Présentation

Informations complémentaires

Ce parcours est aussi intéressant pour des étudiants ayant un diplôme d’ingénieur généraliste (ex : écoles centrales) et souhaitant acquérir une compétence complémentaire en optimisation. Il accueille aussi des étudiants des 1res années de master Informatique et Mathématiques et applications et des étudiants en dernière année de Grenoble INP ou de Polytech. Ces derniers peuvent faire ce parcours à la place de leur dernière année.

Dimension internationale :

Etudier à l’international en échange

Dans le cadre de cette formation, vous avez la possibilité de partir étudier durant un semestre ou une année dans un établissement partenaire de l’UGA à l’international.

Le correspondant relations internationales de votre composante pourra vous renseigner.

Plus d’informations sur : https://international.univ-grenoble-alpes.fr/partir-a-l-international/partir-etudier-a-l-etranger-dans-le-cadre-d-un-programme-d-echanges/

Partenariats:

Établissement(s) partenaire(s)

Laboratoire(s) partenaire(s)

Autres(s) structure(s) partenaire(s)

• Multidisciplinary Institute in Artificial Intelligence

Programme

Programme en cours de construction - en attente de vote CFVU

Master applied mathematics 1re année

• Semestre 7
  • UE Partial differential equations and numerical methods 6 crédits ECTS
    • Partial differential equations and numerical methods
    • Partial differential equations and numerical methods Complementary
  • -UE English
  • -UE Object-oriented and software design 3 crédits ECTS
  • -UE Signal and image processing 6 crédits ECTS
  • -UE Geometric Modelling 6 crédits ECTS
  • -UE Systèmes dynamiques 3 crédits ECTS
  • -UE Instabilities and Turbulences 3 crédits ECTS
  • -UE Dynamiques des fluides turbulents 3 crédits ECTS
  • -UE Applied probability and statistics 6 crédits ECTS
• Semestre 8
  • UE Computing science for big data and HPC 6 crédits ECTS
    • HPC
    • Introduction to database
  • -UE Project 3 crédits ECTS
  • -UE Internship 3 crédits ECTS
  • -UE Numerical optimisation 6 crédits ECTS
  • UE Operations Research (MG et AM) 6 crédits ECTS
    • UE Operations Research 3 crédits ECTS
    • Operations Research Complementary
    • Operations Research Complementary
  • UE Introduction to cryptology (AM) 6 crédits ECTS
    • UE Introduction to cryptology 3 crédits ECTS
    • Introduction to cryptology complementary
  • UE 3D Graphics (AM) 6 crédits ECTS
    • UE 3D Graphics 3 crédits ECTS
    • 3D Graphics Complementary
    • UE 3D Graphics 3 crédits ECTS
  • UE Turbulences 6 crédits ECTS
    • Plasmas Astrophysiques et Fusion
    • Experimental techniques in fluid mechanics
  • UE Statistical analysis and document mining 6 crédits ECTS
    • Statistical analysis and document mining
    • Statistical analysis and document mining complementary
    • Statistical analysis and document mining
  • UE Variational methods applied to modelling 6 crédits ECTS
    • Variational methods applied to modelling
    • Variational methods applied to modelling complementary
    • Variational methods applied to modelling

Master applied mathematics 1ere année parcours Graduate School

• Semester 7
  • UE Partial differential equations and numerical methods 6 crédits ECTS
    • Partial differential equations and numerical methods
    • Partial differential equations and numerical methods Complementary
  • -UE English
  • -UE Object-oriented and software design 3 crédits ECTS
  • -UE Signal and image processing 6 crédits ECTS
  • -UE Geometric Modelling 6 crédits ECTS
  • -UE Applied probability and statistics 6 crédits ECTS
• Semester 8
  • UE Computing science for big data and HPC 6 crédits ECTS
    • HPC
    • Introduction to database
  • -UE Project 3 crédits ECTS
  • -UE Internship 3 crédits ECTS
  • -UE Numerical optimisation 6 crédits ECTS
  • -UE GS_MSTIC_Démarche Scientifique 6 crédits ECTS

