Niveau d'étude visé
Bac +5
ECTS
120 crédits
Durée
2 ans
Composante
UFR IM2AG (informatique, mathématiques et mathématiques appliquées), UFR Sciences de l'Homme et de la Société (SHS), Grenoble INP - Ensimag (Informatique, mathématiques appliquées et télécommunications), UGA
Langue(s) d'enseignement
Anglais, Français
Présentation
Voici un schéma de la structure du master Mathématiques et applications : à gauche les masters 1re année de tronc commun et de parcours, au centre et à droite les masters 2e années.
Cette formation est co-accréditée par l'Université Grenoble Alpes, Grenoble INP et l'Université Savoie Mont Blanc.
Plusieurs parcours sont proposés :
- 2e année de master Agrégation (préparation à l'agrégation)
- 2e année de master CyberSecurity (CySec)
- 2e année de master Mathématiques fondamentales (MF)
- MMAA (1re et 2e années Modélisation mathématique, analyse appliquée, porté par l'Université Savoie Mont Blanc)
- 2e année de master MSIAM (Science in industrial and applied mathematics)
- 2e année de master ORCO (Operations research, combinatorics and optimization)
- SSD (1re et 2e années de master Statistique et science des données, porté par l'UFR SHS de l'Université Grenoble Alpes)
Les deux troncs communs :
- 1re année de master Mathématiques générales, tronc commun en français
- 1re année de master Applied mathematics, tronc commun en anglais
Différenciation au niveau master 1re année : Les UE optionnelles proposées aux deux semestres du master 1re année peuvent aider à l'orientation vers les différents parcours de la mention. Le parcours SSD est indépendant des troncs communs. Le parcours MMAA est également indépendant des troncs communs mais peut être accessible au niveau master 2e année via ceux-ci.
Différenciation des parcours au niveau master 2e année (en dehors de SSD et MMAA) :
- Agrégation, basé sur le tronc commun Mathématiques générales
- CyberSecurity, accessible via les troncs communs Applied mathematics et Mathématiques générales ainsi que via le tronc commun Informatique de la mention Informatique
- MF basé sur le tronc commun Mathématiques générales
- MSIAM basé sur le tronc commun Applied mathematics, également accessible via le tronc commun Mathématiques générales
- ORCO accessible via les troncs communs Applied mathematics et Mathématiques générales ainsi que via le tronc commun Informatique de la mention Informatique
Le parcours Modélisation, mathématique et analyse appliquée est décrit sur le lien suivant
Les objectifs visés sont de former des spécialistes de mathématiques et d’informatique pour les métiers de l’ingénierie, de l’enseignement et de la recherche dans un large spectre de domaines des mathématiques pures et appliquées où la demande socio-économique est forte : sécurité et cryptologie, calcul scientifique, recherche opérationnelle, analyse des grandes masses de données, synthèse et traitement d’image, statistique, enseignement etc.
Référentiel ROME
Enseignement supérieur
Compétences
Les cours fondamentaux (entre 40 et 50 ECTS) sont proposés en français ou en anglais en première année de master. Les parcours orientés vers la recherche visent l'acquisition d'un corpus de compétences générales liées à la recherche, dont la capacité de formuler un problème, d'établir un état de l’art, d'estimer la faisabilité et l’impact d’une résolution de problème, d'établir puis de suivre une stratégie. Ces compétences sont acquises au cours du travail de TER, des projets et des stages de recherche en 1re et en 2e années de master (validés pour plus de 30 ECTS)
Une découverte du monde socio-économique est proposée à tous les étudiants à travers des modules d’initiation à l’entreprise, de projets et de stages industriels (au moins 36 ECTS pour les parcours d’orientation professionnelle), du forum des entreprises (présentation d'environ 40 entreprises, entretiens, tables rondes, etc) et de conférences thématiques données par des industriels.
Tous les étudiants ont également accès à des cours de langue (anglais ou français langue étrangère en fonction de leur niveau, pour 6 ECTS).
