Informatique et mathématiques appliquées

Aujourd’hui, les machines connectées en réseau (ordinateurs, smartphones… ) se comptent par milliards. Les capacités de stockage n'ont quasiment pas de limites, et les volumes de données produits augmentent de façon considérable. Les entreprises se voient ainsi offrir des opportunités nouvelles, quel que soit leur

Secteurs d'activité

. Certaines entreprises s’orientent vers des techniques dites dans l'organisation data centric de leur système d'information, avec constitution d’équipes et/ou mobilisation de compétences techniques dédiées. Les

Secteurs d'activité

les plus porteurs sont la banque, la finance et les assurances mais le poids du secteur pharmaceutique et des biotechnologies est grandissant. Les métiers correspondants (data analyst, data scientist, data engineer) exigent une double compétence en statistique et en développement informatique : un profil rare pour les entreprises. En développement informatique, les métiers tendent à devenir plus complexes avec l'évolution permanente des techniques, des méthodes et des problématiques d'architecture qui concernent à la fois les structures logicielles ( Framework) pour le développement logiciel et le stockage des données, dans un contexte croissant de données massives et hétérogènes (big data, cloud). En statistique et en data science, les métiers exigent une capacité à structurer les connaissances et une bonne connaissance des méthodes statistiques classiques. Ils exigent aussi de mettre en œuvre et de créer des algorithmes d'apprentissage automatique (intelligence artificielle, apprentissage machine). Tous ces métiers nécessitent aussi une maîtrise des processus de développement de projets en équipe. Dans tous les cas, les évolutions des métiers sont, à la fois technologiques avec une mise à jour constante des logiciels et des algorithmes à la pointe, et réglementaires, avec l’obligation de respecter de nouvelles lois et des enjeux éthiques importants.

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