant UCL comme un leader mondial et un centre tourné vers l'extérieur pour les sciences mathématiques et leurs applications.
Classé 5ème au Royaume-Uni par le QS World University Rankings by Subject 2024 pour les statistiques et la recherche opérationnelle, nous vous proposons une excellente éducation avec des normes d'enseignement élevées.
La base de votre carrière
Les diplômés accèdent généralement à un emploi professionnel dans un large éventail de secteurs industriels ou poursuivent des études universitaires complémentaires.
Les domaines d'emploi comprennent la comptabilité et les services financiers, la banque et l'investissement, ainsi que le conseil, les diplômés obtenant des postes auprès de divers employeurs, notamment Vanguard et WillisTowersWatson.
Employabilité
Le Master en Statistiques offre des compétences très recherchées. Les diplômés bénéficient d'une formation avancée aux méthodes et outils informatiques d'analyse de données, très prisés par les entreprises et les organismes de recherche. Par exemple, les nouvelles directives et lois relatives à l'évaluation des risques dans les secteurs de la banque, de l'assurance et de la santé exigent des experts en statistiques formés au niveau master. Le traitement intensif des données dans divers secteurs (appelé « déluge de données ») exige également des connaissances de pointe en statistiques. C'est pourquoi nos jeunes diplômés se sont vu proposer des postes d'analystes de recherche ou de consultants, et les opportunités d'emploi dans ces domaines se multiplient.
La mise en réseau
Le département offre une expertise de premier ordre ainsi que des liens étroits avec les praticiens. Son ancrage au sein de UCL lui confère un large éventail de connaissances (par exemple, l'Institut des sciences mathématiques et statistiques UCL , le Centre de statistiques computationnelles et d'apprentissage automatique UCL et l'Institut Alan Turing). Les membres du personnel collaborent également directement avec les hôpitaux, les compagnies d'électricité, les régulateurs gouvernementaux et le secteur financier. Les étudiants de troisième cycle ont ainsi la possibilité de collaborer avec des institutions externes.
Il est possible que des organisations externes dispensent des conférences et des séminaires techniques, tandis que la liste des projets de recherche du MSc comprend généralement des projets collaboratifs disponibles avec des sociétés pharmaceutiques et d'autres partenaires industriels.
Accréditation
Ce programme de maîtrise est accrédité par la Royal Statistical Society.
La période d'accréditation actuelle concerne les étudiants qui s'inscrivent pour la première fois entre septembre 2023 et septembre 2028.