Le programme de master " Économétrie, Statistique " vise à donner aux étudiants qui ont l'intention de poursuivre une carrière professionnelle avancée ou de faire de la recherche doctorale une solide culture en économie et en statistique, ainsi que dans divers domaines connexes des mathématiques appliquées.

• La deuxième année de ce master met l'accent sur les techniques avancées et appliquées en science des données, statistiques et économétrie. Elle propose des cours plus approfondis en science des données, notamment en mathématiques des machines et en algorithmes d'apprentissage profond, en exploration de données, en données volumineuses, en réglementation de la diffusion et de la protection des données, ainsi que des cours spécialisés dans différents domaines d'application des statistiques aux sciences sociales, tels que les statistiques spatiales et l'économétrie, la théorie des graphes et l'analyse des graphes, le géomarketing, la notation et l'exploration du web. De plus, cette deuxième année du programme offre des cours de niveau supérieur de logiciels statistiques, à savoir R, Python et SAS, et de gestion de bases de données massives. Les différents cours permettent aux étudiants d'acquérir des compétences polyvalentes dans le traitement de données complexes (panel, enquête, survie, graphique, spatial) avec des méthodes statistiques modernes paramétriques, non paramétriques et d'apprentissage.

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The master's program « Econometrics, Statistics » aims to give the students intending to pursue advanced professional careers or doctoral research a solid culture in economics and statistics, as well as in various related fields of applied mathematics.

• The second year of this master emphasizes advanced and applied techniques in data science, statistics and econometrics. It offers deeper courses in data science, particularly in mathematics of machine and deep learning algorithms, data mining, big data, regulation of data spreading and data protection, as well as specialized courses in different fields of application of statistics to social sciences, such as spatial statistics and econometrics, graph theory and graph analytics, geomarketing, scoring, and web mining. Moreover, this second year of the program offers higher level courses of statistical software, namely R, Python and SAS, and of massive databases management. The different courses allow students to acquire versatile skills in the processing of complex data (panel, survey, survival, graph, spatial) with modern parametric, non-parametric, and learning statistical methods.