Formation internationale
- Doubles diplômes, diplômes conjoints, Erasmus Mundus
- Formation ayant des partenariats formalisés à l’international
- Formation tournée vers l’international
Dimension internationale
- Parcours Cybersecurity, ORCO et MSIAM dispensés entièrement en anglais, avec un recrutement international
- Parcours MF dispensé en anglais selon le public, avec un recrutement international
Organisation
Stage à l'étranger
En France ou à l'étranger
Programme
Sélectionnez un programme
Préparation à l'agrégation (Algèbre Analyse Modélisation)
Les métiers de l’enseignement sont un débouché important pour les étudiants en mathématiques. Ce parcours propose une préparation complète à tous les aspects du concours de l’agrégation externe de mathématiques (épreuves écrites et orales). Il permet aussi aux étudiants d’avoir une expérience d’enseignement sous la forme de tutorat étudiant, importante pour de futurs enseignants, ainsi que d’assurer leur niveau en anglais.
La formation a pour objectif la préparation au concours de l’agrégation externe de mathématiques. En couvrant un spectre étendu des mathématiques, elle permet également d’aborder une année de M2 Recherche en Mathématiques dans de bonnes conditions.
UE Algèbre 1
9 créditsUE Fonctions holomorphes
6 créditsUE Probabilités
9 créditsUE Analyse 1
9 crédits
UE Travail d'études et de recherche
6 créditsAu choix : 3 à 5 parmi 6
UE Actions de groupes et géométrie hyperbolique
6 créditsUE Algèbre effective et applications
6 créditsUE Géométrie différentielle
6 créditsUE Probabilités approfondies : chaînes de Markov et mécanique statistique
6 créditsUE Théorie spectrale, EDP et mécanique quantique
6 créditsUE Operations Research (MG et AM)
6 crédits
Au choix : 1 parmi 2
UE Stage
7 créditsUE Mathématiques générales
21 créditsUE Anglais agreg
3 crédits
UE Analyse et probabilités
12 créditsUE Algèbre et géométrie
12 créditsAu choix : 1 parmi 3
UE Modélisation calcul formel
6 créditsUE Modélisation probabilités statistiques
6 créditsUE Modélisation calcul scientifique
6 crédits
Parcours Mathématiques fondamentales
Le parcours Mathématiques fondamentales propose une formation de haut niveau à la recherche en mathématiques fondamentales. L'accès à ce parcours se fait en général à l'issue de la 1re année de master Mathématiques générales ou à l'issue du master 2e année Agrégation.
Les objectifs de la 2e année de master Mathématiques fondamentales sont l'initiation à la recherche en mathématiques fondamentales et la préparation à une éventuelle thèse de doctorat.
L'objectif de la 1re année de Mathématiques générales est de fournir une culture solide en mathématiques, afin de permettre une poursuite d'études en 2e année de master Mathématiques fondamentales ou Agrégation, ou dans d'autres 2e années de master de Mathématiques et de mathématiques appliquées.
UE Algèbre 1
9 créditsUE Fonctions holomorphes
6 créditsUE Probabilités
9 créditsUE Analyse 1
9 crédits
UE Travail d'études et de recherche
6 créditsAu choix : 3 à 5 parmi 6
UE Actions de groupes et géométrie hyperbolique
6 créditsUE Algèbre effective et applications
6 créditsUE Géométrie différentielle
6 créditsUE Probabilités approfondies : chaînes de Markov et mécanique statistique
6 créditsUE Théorie spectrale, EDP et mécanique quantique
6 créditsUE Operations Research (MG et AM)
6 crédits
Au choix : 1 parmi 2
Au choix : 2 parmi 3
UE Algebraic topology
12 créditsUE Pseudo-Riemannian geometry
12 créditsUE Complex differential geometry and invariant metrics
12 crédits
Au choix : 1 parmi 2
UE Stage de recherche
27 créditsUE Anglais
Parcours Operations research, combinatorics and optimization (ORCO)
Le semestre 9 correspond à la formation de spécialisation, le semestre 10 est constitué d'un stage en entreprise ou en laboratoire de 5 à 7 mois qui représente 30 ECTS.
