Au terme du Master 2 ISADS, l’étudiant est capable de :
• conduire une étude statistique avancée (modélisation, inférence, prévision) ;
• utiliser et adapter des méthodes de machine learning et d’intelligence artificielle ;
• mobiliser les outils de l’actuariat (assurance vie, non-vie, provisions, tarification) ;
• manipuler les données massives avec des outils professionnels (Python, R, bases de données) ;
• analyser les risques assurantiels et financiers ;
• produire des rapports techniques destinés à des équipes R&D, actuariat ou data science ;
• intervenir en autonomie dans un environnement professionnel grâce à l’alternance.
Attendus et compétences conseillées
Les candidats doivent :
• posséder une solide formation préalable en statistique, probabilités et analyse de données ;
• maîtriser les fondamentaux de l’actuariat ou démontrer une forte motivation pour ce domaine ;
• pratiquer la programmation scientifique (Python, R, SQL ou équivalent) ;
• être capables d’autonomie, de rigueur et d’organisation propres à l’alternance ;
• manifester un intérêt pour les applications quantitatives en assurance, finance ou data science.
• faire preuve d’autonomie, de rigueur et d’implication dans leur travail.
Etudiants