J'ai un diplôme "Ingénieur diplômé de l’école polytechnique universitaire de l’institut national polytechnique Clermont Auvergne, spécialité mathématiques appliquées (Université Clermont Auvergne)"
Je sais faire les actions suivantes :
Les ingénieurs de la spécialité Mathématiques Appliquées de Polytech Clermont seront amenés à pratiquer les activités suivantes : Dans le domaine de la data science : - Elaborer des algorithmes ou des modèles d'intelligence artificielle ; - Traiter des données, interpréter et communiquer les résultats. Dans le domaine du data engineering : - Mettre à disposition des utilisateurs les données nécessaires aux traitements ; - Mettre en production des modèles statistiques. Dans le domaine de la data analyse : - Extraire et structurer les données dans un but d'analyse et d'exploration. Dans le domaine de l'étude et du développement en informatique : - Traduire des besoins fonctionnels sous forme technique ; - Concevoir et développer des logiciels ; - Tester, mettre en production et maintenir ces logiciels. Dans le domaine de la simulation numérique : - Modéliser des phénomènes issus de domaines variés ; - Mettre en œuvre des méthodes numériques pour résoudre ces modèles.
OÙ SUIVRE CE DIPLÔME ?
CLERMONT AUVERGNE INP
Aubière
Non renseigné
Détails du diplôme
Quelles sont les compétences que vous allez apprendre mais aussi comment l'examen va-t-il se passer ?
Compétences attestées :
Au terme de sa certification, l’ingénieur en Mathématiques Appliquées possède un ensemble de compétences spécifiques liées à sa spécialité et reposant sur une solide culture scientifique, lui permettant de poser et de résoudre des problèmes complexes dans les domaines de la science des données, de la simulation numérique et du développement informatique : - Concevoir, interroger et maintenir des bases de données (potentiellement massives et hétérogènes) en assurant leur collecte, leur usage et leur exploitation ; - Décrire, caractériser et analyser des données, par des méthodes statistiques, dans un environnement complexe ; - Mettre en place et interpréter des tests statistiques dans un objectif de prise de décision ou de gestion des risques, - Mesurer la capacité prédictive d'un modèle d'apprentissage supervisé - Modéliser des problèmes d'optimisation pour l'aide à la décision et identifier les méthodes efficaces de résolution ; - Comprendre un problème complexe et proposer une formulation mathématique pour le modéliser ; - Maitriser les différents types de modélisation déterministe et stochastiques et les concepts et outils mathématiques associés ; - Développer des méthodes avancées de résolution numérique de modèles mathématiques considérés ; - Spécifier, concevoir développer, tester et maintenir des logiciels. Au-delà de ces compétences scientifiques et techniques spécifiques, l’ingénieur doit être capable d’appréhender et de gérer des situations complexes au sein d’un système socio-économique grâce à des compétences transversales de type méthodologies, sociales et personnelles : - Piloter et animer des projets dans le domaine des mathématiques appliquées avec une approche globale, créative et systémique, et en gérer les acteurs ; - Communiquer en anglais ou en français afin d’informer et de convaincre les différents interlocuteurs ; - Echantillonner, analyser et interpréter des informations bibliographiques, réglementaires et des données techniques, quantitatives et qualitatives ; - Prendre en compte les dimensions économiques, environnementales et juridiques du domaine des mathématiques appliquées ; - Identifier et prendre en compte les risques ; - S’intégrer dans un environnement de travail en prenant en compte les enjeux et les besoins de la société dans un contexte pluriculturel et/ou international ; - Travailler avec des professionnels exerçant des activités de types variés.
Voies d'accès à la certification :
| Voies d'accès | Composition des Jurys |
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Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant Autorisé |
Directeur de l’école (président de jury), directeur adjoint en charge des études, responsables des 5 spécialités de l’école sous statut étudiant. |
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En contrat d’apprentissage Non autorisé |
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Après un parcours de formation continue Autorisé |
Directeur de l’école (président de jury), directeur adjoint en charge des études, responsables des 5 spécialités de l’école sous statut étudiant et un enseignant-chercheur de la spécialité en charge du suivi de l'étudiant. |
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En contrat de professionnalisation Autorisé |
Directeur de l’école (président de jury), directeur adjoint en charge des études, responsables des 5 spécialités de l’école sous statut étudiant. |
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Par candidature individuelle Non autorisé |
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Par expérience Autorisé |
Directeur de l’école (président de jury), directeur adjoint en charge des études, responsable de la formation continue, enseignant-chercheur responsable de la spécialité, au moins 3 experts dont la majorité sont des enseignants chercheurs et au moins un est issu du monde professionnel et compétent dans le domaine. |
Segmentation de la certification
Cette certification se compose de 5 Blocs de compétences
Les modalités d'acquisition de la certification par capitalisation des blocs de compétences et/ou par équivalence sont définies par chaque certificateur accrédité qui met en œuvre les dispositifs qu’il juge adaptés. Ces modalités peuvent être modulées en fonction du chemin d’accès à la certification : formation initiale, VAE, formation continue.