Les objectifs scientifiques sont de :
- Former les étudiants aux fondements et méthodes de la recherche opérationnelle (programmation mathématique, théorie des graphes, complexité, programmation stochastique, heuristiques, algorithmes d’approximation etc)
- Préparer les étudiants à l’utilisation et au développement de ces méthodes pour résoudre des applications industrielles complexes (supply chain, ordonnancement, transport, revenue management etc) et implémenter les solutions logicielles correspondantes.
Le parcours est labellisé "Core AI" par MIAI.
UE Object-oriented and software design
3 créditsUE Partial differential equations and numerical methods
6 créditsUE Signal and image processing
6 créditsUE Geometric Modelling
6 créditsUE English
UE Applied probability and statistics
6 créditsUE Systèmes dynamiques
3 créditsUE Instabilities and Turbulences
3 créditsUE Turbulence
3 crédits
UE Computing science for big data and HPC
6 créditsUE Project
3 créditsUE Internship
3 créditsUE Numerical optimisation
6 créditsUE Operations Research (MG et AM)
6 créditsUE Introduction to cryptology (AM)
6 créditsUE Introduction to cryptology
3 créditsUE Algebraic Algorithms for Cryptology
3 crédits
UE 3D Graphics (AM)
6 créditsUE Turbulences
6 créditsUE Statistical learning and applications
6 créditsUE Variational methods applied to modelling
6 crédits
UE Computing science for big data and HPC
6 créditsUE Project
3 créditsUE Internship
3 créditsUE Numerical optimisation
6 créditsUE GS_MSTIC_Démarche Scientifique
6 créditsAu choix : 1 parmi 6
UE Introduction to cryptology (AM)
6 créditsUE Introduction to cryptology
3 créditsUE Algebraic Algorithms for Cryptology
3 crédits
UE Operations Research (MG et AM)
6 créditsUE 3D Graphics (AM)
6 créditsUE Turbulences
6 créditsUE Statistical learning and applications
6 créditsUE Variational methods applied to modelling
6 crédits
UE Algèbre 1
9 créditsUE Fonctions holomorphes
6 créditsUE Probabilités
9 créditsUE Analyse 1
9 crédits
UE Travail d'études et de recherche
6 créditsAu choix : 3 à 5 parmi 6
UE Actions de groupes et géométrie hyperbolique
6 créditsUE Algèbre effective et applications
6 créditsUE Géométrie différentielle
6 créditsUE Probabilités approfondies : chaînes de Markov et mécanique statistique
6 créditsUE Théorie spectrale, EDP et mécanique quantique
6 créditsUE Operations Research (MG et AM)
6 crédits
Au choix : 1 parmi 2
UE Advanced models and methods in operations research
6 créditsUE Combinatorial optimization and graph theory
6 créditsUE Optimization under uncertainty
6 créditsUE Constraint Programming, applications in scheduling
3 créditsUE Graph and discrete structures
3 créditsUE Advanced heuristic and approximation algorithms
3 créditsUE Advanced mathematical programming methods
3 créditsUE Academic and industrial challenges
3 créditsUE Transport Logistics and Operations Research
6 créditsUE Advanced parallel system
6 créditsUE Multi-agent systems
3 créditsUE Fundamentals of Data Processing and Distributed Knowledge
6 créditsUE Scientific methodology regulatory and ethical data usage
6 créditsUE Large-scale data management and distributed systems
6 créditsUE Cryptographic engineering, protocols and security models, data privacy, coding and applications
6 créditsUE From Basic Machine Learning models to Advanced Kernel Learning
6 créditsUE Mathematical Foundations of Machine Learning
6 créditsUE Learning, Probabilities and Causality
6 créditsUE Statistical learning: from parametric to nonparametric models
6 créditsUE Mathematical optimization
6 créditsUE Safety Critical Systems: from design to verification
6 créditsUE Natural Language Processing & Information Retrieval
6 créditsUE Information Security
6 créditsUE Human Computer Interaction
6 créditsUE Next Generation Software Development
6 crédits
UE Stage
30 crédits
UE GS_MSTIC_Ethique de la recherche
6 créditsUE Advanced models and methods in operations research
6 créditsUE Combinatorial optimization and graph theory
6 créditsUE Optimization under uncertainty
6 créditsUE Constraint Programming, applications in scheduling
3 créditsUE Graph and discrete structures
3 créditsUE Advanced heuristic and approximation algorithms
3 créditsUE Advanced mathematical programming methods
3 créditsUE Academic and industrial challenges
3 créditsUE Transport Logistics and Operations Research
6 crédits
UE Stage
30 crédits
Parcours Cybersecurity
L'impact économique des pertes dues à la cybercriminalité s'élève dans le Monde à plusieurs centaines de milliards d'euros par an (445 milliards de dollars selon l'étude de McAfee/CSIS de 2014) avec une forte croissance des attaques, en particulier pour les vols d'identité et de données numériques, ainsi que les attaques malveillantes.
