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

  • Composante

    UFR de mathématiques et informatique (UFR27)

  • Période de l'année

    Automne

Liste des enseignements

  • 2 cours de 6 ECTS

    • Au choix: parmi

      • Analyses des séries financières

        6 crédits32h
      • Apprentissage statistique

        6 crédits24h
      • Calcul stochastique et modèle de diffusion

        6 crédits48h
      • Chaines de Markov

        6 crédits40h
      • Contrôle stochastique en finance

        6 crédits24h
      • Introduction au Machine Learning

        6 crédits40h
      • Machine Learning in finance

        6 crédits30h
      • Méthodes de Monte Carlo en finance

        6 crédits36h
      • Méthodes probalistiques numériques avancées en finance

        6 crédits24h
      • Modèle graphique pour l'apprentissage

        6 crédits24h
      • Modèles avancés de la courbe des taux

        6 crédits12h
      • Modélisation aléatoire en finance

        6 crédits66h
      • Modélisation de données

        6 crédits40h
      • Statistique des diffusions

        6 crédits24h
  • 5 cours de 3 ECTS

    • Au choix: parmi

      • Apprentissage par renforcement

        3 crédits24h
      • Copules et applications financières

        3 crédits18h
      • Cours externe 1

        3 crédits
      • Cours externe 2

        3 crédits
      • Deep Learning

        3 crédits20h
      • EDP en finance et méthodes numériques

        3 crédits32h
      • Formation au C++

        3 crédits48h
      • Gestion quantitative d'actifs

        3 crédits24h
      • Instruments financiers

        3 crédits32h
      • Logiciel SAS

        3 crédits24h
      • Marchés de l'énergie

        3 crédits12h
      • Mesure de risque

        3 crédits24h
      • Méthode non linéaires en finance

        3 crédits16h
      • Méthodes asymptotiques en finance

        3 crédits16h
      • New Technologies in Finance

        3 crédits18h
      • Optimisation pour l'apprentissage

        3 crédits20h
      • Prédition et investissement séquentiels

        3 crédits15h
      • Processus ponctuels et application en finance

        3 crédits16h
      • Projets Data Science : cas d'usage pour le CRM

        3 crédits32h
      • Quant Analysis XVA Analys

        3 crédits16h
      • Réseaux de neurones

        3 crédits20h
      • Risque de crédit

        3 crédits16h
      • Risque de modèle et validation

        3 crédits16h
      • Sciences des données et statistique de l'entreprise

        3 crédits32h
      • Technique de filtrage et analyse stat finance

        3 crédits24h
      • Trading algorithmique

        3 crédits15h
      • Traitement de données massives

        3 crédits16h