  1 option(s) au choix parmi 1

  • UE Introduction to cryptology (AM) 6 crédits ECTS
    • UE Introduction to cryptology 3 crédits ECTS
    • Introduction to cryptology complementary
  • UE Operations Research (MG et AM) 6 crédits ECTS
    • UE Operations Research 3 crédits ECTS
    • Operations Research Complementary
    • Operations Research Complementary
  • UE 3D Graphics (AM) 6 crédits ECTS
    • UE 3D Graphics 3 crédits ECTS
    • 3D Graphics Complementary
    • UE 3D Graphics 3 crédits ECTS
  • UE Turbulences 6 crédits ECTS
    • Plasmas Astrophysiques et Fusion
    • Experimental techniques in fluid mechanics
  • UE Statistical analysis and document mining 6 crédits ECTS
    • Statistical analysis and document mining
    • Statistical analysis and document mining complementary
    • Statistical analysis and document mining
  • UE Variational methods applied to modelling 6 crédits ECTS
    • Variational methods applied to modelling
    • Variational methods applied to modelling complementary
    • Variational methods applied to modelling

Master mathématiques générales 1re année

• Semestre 7
  • -UE Probabilités 9 crédits ECTS
  • -UE Analyse 1 9 crédits ECTS
  • -UE Algèbre 1 9 crédits ECTS
  • -UE Fonctions holomorphes 6 crédits ECTS
• Semestre 8
  • -UE Travail d'études et de recherche 6 crédits ECTS

  3 option(s) au choix parmi 5

  • -UE Algèbre effective et cryptographie 6 crédits ECTS
  • -UE Complément sur les EDP 6 crédits ECTS
  • -UE Processus de Markov 6 crédits ECTS
  • -UE Théorie de Galois 6 crédits ECTS
  • UE Operations Research (MG et AM) 6 crédits ECTS
    • UE Operations Research 3 crédits ECTS
    • Operations Research Complementary
    • Operations Research Complementary
  • -UE Géométrie différentielle 6 crédits ECTS

  1 option(s) au choix parmi 1

  • -UE d'ouverture (uniquement si niveau C1 en Anglais atteint) 3 crédits ECTS
  • -UE Anglais scientifique (si niveau B2 non atteint) 3 crédits ECTS

Master 2e année parcours classique

• Semestre 9
  • -UE Combinatorial optimization and graph theory 6 crédits ECTS
  • -UE Advanced models and methods in operations research 6 crédits ECTS
  • -UE Optimization under uncertainty 6 crédits ECTS
  • -UE Constraint Programming, applications in scheduling 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced mathematical programming methods 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced parallel system 6 crédits ECTS
  • -UE Fundamentals of Data Processing and Distributed Knowledge 6 crédits ECTS
  • -UE Scientific methodology regulatory and ethical data usage 6 crédits ECTS
  • -UE From Basic Machine Learning models to Advanced Kernel Learning 6 crédits ECTS
  • -UE Mathematical Foundations of Machine Learning 6 crédits ECTS
  • -UE Learning, Probabilities and Causality 6 crédits ECTS
  • -UE Statistical learning: from parametric to nonparametric models 6 crédits ECTS
  • -UE Graph and discrete structures 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced heuristic and approximation algorithms 3 crédits ECTS
  • -UE Academic and industrial challenges 3 crédits ECTS
  • -UE Transport Logistics and Operations Research 6 crédits ECTS
  • -UE SAT/SMT Solving 3 crédits ECTS
  • -UE Multi-agent systems 3 crédits ECTS
  • -UE Large-scale data management and distributed systems 6 crédits ECTS
  • -UE Cryptographic engineering, protocols and security models, data privacy, coding and applications 6 crédits ECTS
  • -UE Efficient methods in optimization 6 crédits ECTS
• Semestre 10
  • -UE Stage 30 crédits ECTS