La protection face à ces vulnérabilités sont :
- Robustesse aux cyberattaques des infrastructures sensibles (e.g., stuxnet)
- Robustesse des composants de sécurité face aux vulnérabilités logicielles et fuites de données (e.g., heartbleed)
- Protection de la vie privée et sécurité des infrastructures cloud
- Conception robuste et évaluation des composants de sécurité
- Détection de failles dans les protocoles ou les composants logiciels et matériels
Les thèmes abordés dans la formation englobent les domaines complémentaires de la Cybersécurité, y inclus la cryptologie, le forensic et la protection de la vie privée en particulier pour les systèmes embarqués et les architectures distribuées.
L'objectif du parcours est de former des experts en cybersécurité (incluant les aspects «Data privacy») à bac + 5 capable d'évoluer immédiatement en milieu industriel et pouvant aussi poursuivre en thèse.
Le parcours est labellisé "Core AI" par MIAI
UE Object-oriented and software design
3 créditsUE Partial differential equations and numerical methods
6 créditsUE Signal and image processing
6 créditsUE Geometric Modelling
6 créditsUE English
UE Applied probability and statistics
6 créditsUE Systèmes dynamiques
3 créditsUE Instabilities and Turbulences
3 créditsUE Turbulence
3 crédits
UE Computing science for big data and HPC
6 créditsUE Project
3 créditsUE Internship
3 créditsUE Numerical optimisation
6 créditsUE Operations Research (MG et AM)
6 créditsUE Introduction to cryptology (AM)
6 créditsUE Introduction to cryptology
3 créditsUE Algebraic Algorithms for Cryptology
3 crédits
UE 3D Graphics (AM)
6 créditsUE Turbulences
6 créditsUE Statistical learning and applications
6 créditsUE Variational methods applied to modelling
6 crédits
UE Computing science for big data and HPC
6 créditsUE Project
3 créditsUE Numerical optimisation
6 créditsUE GS_MSTIC_Démarche Scientifique
6 créditsAu choix : 1 parmi 6
UE Introduction to cryptology (AM)
6 créditsUE Introduction to cryptology
3 créditsUE Algebraic Algorithms for Cryptology
3 crédits
UE Operations Research (MG et AM)
6 créditsUE 3D Graphics (AM)
6 créditsUE Turbulences
6 créditsUE Statistical learning and applications
6 créditsUE Variational methods applied to modelling
6 crédits
UE Algèbre 1
9 créditsUE Fonctions holomorphes
6 créditsUE Probabilités
9 créditsUE Analyse 1
9 crédits
UE Travail d'études et de recherche
6 créditsAu choix : 3 à 5 parmi 6
UE Actions de groupes et géométrie hyperbolique
6 créditsUE Algèbre effective et applications
6 créditsUE Géométrie différentielle
6 créditsUE Probabilités approfondies : chaînes de Markov et mécanique statistique
6 créditsUE Théorie spectrale, EDP et mécanique quantique
6 créditsUE Operations Research (MG et AM)
6 crédits
Au choix : 1 parmi 2
UE Software security, secure programming and computer forensics
3 créditsUE Security architectures
6 créditsUE Cryptographic engineering, protocols and security models, data privacy, coding and applications
6 créditsUE Threat and risk analysis, IT security audit and norms
3 créditsUE Physical Security : Embedded, Smart Card, Quantum & Biometrics
6 créditsAu choix : 1 à 2 parmi 2
UE Advanced Security
6 créditsUE Advanced Cryptology
6 crédits
UE Stage Cybersecurité
30 crédits
