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Quels métiers ? Quelles formations ? Quels diplômes ?

Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de toulouse, spécialité mathématiques appliquées (RNCP34752)

Formation (et/ou diplôme) proposée au RNCP par le certificateur : INST NAT SCIENCES APPLIQUEES TOULOUSE

Branches de formations NSF

NSF 1xx Domaines disciplinaires > NSF 11x Mathématiques et sciences > NSF 114 Mathématiques >
> NSF 114g Mathématiques de l'informatique, mathématiques financières, statistique de la santé >

NSF 3xx Domaines technico-professionnels des services > NSF 32x Communication et information > NSF 326 Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission >
> NSF 326m Informatique, traitement de l'information >

Activités visées par cet enseignement

Modélisation statistique de données potentiellement massives, dans un but explicatif ou prédictif Modélisation statistique de données complexes et hétérogènes : signaux, images, données textuelles Déploiement des algorithmes d'optimisation mathématique pour la résolution d'un problème d'apprentissage machine Conception des solutions logicielles et matérielles pour le traitement de données massives Pilotage d'un projet pour la résolution d'un problème réel posé par une entité métier
[Se référer à la fiche source pour plus de détails]

Appellations professionnelles possibles

  • Ingénieur recherche et développement
  • Data Scientist,
  • Ingénieur statisticien
  • Ingénieur mathématicien numéricien
  • Chef de projet
  • Chargé d'études actuarielles en assurance
  • Analyste quantitatif
  • Ingénieur en systèmes décisionnels (industrie, grande distribution, banque, finance)
  • Responsable du contrôle qualité ou d'études de Fiabilité (industrie).

Environnements de travail

  • Tous les secteurs industriels sont concernés par ces compétences de R & D (aéronautique, spatial, transport, énergie, télécommunications, santé, développement durable…) de même que les secteurs tertiaires (banque, finance, assurance) pour l'analyse quantitative et l'aide à la décision.

Outils d'auto-évaluation gratuits, orientés soft-skills ou orientation professionnelle

  • TestdOrientation.com : Un test qui a le mérite de proposer une évaluation RIASEC pour repérer des listes de métiers.
  • FicheDePersonnalite.com : Un test de personnalité plutôt complet (mais un peu long) et qui donne des évaluations relatives à des groupes socio-professionnels.

Vous trouverez des détails sur les soft-skills sur le site :
Soft-skills.info

BLOCS DE COMPETENCES ENSEIGNÉS

FRANCE-COMPETENCES
RNCP34752BC03

FORMATION AU BLOC :
Modéliser l'aléa et les incertitudes

Construire un modèle de l'évolution d'un processus aléatoire
Identifier des structures particulières dans des jeux de données complexes et en faire l'interprétation.
Effectuer des simulations de phénomènes aléatoires
Construire une surface de réponse
Planifier des expériences aléatoires
Réaliser une analyse de sensibilité dans des codes de simulation numérique.

MODALITES D'EVALUATION:

Examens écrits Comptes rendus de Travaux Pratiques en binôme. Projets sur la modélisation d'un processus aléatoire (en groupe) avec rapport et soutenance orale.

FRANCE-COMPETENCES
RNCP34752BC07

FORMATION AU BLOC :
Conduire un projet pour la résolution d'un problème réel d'une entité métier

Interagir avec un spécialiste ou un ingénieur d'une autre discipline pour comprendre une problématique de valorisation de données sur un problème réel
Mettre en place une démarche projet : analyse de la situation, définition des objectifs, conception spécification, réalisation, évaluation
Conduire les recherches bibliographiques nécessaires à la résolution du projet, et les restituer à des spécialistes.
Mettre en place une infrastructure matérielle et logicielle proportionnées adaptée au problème.
Intégrer les philosophies, problématiques et contraintes des réglementations françaises et européennes (CNIL, RGPD) sur la protection des données
Rendre compte à l'écrit et à l'oral du travail effectué auprès de décideurs, d'experts ou de professionnels non experts du domaine.