Master 2e année parcours Graduate School

• Semestre 9
  • -UE GS_MSTIC_Ethique de la recherche 6 crédits ECTS
  • -UE Combinatorial optimization and graph theory 6 crédits ECTS
  • -UE Advanced models and methods in operations research 6 crédits ECTS
  • -UE Optimization under uncertainty 6 crédits ECTS
  • -UE Constraint Programming, applications in scheduling 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced mathematical programming methods 3 crédits ECTS
  • -UE Graph and discrete structures 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced heuristic and approximation algorithms 3 crédits ECTS
  • -UE Academic and industrial challenges 3 crédits ECTS
  • -UE Transport Logistics and Operations Research 6 crédits ECTS
• Semestre 10
  • -UE Stage 30 crédits ECTS

Stages, projets et missions

En première année de master, un travail d’étude de 39 jours en immersion dans un laboratoire (TER) permet à tous les étudiants de découvrir le monde et le travail de la recherche. Un stage ou projet de recherche de 5 à 7 mois est effectué au deuxième semestre. Il peut se faire en laboratoire de recherche mais aussi dans un service R&D en entreprise. Dans ce cas, un enseignant-chercheur de la formation s’assure de la qualité de la formation à la recherche dispensée. Ce projet de recherche permet une bonne immersion dans le monde de la recherche, la découverte du métier de la recherche et les premiers contacts pour une poursuite éventuelle en thèse ou pour une intégration dans un service R&D.

Admission

Condition d'accès

Le master 1re année est accessible sur dossier (et / ou entretien) aux candidats  justifiant d'un diplôme national conférant le grade de licence dans un domaine compatible avec celui du master  ou bien via une validation d'études ou d'acquis selon les conditions déterminées par l’université ou la formation.

Le master 2e année est accessible sur dossier (et / ou entretien) aux candidats  ayant validé la 1re année d'un parcours compatible ou bien via une validation d'études ou d'acquis selon les conditions déterminées par l’université ou la formation.

Public formation continue : Vous relevez de la formation continue :

• si vous reprenez vos études après 2 ans d'interruption d'études
• ou si vous suiviez une formation sous le régime formation continue l’une des 2 années précédentes
• ou si vous êtes salarié, demandeur d'emploi, travailleur indépendant.

Si vous n'avez pas le diplôme requis pour intégrer la formation, vous pouvez entreprendre une démarche de validation des acquis personnels et professionnels (VAPP).

Pour plus d'informations, consultez la page web de la Direction de la formation continue et de l’apprentissage

Candidature

Vous souhaitez candidater et vous inscrire ? Sachez que la procédure diffère selon le diplôme envisagé, le diplôme obtenu, ou le lieu de résidence pour les étudiants étrangers.

Connaître la procédure qui me concerne et candidater

Et après ?

Poursuite d'études

Ce parcours permet une poursuite en thèse. Son fort encrage industriel permet en particulier aux étudiants de trouver dans de très bonnes conditions des thèses industrielles (Cifre, contrat…)

Métiers visés

Les étudiants sortant de ce parcours ont vocation à, en fonction de leurs préférences :
- S’orienter vers les métiers de la recherche (thèse académique ou industrielle)
- Intégrer, en tant qu’ingénieur spécialiste, des grands services de R & D en optimisation (SNCF, IBM, Air France, Amadeus etc) ou des cabinets de conseil en optimisation (Eurodécision, Artelys etc)
Ils pourront aussi intégrer des entreprises moins spécialisées en mettant en avant leur capacité à analyser méthodologiquement les problèmes opérationnels et en s’affichant ainsi comme des éléments potentiels clefs dans l’amélioration des performances de l’entreprise (en faisant le lien avec les cabinets spécialisés ou en développant des méthodes en interne).
A plus long terme, les étudiants qui s’orientent vers le monde industriel devraient pouvoir, fort de leur expérience dans l’amélioration des performances de l’entreprise et d’une bonne connaissance « métier », accéder naturellement à des postes de décideurs à haut niveau de responsabilité.