UE Software security, secure programming and computer forensics
3 créditsUE GS_MSTIC_Ethique de la recherche
6 créditsUE Cryptographic engineering, protocols and security models, data privacy, coding and applications
6 créditsUE Threat and risk analysis, IT security audit and norms
3 créditsUE Physical Security : Embedded, Smart Card, Quantum & Biometrics
6 créditsAu choix : 1 parmi 2
UE Advanced Security
6 créditsUE Advanced Cryptology
6 crédits
UE Stage Cybersecurité
30 crédits
Master of Science in industrial and applied mathematics (MSIAM)
Currently, applied mathematics is an area that provides many job opportunities, in industry and in the academic world. There is a great demand for mathematical engineers on topics such as scientific computation, big data analysis, imaging and computer graphics, with applications in many fields such as physics, medicine, biology, engineering, finance, environmental sciences.
The master of Science in industrial and applied mathematics (MSIAM) offers a large spectrum of courses, covering areas where the research in applied math in Grenoble is at the best level. Our graduates are trained to become experts and leaders in scientific and technological projects where mathematical modeling and computing issues are central, in industry or research. A large and distinguished graduate Faculty participate in the program, bringing their expertise in a wide range of areas of mathematics including applied analysis, numerical analysis and scientific computing, probability theory and statistics, computational graphics, image analysis and processing, and applied geometry.
The academic program is a two-year master program (120 ECTS), fully taught in English. It combines three semesters of courses and laboratory work (90 ECTS) with a six-month individual research project (30 ECTS).
The first year is composed of a common core which provides theoretical and practical grounds in probability and statistics, PDE and modelling, images and geometry as well as computer sciences, optimisation and cryptology.
In the second year, the first semester is divided in 2 tracks :
- Modeling, Scientific Computing and Image analysis (MSCI)
- Data Science (DS)
The second semester is devoted to the master thesis project.
The course is labelled "Core AI" by MIAI.
UE Object-oriented and software design
3 créditsUE Partial differential equations and numerical methods
6 créditsUE Signal and image processing
6 créditsUE Geometric Modelling
6 créditsUE English
UE Applied probability and statistics
6 créditsUE Systèmes dynamiques
3 créditsUE Instabilities and Turbulences
3 créditsUE Turbulence
3 crédits
UE Computing science for big data and HPC
6 créditsUE Project
3 créditsUE Internship
3 créditsUE Numerical optimisation
6 créditsAu choix : 2 parmi 6
UE Operations Research (MG et AM)
6 créditsUE Introduction to cryptology (AM)
6 créditsUE Introduction to cryptology
3 créditsUE Algebraic Algorithms for Cryptology
3 crédits
UE 3D Graphics (AM)
6 créditsUE Turbulences
6 créditsUE Statistical learning and applications
6 créditsUE Variational methods applied to modelling
6 crédits
UE Computing science for big data and HPC
6 créditsUE Project
3 créditsUE Numerical optimisation
6 créditsUE GS_MSTIC_Démarche Scientifique
6 créditsAu choix : 1 parmi 6
