Executive master Statistique et big data par Université Paris Dauphine - département d'éducation permanente

Module 1 : les bases de la statistique (Remise à niveau en probabilités
- Estimation classique, tests, régions de confiance
- Modèle linéaire gaussien
- Mise en pratique statistique sous le logiciel R).

Module 2 : statistique avancée (Choix de modèles
- Modèles linéaires généralisés
- Régression non
- paramétrique
- Analyse de données et techniques de scoring
- Bases de données sous SQL
- Données fonctionnelles
- Valeurs extrêmes
- Modèles de survie
- Approche bayésienne
- Algorithmes bayésiens
- Séries temporelles
- R avancé-Python
- Mini projets
- Données manquantes).

Module 3 : apprentissage et big data (Estimation en grandes dimensions
- Optimisation et mise en pratique sous Hadoop et Spark
- Apprentissage supervisé-Graphes
- Deep learning
- Classification non supervisé-Ethique et protection des données
- Calcul parallèle
- Cloud computing
- Visualisation des données
- Mise en pratique marketing
- Mise en pratique actuariat
- Case studies in Finance).

Afin de valoriser les données brutes et multiformes du big data pour en constituer une aide à la décision, acquérir le bagage scientifique du data scientist (mathématiques,statistiques), la rigueur indispensable pour le traitement des données; connaitre les méthodologies statistiques récemment développées.