Master en Techniques Statistiques
Vigo, Espagne
Master
DURÉE
2 ans
LANGUES
Espagnol
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Sep 2026
FRAIS DE SCOLARITÉ
EUR 1 567 *
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
* UE : 1 253,70 € - Hors UE : 1 567,13 €
Le Master en Techniques Statistiques (MTE) propose un programme large, mais en même temps compact, qui permet de réaliser une formation rigoureuse en Statistique et Recherche Opérationnelle, formant ses diplômés à faire face aux besoins de la société actuelle, soit avec une orientation principalement appliquée et professionnalisant, soit avec une orientation plus théorique et académique. Plus précisément, le programme proposé vise à fournir :
- Une formation à caractère scientifique et technique dans le domaine de la statistique et des OI à des étudiants pouvant être issus des deux diplômes avec une formation de base en statistique et en OI, ainsi que des diplômes techniques leur permettant de développer une activité académique.
- Formation appliquée et interdisciplinaire aux techniques de statistique et de recherche opérationnelle qui sont précieuses dans la pratique professionnelle et facilitent ainsi leur accès et leur intégration sur le marché du travail.
- Formation avancée qui permet aux étudiants intéressés de débuter dans des tâches de recherche dans le domaine de la statistique et de la recherche opérationnelle, ou dans d'autres, et qui peut aboutir à la préparation et à la soutenance d'une thèse de doctorat.
Les diplômés universitaires qui démontrent une maîtrise des techniques avancées en statistique et en recherche opérationnelle présentent un profil largement demandé aujourd'hui. De plus, les anticipations d'évolution de cette demande sont encore plus prometteuses selon ce qui se reflète dans la multitude de rapports d'institutions et de cabinets nationaux et internationaux qui coïncident pour souligner que cette demande connaîtra une croissance significative à court terme.
Le master vise à fournir une base solide en statistique et en recherche opérationnelle. Ce domaine de connaissances étant très transversal, le programme propose une structure académique avec de nombreux cours optionnels, permettant à des diplômés d'horizons divers de poursuivre leur master. Par conséquent, ce master est recommandé non seulement aux diplômés en mathématiques ou en statistique, mais aussi à tout diplômé possédant des connaissances de base en mathématiques et en statistique, et motivé par l'analyse, la visualisation et la modélisation de données dans tous les contextes.
1 cours  | ||||
|---|---|---|---|---|
| Code | Nom | Période de quatre mois | Sélectionner | Cr total |
| V03M184V01101 | Analyse exploratoire des données | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01102 | Inférence statistique | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01103 | Modèles probabilistes | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01104 | Programmation linéaire et en nombres entiers | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01105 | Modèles de régression | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01106 | Méthodes non paramétriques | 1c | OB | 5 |
| V03M184V01107 | Technologies de gestion des données | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01108 | Statistiques mathématiques | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01109 | théorie des probabilités | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01110 | programmation mathématique | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01111 | Régression généralisée et modèles mixtes | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01201 | Analyse multivariée | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01202 | Optimisation appliquée | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01203 | Contrôle statistique de la qualité | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01204 | Statistiques spatiales | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01205 | Régression non paramétrique et semi-paramétrique | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01206 | Analyse de survie | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01207 | Introduction à la théorie des jeux | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01208 | Échantillonnage | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01209 | Processus stochastiques | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01210 | Réseaux et planification | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01211 | Simulation statistique | 2c | OP | 5 |
| V03M184V01212 | Séries chronologiques | 2c | OP | 5 |
| 2 cours | ||||
| Code | Nom | Période de quatre mois | Sélectionner | Cr total |
| V03M184V01301 | Contrastes de spécifications | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01302 | Apprentissage statistique | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01303 | Données fonctionnelles | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01304 | Ingénierie financière | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01305 | Jeux coopératifs | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01306 | Modèles interactifs de recherche opérationnelle | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01307 | Techniques de rééchantillonnage | 1c | OP | 5 |
| V03M184V01308 | Mémoire de maîtrise | 1c | OB | 15 |
| Sélectionnez A | Code | Résultats de la formation et de l'apprentissage |
|---|---|---|
| A1 | Posséder et comprendre des connaissances qui fournissent une base ou une opportunité d’être original dans le développement et/ou l’application d’idées, souvent dans un contexte de recherche scientifique et technologique ou hautement spécialisé. | |
| A2 | Savoir appliquer les connaissances avancées acquises, en les intégrant à la résolution de problèmes dans des environnements nouveaux ou peu connus au sein de contextes plus larges (ou multidisciplinaires) liés à leur domaine d'études. | |
| A3 | Acquérir des connaissances qui permettent aux élèves de formuler de manière autonome des jugements fondés sur des informations qui, bien qu’incomplètes ou limitées, incluent des réflexions sur les responsabilités sociales et éthiques associées à l’application de leurs connaissances et de leurs jugements. | |
| A4 | Sachez communiquer vos conclusions ainsi que les connaissances et raisons ultimes qui les soutiennent à des publics spécialisés et non spécialisés de manière claire et sans ambiguïté. | |
| A5 | Posséder les compétences d’apprentissage qui leur permettront de continuer à étudier d’une manière qui sera en grande partie autodirigée ou autonome. |