UE Introduction to cryptology (AM)
6 créditsUE Introduction to cryptology
3 créditsUE Algebraic Algorithms for Cryptology
3 crédits
UE Operations Research (MG et AM)
6 créditsUE 3D Graphics (AM)
6 créditsUE Turbulences
6 créditsUE Statistical learning and applications
6 créditsUE Variational methods applied to modelling
6 crédits
UE Software development tools and methods
3 créditsUE Modeling seminar and projects
6 créditsUE Geophysical imaging
3 créditsUE An introduction to shape and topology optimization
3 créditsUE Refresh courses
0 créditsUE GPU Computing
6 créditsUE Differential Calculus, Wavelets and Applications
6 créditsUE Fluid Mechanics and Granular Materials
6 créditsUE Handling uncertainties in (large-scale) numerical models
6 créditsUE Temporal, spatial and extreme event analysis
6 créditsUE Advanced Machine Learning: Applications to Vision, Audio and Text
6 créditsUE Natural Language Processing & Information Retrieval
6 créditsUE From Basic Machine Learning models to Advanced Kernel Learning
6 créditsUE Mathematical Foundations of Machine Learning
6 créditsUE Statistical learning: from parametric to nonparametric models
6 créditsUE Learning, Probabilities and Causality
6 créditsUE Mathematical optimization
6 créditsUE Data science seminars and Challenge
6 créditsUE Computational biology
6 créditsUE Quantum Information & Dynamics
6 créditsUE Numerical Mechanics
6 créditsUE Advanced numerical methods for PDEs and optimal transport problems
6 crédits
UE Research projects
30 crédits
UE GS_MSTIC_Ethique de la recherche
6 créditsUE Software development tools and methods
3 créditsUE Modeling seminar and projects
6 créditsUE Geophysical imaging
3 créditsUE An introduction to shape and topology optimization
3 créditsUE Refresh courses
0 créditsUE GPU Computing
6 créditsUE Differential Calculus, Wavelets and Applications
6 créditsUE Fluid Mechanics and Granular Materials
6 créditsUE Handling uncertainties in (large-scale) numerical models
6 créditsUE Temporal, spatial and extreme event analysis
6 créditsUE Advanced Machine Learning: Applications to Vision, Audio and Text
6 créditsUE Natural Language Processing & Information Retrieval
6 créditsUE From Basic Machine Learning models to Advanced Kernel Learning
6 créditsUE Mathematical Foundations of Machine Learning
6 créditsUE Statistical learning: from parametric to nonparametric models
6 créditsUE Learning, Probabilities and Causality
6 créditsUE Mathematical optimization
6 créditsUE Data science seminars and Challenge
6 créditsUE Computational biology
6 créditsUE Quantum Information & Dynamics
6 créditsUE Numerical Mechanics
6 créditsUE Advanced numerical methods for PDEs and optimal transport problems
6 crédits
UE Research projects
30 crédits
Parcours Statistique et sciences des données (SSD)
Ce parcours est proposé à la fois dans la mention Mathématique et applications de l'UFR IM2AG et dans la mention Mathématique informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (MIASHS) de l’UFR SHS.
Le parcours Statistique et science de données (1re et 2e année) a pour objectif de former des professionnels de la statistique et de l’analyse décisionnelle pour l'industrie, l'administration publique et la recherche en statistique appliquée.
Ce parcours est labellisé "Core AI" par MIAI.
