Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de Rennes, spécialité mathématiques appliquées

RNCP41824BC02Concevoir 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 entre autres d’équations différentielles ordinaires, d'équations aux dérivées partielles, d'équations différentielles stochastiques, de modèles stochastiques * Simuler numériquement et valider les résultats obtenus au regard du problème initial * Sélectionner les méthodes numériques adaptées pour résoudre les modèles considérés en fonction des contraintes et hypothèses * Appliquer les méthodes sur des cas réels issus de l'industrie ou de la recherche afin d'en évaluer la pertinence et les limites

Évaluation : * Examens individuels (écrits et oraux) sur la résolution de problèmes * Contrôles continus de la progression dans l'assimilation des compétences * Travaux pratiques * Projets en binôme ou en groupe avec rapport et soutenance orale

RNCP41824BC03Modéliser 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 * Simuler des phénomènes aléatoires à l'aide d'outils adaptés * Élaborer une surface de réponses pour aider les décideurs * Planifier des expériences aléatoires en cohérence avec les objectifs du problème étudié * Réaliser une analyse de sensibilité dans des codes de simulation numérique

Évaluation : * Examens écrits : comptes rendus de Travaux Pratiques en binôme * Contrôles continus de la progression dans l’assimilation des compétences * Travaux pratiques * Projets sur la modélisation de phénomène ou problème aléatoire (en groupe) avec rapport et soutenance orale

RNCP41824BC04Analyser et valoriser des données complexes

• * Communiquer, échanger sur la valeur de la donnée avec des experts métiers des différents domaines d'utilisation * Préparer et transformer des données issues de sources hétérogènes en vue de leur exploitation * Ajuster et sélectionner un modèle statistique en grande dimension afin de faire de la prédiction * Mettre en œuvre les méthodes d'apprentissage statistique adaptées au problème étudié * Détecter des structures particulières dans les données complexes et interpréter les résultats obtenus * Synthétiser et analyser en équipe les résultats numériques obtenus * Exploiter des sources de données pour les intégrer dans une solution logicielle * Utiliser des outils de calcul haute performance pour traiter des problèmes à données massives * Analyser les performances d'une solution logicielle sur des cas réels et évaluer son efficacité

Évaluation : * Constitution de dossier technique de synthèse du bureau d'études * Examen écrit individuel et oral sur la résolution de problèmes * Contrôles continus de la progression dans l'assimilation des compétences * Travaux pratiques

RNCP41824BC05Modéliser et résoudre des problèmes complexes d'optimisation, d'aide à la décision et de gestion de risques

• * Modéliser et prévoir l'occurrence d'événements indésirables en utilisant des outils probabilistes adaptés * Manipuler, implémenter et tester de nouvelles méthodes de traitement d’image ou de signal * Construire et formaliser des modèles d’aide à la décision permettant d’orienter efficacement un choix ou une action * Planifier et concevoir des expériences aléatoires afin d'en analyser les résultats * Construire et étudier la convergence d'algorithmes d'optimisation adaptés à la grande dimension * Mettre en œuvre des algorithmes d'optimisation en utilisant des langages bas puis haut niveau * Elaborer des modèles intégrant des aspects déterministes et aléatoires ou tenant compte d'incertitudes * Mettre en œuvre des outils de calcul haute performance pour optimiser le temps de calcul * Sélectionner, configurer et valider l’utilisation conforme d’un large panel de logiciels utilisés en milieu professionnel * Travailler dans un contexte international et multiculturel en prenant en compte les enjeux industriels, économiques, sociétaux et environnementaux

Évaluation : * Analyse de cas d'études pratiques issus de projets industrie et recherche * Examen écrit individuel et oral sur la résolution de problèmes * Contrôles continus de la progression dans l'assimilation des compétences * Travaux pratiques * Projet de modélisation de données réelles avec rapport et soutenance orale

RNCP41824BC06Conduire un projet pour la résolution d’un problème réel d’une entité métier

• * Travailler avec des spécialistes d'autres métiers pour comprendre une problématique de valorisation de données sur un problème réel * Concevoir et planifier un projet en lien avec un cahier des charges * Rechercher et synthétiser les informations issues de la littérature ou de sources professionnelles nécessaires à la résolution du projet, et les restituer à des spécialistes * Mettre en place une infrastructure matérielle et logicielle adaptée * Intégrer les contraintes et les réglementations françaises et européennes sur la protection des données * Adopter un comportement éthique en lien avec la déontologie scientifique * Rendre compte de manière claire et structuée à l'écrit et à l'oral du travail effectué auprès de décideurs, d'experts ou de professionnels non spécialistes du domaine * Travailler dans un contexte international et multiculturel en prenant en compte les enjeux industriels, économiques, sociétaux et environnementaux

Évaluation : * Constitution de dossier technique de synthèse * Oral (français et anglais) de présentation d’un dossier technique * Contrôles continus de la progression dans l'assimilation des compétences * Travaux pratiques