UE optionnelles (27 ECTS)

Liste des enseignements

• Au choix: parmi

  • Choix 6 cours : 3 cours de 6 ECTS + 3 cours de 3 ECTS

    • 3 cours de 3 ECTS

      • Au choix: parmi

        • Apprentissage par renforcement

          3 crédits24h

        • Cours externe 1

          3 crédits

        • Cours externe 2

          3 crédits

        • Formation au C++

          3 crédits48h

        • Logiciel SAS

          3 crédits24h

        • Prédition et investissement séquentiels

          3 crédits15h

        • Projets Data Science : cas d'usage pour le CRM

          3 crédits32h

        • Sciences des données et statistique de l'entreprise

          3 crédits32h

        • Technique de filtrage et analyse stat finance

          3 crédits24h

        • Traitement de données massives

          3 crédits16h

    • 3 cours de 6 ECTS

      • Au choix: parmi

        • Analyses des séries financières

          6 crédits32h

        • Chaines de Markov

          6 crédits40h

        • Machine Learning in finance

          6 crédits30h

        • Modèle graphique pour l'apprentissage

          6 crédits24h

  • Choix 7 cours : 2 cours de 6 ECTS + 5 cours de 3 ECTS

    • 2 cours de 6 ECTS

      • Au choix: parmi

        • Analyses des séries financières

          6 crédits32h

        • Chaines de Markov

          6 crédits40h

        • Machine Learning in finance

          6 crédits30h

        • Modèle graphique pour l'apprentissage

          6 crédits24h

    • 5 cours de 3 ECTS

      • Au choix: parmi

        • Apprentissage par renforcement

          3 crédits24h

        • Cours externe 1

          3 crédits

        • Cours externe 2

          3 crédits

        • Formation au C++

          3 crédits48h

        • Logiciel SAS

          3 crédits24h

        • Prédition et investissement séquentiels

          3 crédits15h

        • Projets Data Science : cas d'usage pour le CRM

          3 crédits32h

        • Sciences des données et statistique de l'entreprise

          3 crédits32h

        • Technique de filtrage et analyse stat finance

          3 crédits24h

        • Traitement de données massives

          3 crédits16h

  • Choix 8 cours : 1 cours de 6 ECTS + 7 cours de 3 ECTS

    • 1 cours de 6 ECTS

      • Au choix: parmi

        • Analyses des séries financières

          6 crédits32h

        • Chaines de Markov

          6 crédits40h

        • Machine Learning in finance

          6 crédits30h

        • Modèle graphique pour l'apprentissage

          6 crédits24h

    • 7 cours de 3 ECTS

      • Au choix: parmi

        • Apprentissage par renforcement

          3 crédits24h

        • Cours externe 1

          3 crédits

        • Cours externe 2

          3 crédits

        • Formation au C++

          3 crédits48h

        • Logiciel SAS

          3 crédits24h

        • Prédition et investissement séquentiels

          3 crédits15h

        • Projets Data Science : cas d'usage pour le CRM

          3 crédits32h

        • Sciences des données et statistique de l'entreprise

          3 crédits32h

        • Technique de filtrage et analyse stat finance

          3 crédits24h

        • Traitement de données massives

          3 crédits16h

  • Choix 9 cours de 3 ECTS

    • Au choix: parmi

      • Apprentissage par renforcement

        3 crédits24h

      • Cours externe 1

        3 crédits

      • Cours externe 2

        3 crédits

      • Formation au C++

        3 crédits48h

      • Logiciel SAS

        3 crédits24h

      • Prédition et investissement séquentiels

        3 crédits15h

      • Projets Data Science : cas d'usage pour le CRM

        3 crédits32h

      • Sciences des données et statistique de l'entreprise

        3 crédits32h

      • Technique de filtrage et analyse stat finance

        3 crédits24h

      • Traitement de données massives

        3 crédits16h