UE Probabilité
3 créditsUE Statistique inférentielle
3 créditsUE Logiciels spécialisés
6 créditsUE Outils de présentation et de recherche reproductible
3 créditsUE Analyse des données
3 créditsUE Compléments tests statistiques
3 créditsUE Base de données
3 créditsUE Modèles linéaires et GLM
3 créditsAu choix : 1 à 2 parmi 2
UE Anglais (si niveau B2 non atteint)
3 créditsUE FLE
3 crédits
UE Apprentissage statistique 1
3 créditsUE Projet tutoré et gestion de projet
6 créditsUE Visualisation de données
3 créditsUE Stage
9 créditsUE Données dépendantes 1 : séries temporelles
3 créditsUE Informatique décisionnelle
3 créditsAu choix : 1 parmi 2
UE Données d'entreprise
3 créditsUE Epidémiologie
3 crédits
UE Statistique computationnelle
3 créditsUE Statistique en grande dimension
3 créditsUE Estimation non paramétrique et fonctionnelle
3 créditsUE Apprentissage statistique 2
3 créditsUE Introduction à l'optimisation en Python et Julia
3 créditsAu choix : 4 à 6 parmi 5
UE Biostatistique avancée
3 créditsUE Fiabilité
3 créditsUE Fouille de textes
3 créditsUE Géostatistique, statistique spatiale
3 créditsUE Sondage
3 crédits
Au choix : 1 à 2 parmi 2
UE Anglais
3 créditsUE FLE
3 crédits
UE Projet / Gestion de projet
6 créditsUE Stage
24 crédits
Parcours Turbulences : Méthodes et Applications 2e année
Le parcours master M2 TMA (Turbulences : Méthodes et Applications) propose une nouvelle formation originale sur une thématique scientifique complexe et essentielle. L'approche pédagogique est innovante en recentrant d’abord l’enseignement sur la discipline scientifique, en l’occurrence la turbulence. A cheval sur 3 mentions (Physique, Mathématiques et applications, Mécanique) le parcours TMA s'intéresse à toutes les voies d’analyse de la turbulence avec une vision interdisciplinaire unique : mécanique des fluides, mathématiques, géophysique interne et externe, physique, astrophysique, chimie. La spécialisation se fera en fin de formation par le biais de modules applicatifs au choix et par un stage de M2 de 5 mois en laboratoire de recherche ou centre de recherche R&D. Les étudiants qui choisiront ce parcours souhaiteront devenir experts en mécanique des fluides et turbulence avant de s’orienter vers une application dans un domaine spécifique.
Les 2/3 des enseignements sont en français et 1/3 en anglais, ce qui nécessite un niveau de compréhension suffisant dans les deux langues.
Les étudiants choisiront pour leur expression la langue qu'ils maitrisent le plus.
Plus de renseignements sur le parcours Turbulences : Méthodes et Applications
Ce Parcours de Master vous donne la possibilité de candidater à la Graduate School de l’UGA et l’un de ses 15 programmes thématiques. La Graduate School UGA est un nouveau programme de formation par et pour la recherche qui a été lancé en 2021 au sein de l'Université Grenoble Alpes, et qui concerne l'ensemble des écoles et composantes de l'UGA.
L’objectif de ces programmes thématiques est d’offrir aux étudiants intéressés un programme de formation interdisciplinaire et d’excellence académique alliant cursus universitaire et stages en laboratoires. Chaque programme thématique développe un axe de recherche précis, permettant ensuite de poursuivre en thèse, ou d’avoir une insertion professionnelle directe.
Le programme regroupe des étudiants venant de mentions, parcours de Master ou filières d'ingénieurs différents et travaillant ensemble dans des enseignements spécifiques.
La participation à la Graduate School @UGA s’entend sur 2 ans (M1 et M2) et peut ouvrir la possibilité d’obtenir une bourse académique pour 2 ans pour les meilleurs étudiants internationaux (bacheliers non français).
Pour plus d’informations : https://www.univ-grenoble-alpes.fr/formation/graduate-school/
UE Physique theorique de la turbulence
3 créditsUE Ecoulements diphasiques turbulents
3 créditsUE Effet dynamo et rotation en turbulence
3 créditsUE Bilinguisme Anglais/Français compréhension
3 créditsUE Méthodes expérimentales avancées
3 créditsUE Méthodes numériques avancées
3 créditsAu choix : 4 parmi 11
UE Turbulence compressible
3 créditsUE Turbulence d’ondes
3 créditsUE Controle et turbulence de paroi
3 créditsUE Turbulence en couche limite atmosphérique
3 créditsUE Dynamique des plasmas astrophysiques
3 créditsUE GPU computing
6 créditsUE Dynamique des fluides géophysiques
6 créditsUE Data assimilation in geosciences
3 créditsUE Advanced Simulation Tools for Mechanics and the Environment
6 créditsUE Transfert de chaleur
6 créditsUE Advanced Machine Learning in Earth Sciences
3 crédits
UE Stage M2 5 mois
30 crédits