MODALITES D'EVALUATION:

Cas d'études pratiques Projet recherche : mémoire et oral de présentation des travaux de groupe Projet de fin d'études : manuscrit et oral de soutenance

FRANCE-COMPETENCES
RNCP34752BC04

FORMATION AU BLOC :
Analyser et valoriser des données

Communiquer, échanger sur la valeur de la donnée avec des experts métiers des différents domaines d'utilisation
Prétraiter, mettre en forme et visualiser les données, potentiellement massives issues de divers domaines (météorologie, assurance, marketing, industrie...)
Ajuster et sélectionner un modèle statistique en grande dimension afin de faire de la prédiction
Mettre en oeuvre les méthodes d'apprentissage statistique en grande dimension
Préparer, transformer des données massives grâce aux technologies Hadoop, Map Reduce, Spark, Pyspark, et aux outils de virtualisation
Synthétiser et analyser en équipe les résultats numériques obtenus

MODALITES D'EVALUATION:

Constitution de dossier technique de synthèse du Bureau d'études Examen écrit individuel et oral sur la résolution de problèmes Quizz et autoévaluation de la progression dans l'assimilation des compétences Participation à un Challenge inter-écoles de prévision entre diverses formations de niveau 7 (cf Defi IA (Intelligence artificielle)

FRANCE-COMPETENCES
RNCP34752BC05

FORMATION AU BLOC :
Poser et résoudre des problèmes complexes d'optimisation

Modéliser et prévoir l'occurrence d'événements indésirables sur un individu ou système
Manipuler, implémenter et tester de nouvelles méthodes de traitement d'image ou de signal
Détecter des anomalies dans un signal
Identifier/calibrer/assimiler par des méthodes variationnelles des données
Construire et étudier la convergence d'algorithmes d'optimisation
Mettre en oeuvre des algorithmes d'optimisation en Python ou en langage compilé.
Communiquer avec des experts des différents domaines d'application

MODALITES D'EVALUATION:

Analyse de cas d'études pratiques issus de projets industrie et recherche Examen écrit individuel et oral sur la résolution de problèmes Quizz et autoévaluation de la progression dans l'assimilation des compétences Projet de modélisation de données réelles en binôme avec rapport et soutenance orale

FRANCE-COMPETENCES
RNCP34752BC01

FORMATION AU BLOC :
Appliquer les méthodes et outils mathématiques fondamentaux du monde professionnel

Interagir avec un spécialiste ou un ingénieur d'une autre discipline pour comprendre et transcrire une problématique en modèle mathématique
Mettre en oeuvre par un travail d'équipe une résolution à l'aide d'outils d'analyse et d'algèbre.
Utiliser les outils de probabilité et statistique
Résoudre un problème aÌ€ l'aide d'outils d'analyse numérique
Sélectionner le ou les outils le(s) plus approprié(s), selon un critère de choix de modèles.

MODALITES D'EVALUATION:

Examens individuels (écrits et oraux) sur la résolution de problèmes Quizz et autoévaluation de la progression dans l'assimilation des compétences Analyse de cas d'études pratiques issus de projets industrie et recherche Constitution de dossier technique de synthèse de Bureau d'études (oral et rapport écrit)

FRANCE-COMPETENCES
RNCP34752BC06

FORMATION AU BLOC :
Concevoir, développer des solutions logicielles

Identifier les méthodes et outils adaptés à la résolution numérique des problèmes
Prendre en main et valider l'utilisation conforme de logiciels de l'industrie.
Utiliser les langages de programmation.
Identifier et transcrire une méthode de résolution numérique dans un langage de programmation
Mettre en oeuvre des plateformes virtualisées et utiliser les principaux services des plateformes de cloud computing
Déployer des applications de traitement de données massives
Utiliser le calcul haute performance
Analyser les performances sur des cas réels (latence, débit, espace, consommation d'énergie)

MODALITES D'EVALUATION:

Constitution en binôme de dossier technique de synthèse du Bureau d'études Oral (français et anglais) de présentation d'un dossier technique Quizz et autoévaluation de la progression dans l'assimilation des compétences

FRANCE-COMPETENCES
RNCP34752BC02

FORMATION AU BLOC :
Concevoir et mettre en oeuvre numériquement des modèles mathématiques

Modéliser des phénomènes issus de domaines variés (physique, ondes, mécanique des fluides ou des structures, finance, actuariat, biologie…) à l'aide d'EDO, EDP, EDS, modèles aléatoires…
Effectuer des simulations numériques et valider les résultats
Choisir les méthodes adaptées à la résolution numérique des problèmes considérés
Appliquer les méthodes sur des cas réels issus du monde recherche et industrie

MODALITES D'EVALUATION:

Examens individuels (écrits et oraux) sur la résolution de problèmes Quizz et autoévaluation de la progression dans l'assimilation des compétences Projet de modélisation de données réelles en binôme avec rapport et soutenance orale Participation à un Challenge inter-écoles de prévision entre diverses formations de niveau 7 (cf Defi IA (Intelligence artificielle)