| Sélectionnez B | Code | Connaissance |
|---|---|---|
| B1 | Connaître, comprendre et être capable d'appliquer les principes, les méthodologies et les nouvelles technologies en statistique et en recherche opérationnelle dans des contextes scientifiques/académiques, technologiques ou professionnels spécialisés et multidisciplinaires, ainsi qu'acquérir les aptitudes et les compétences décrites dans les objectifs généraux du diplôme. | |
| B2 | Développer l'autonomie pour identifier, modéliser et résoudre des problèmes complexes en statistique et en recherche opérationnelle dans des contextes scientifiques/académiques, technologiques ou professionnels spécialisés et multidisciplinaires. | |
| B3 | Développer la capacité de réaliser des études et des tâches de recherche et de transmettre les résultats à des publics spécialisés, académiques et généraux. | |
| B4 | Intégrer des connaissances avancées et faire face à des prises de décision basées sur des informations scientifiques et techniques. | |
| B5 | Développer la capacité d'appliquer des algorithmes et des techniques pour résoudre des problèmes complexes dans le domaine des statistiques et de la recherche opérationnelle, en utilisant les logiciels spécialisés appropriés. |
| Sélectionnez C | Code | Compétences |
|---|---|---|
| C1 | Connaître, identifier, modéliser, étudier et résoudre des problèmes complexes en statistique et en recherche opérationnelle, dans un contexte scientifique, technologique ou professionnel, découlant d'applications réelles. | |
| C2 | Développer une autonomie pour la résolution pratique de problèmes complexes survenant dans des applications réelles et pour l'interprétation des résultats pour aider à la prise de décision. | |
| C3 | Acquérir des connaissances avancées des fondements théoriques sous-jacents aux différentes méthodologies de la statistique et de la recherche opérationnelle, ce qui permettra un développement professionnel spécialisé. | |
| C4 | Acquérir les compétences nécessaires dans la gestion théorique et pratique de la théorie des probabilités et des variables aléatoires qui permettent un développement professionnel dans le domaine scientifique/académique, technologique ou professionnel spécialisé et multidisciplinaire. | |
| C5 | Approfondir la connaissance des fondements théoriques et pratiques spécialisés de la modélisation et de l'étude de différents types de relations de dépendance entre variables statistiques. | |
| C6 | Acquérir des connaissances théoriques et pratiques avancées de différentes techniques mathématiques, visant spécifiquement à aider à la prise de décision, et développer la capacité de réfléchir afin d'évaluer et de décider entre différentes perspectives dans des contextes complexes. | |
| C7 | Acquérir des connaissances théoriques et pratiques avancées de différentes techniques d'optimisation mathématique, tant dans des contextes individuels que multi-personnes, et savoir les appliquer avec une autonomie suffisante dans un contexte scientifique, technologique ou professionnel. | |
| C8 | Acquérir des connaissances théoriques et pratiques avancées sur les techniques utilisées pour réaliser des inférences et des contrastes concernant les variables et les paramètres d'un modèle statistique, et savoir les appliquer avec une autonomie suffisante dans un contexte scientifique, technologique ou professionnel. | |
| C9 | Connaître et être capable d'appliquer de manière autonome dans des contextes scientifiques, technologiques ou professionnels, les techniques d'apprentissage automatique et les techniques d'analyse de données de grande dimension (big data). | |
| C10 | Acquérir des connaissances avancées sur les méthodologies d'obtention et de traitement de données provenant de différentes sources, telles que les enquêtes, Internet ou les environnements « cloud ». |
| Sélectionnez D | Code | Compétences |
|---|---|---|
| D1 | Développer de solides capacités de raisonnement, d’analyse critique et autocritique, d’argumentation et de synthèse dans des contextes spécialisés et multidisciplinaires. | |
| D2 | Développer des compétences avancées dans l’utilisation des Technologies de l’Information et de la Communication (TIC), tant pour l’obtention d’informations que pour la diffusion de connaissances, dans un domaine scientifique/académique, technologique ou professionnel spécialisé et multidisciplinaire. | |
| D3 | Être capable de résoudre des problèmes complexes dans de nouveaux environnements grâce à l’application intégrée des connaissances. | |
| D4 | Développer une solide capacité d'organisation et de planification des études, en assumant la responsabilité de son propre développement professionnel, en réalisant un travail d'équipe et en travaillant de manière autonome. | |
| D5 | Développer des compétences d’apprentissage et d’intégration dans le travail en équipe multidisciplinaire, dans les domaines scientifiques/académiques, technologiques et professionnels. |
L'insertion professionnelle des étudiants du MTE est l'un des points forts de ce master. La demande croissante de profils techniques capables d'effectuer des analyses descriptives, prédictives et prescriptives des informations générées par les entreprises dans divers domaines a donné lieu à des taux de placement proches de 100 % ces dernières années. De nombreux étudiants commencent à travailler avant même d’avoir terminé le MTE. Tout au long de l'année académique 2017/2018, l'Institut de Mathématiques (IMAT) de l'Université de Mathématiques (USC) a mené une enquête sur la satisfaction et le placement professionnel des étudiants diplômés en mathématiques de l'USC. En plus des diplômés du programme de mathématiques, cette étude incluait les diplômés des programmes de maîtrise de l'USC enseignés à la Faculté de mathématiques. Dans cette étude, 100 % des étudiants de l’enseignement technique et professionnel qui ont intégré l’échantillon sélectionné étaient employés au moment de l’entretien.
Le grand nombre d’accords de collaboration du MTE est également très positif en termes de placement professionnel des diplômés du MTE. Il est de plus en plus courant que les étudiants qui effectuent leur TFM sous forme de stage en entreprise rejoignent l'entreprise une fois le travail terminé.
Enfin, l'obtention de 60 crédits du master en techniques statistiques donne droit à l'admission au doctorat en statistique et recherche opérationnelle, un programme doctoral interuniversitaire organisé par les universités de La Corogne, Saint-Jacques-de-Compostelle et Vigo.