Faculté des sciences et technologies
Département mathematiques

Master Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales

Méthodes Quantitatives et Modélisation pour l’Entreprise (MQME)

Le parcours Méthodes Quantitatives et Modélisation pour l’Entreprise (MQME) a pour but de former des étudiants ayant des compétences en mathématiques appliquées, statistique, économie et gestion et qui se destinent à des postes en entreprise et qui sont capables d’analyser, d’implémenter les modèles standard de la Statistique, de développer de nouveaux modèles statistiques dans des situations nouvelles et de concevoir et d’exploiter des sorties numériques. Dans un monde où la masse et la complexité des données évoluent de jour en jour, il est nécessaire de pouvoir mettre en oeuvre de nouvelles méthodes quantitatives adaptées au domaine d’intérêt, pour cela il nécessaire d’avoir une formation en mathématiques appliquées et informatique de haut niveau

Compétences acquises

A l'issue de la formation, vous aurez acquis les compétences suivantes :

  • Maîtriser les concepts mathématiques, informatiques et économiques indispensables à l’étude quantitative
  • Développer des méthodes statistiques et économétriques
  • Traiter des données de masse
  • Maîtriser les techniques de traitement de l’information pour l’entreprise
  • Savoir élaborer des rapports chiffrés, des tableaux de bord
  • Présenter et interpréter des résultats, faire des préconisations
  • Communiquer des informations et des résultats
  • Utiliser des outils d’informatique décisionnelle et de gestion

Débouchés professionels

Secteurs d’activités

Centres d’analyse et d’études économiques des organismes professionnels et de grandes entreprises, organismes internationaux des collectivités, instituts de conjoncture, services d’études marketing, risque et clientèle (banque, entreprises de vente à distance, sociétés d’assurance,...), services de contrôle et de gestion, cabinets d’audit, organismes privés/ publics (hopitaux, Sécurité Sociale, Pôle Emploi, collectivités territoriales,...)

Métiers Visés

Chargé d’études statistiques, économiques, risque de crédits. Chargé d’études marketing. Chargé d’études management relation client. Chargé d’études risques en assurance, chargé d’études pilotage. Data scientist,...

 

BCC

  • BCC1 : Maîtriser les sciences des données
  • BCC2 : Maîtriser la modélisation pour l’entreprise
  • BCC3 : Se spécialiser dans un champ disciplinaire d’économie ou de mathématiques BCC4 : Préparer son projet professionnel
  • BCC5 : Projet de l’étudiant

 

Semestre 3 (30 ECTS)

BCC2

  • Économie de l’entreprise III Géomarketing et Analyse de données spatiales

BCC3

  • Analyse des données pour l’entreprise Analyse de données,
  • Apprentissage en grande dimension, Économétrie du risque

BCC4

  • Professionalisation
  • Droits des données Anglais
  • Projet pour l’entreprise

BCC5

  • Séminaires professionnels

Semestre 4 (30 ECTS)

  • Stage en entreprise (4 à 6 mois)

en master 1

L’admission en première année de master est subordonnée à l’examen du dossier du ou de la candidat-e selon les modalités suivantes :

modalités de sélection : dossier mentions de licence conseillées

Licence mention MIASHS (sauf parcours FOCUS)

capacité d’accueil :

40 places en master 1

calendrier de recrutement :

Ouverture du 09/05/2022 au 15/06/2022

Publication admission : début juillet 2022

Critères d’examen du dossier

Dossier détaillé du cursus suivi par le candidat permettant notamment d’apprécier les objectifs et les compétences visées par la formation antérieure Relevés de notes, diplômes, certificats permettant d’apprécier la nature et le niveau des études suivies , Lettre de motivation exposant le projet professionnel, Curriculum vitae, Une/des attestation(s) d’emploi ou de stage stage suivi par le candidat

Déposez votre candidature sur sur la plateforme ecandidat.univ-lille.fr

en master 2

Renseignez-vous sur les modalités d’accès dérogatoires en master 2 en consultant le catalogue des formations de l’Université de Lille.

Responsable de la mention
Sophie DABO
sophie.dabouniv-lillefr

Responsable du parcours MQME
Baba THIAM
baba.thiamuniv-lillefr