RNCP37725BC01 - Concevoir des études statistiques, analyser des données à partir de modèles explicatifs ou prédictifs, fournir des outils d’aide à la décision
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues dans un contexte industriel en France ou à l’international Comprendre et s’approprier le problème à résoudre : définition de l’objectif, utilisation des résultats, niveau de performance attendu, … Construire un protocole de récoltes de données par plan d’expérience ou plan d’échantillonnage. Obtenir les données à traiter : interroger si besoin des bases de données, lister les données nécessaires et éventuellement leur quantité (nombre de sujets nécessaires), vérifier les obligations légales et obtenir les autorisations nécessaires Prétraiter des données stockées dans diverses sources en corrigeant les éventuelles erreurs et incohérences présentes afin de rendre ces dernières exploitables : structurer, nettoyer, fusionner, convertir, … Choisir la ou les méthodes statistiques appropriées en fonction de l’objectif visé (exploration, segmentation, prédiction) et du type des variables disponibles (quantitatives, qualitatives) Réaliser l’analyse préliminaire des données : rechercher la présence de valeurs aberrantes, traiter les valeurs manquantes, réaliser les analyses univariée (graphique, résumé statistique), bivariée (corrélations appropriées en fonction du type des variables), identifier les transformations nécessaires (discrétisation, regroupement de modalités), sélectionner les variables à conserver Créer des fonctions qui permettent d’appliquer de façon rapide les transformations à effectuer Entrainer un ou plusieurs modèles appropriés, ajuster finement les paramètres associés à partir de données d’apprentissage et de test ou par validation croisée. Construire un échantillon de validation afin de comparer les performances des différents modèles proposés. Choisir un critère de performance de modèle en fonction de l’objectif de l’étude afin de sélectionner le meilleur modèle. Préparer la solution pour la mise en production Monitorer le système, vérifier sa performance régulièrement re-calibrer le modèle lorsque sa performance baisse. Fournir des outils d’aide à la décision dans différents domaines comme les essais thérapeutiques, l’épidémiologie, la fiabilité. Intégrer les contraintes environnementales et sociétale notamment en termes de sobriété numérique Respecter les principes d’éthique, de déontologie Respecter les principes de qualité de vie et sécurité et santé au travail Mettre en place ou appliquer une démarche qualité Expliquer et justifier ses choix, communiquer à l'oral et à l'écrit par tout moyen, y compris numérique, face à des publics divers (clients, partenaires, équipes, managers) dans un contexte international et multiculturel, et adapter son discours et son comportement à ses interlocuteurs
RNCP37725BC02 - Concevoir et mettre en œuvre numériquement un modèle mathématique dans un contexte appliqué
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues dans un contexte industriel en France ou à l’international. Interagir avec des spécialistes d’autres disciplines pour comprendre une problématique issue d’un problème industriel ou de recherche appliquée et la traduire en modèle mathématique. Modéliser des phénomènes issus de domaines variés (physique, mécanique des fluides, des structures, finance, médical, biologie, économie...) à l’aide de problèmes différentiels déterministes ou stochastiques. Choisir les méthodes de calcul scientifique adaptées à la résolution numérique des problèmes considérés en fonction des propriétés du modèle étudié. Identifier ou élaborer un schéma numérique permettant la résolution de problèmes en grande dimension, de systèmes linéaires ou non linéaires. Analyser numériquement un schéma : estimer sa convergence, son erreur en fonction de la discrétisation choisie, connaître ses forces et faiblesses. Mettre en œuvre une méthode numérique déterministe ou stochastique de résolution de systèmes (différences finies, éléments finis), d’optimisation (méthodes de descentes, méthodes de recherche de zéros). Intégrer les contraintes environnementales et sociétale notamment en termes de sobriété numérique Respecter les principes d’éthique, de déontologie Respecter les principes de qualité de vie et sécurité et santé au travail Mettre en place ou appliquer une démarche qualité Expliquer et justifier ses choix, communiquer à l'oral et à l'écrit par tout moyen, y compris numérique, face à des publics divers (clients, partenaires, équipes, managers) dans un contexte international et multiculturel, et adapter son discours et son comportement à ses interlocuteurs
RNCP37725BC03 - Concevoir, interroger et maintenir des bases de données relationnelles ou non
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues dans un contexte industriel en France ou à l’international. Analyser et formaliser le besoin en exploitation de base de données. Déterminer le type de base de données (relationnelles, NoSQL ou entrepôt de donnée) approprié à la demande et proposer le système de gestion des données comprenant les fonctionnalités spécifiées dans le cahier des charges. Réaliser la modélisation des schémas de données à partir des spécifications établies grâce à un formalisme approprié (E/A, UML, graphe, …). Mettre en place une base de données relationnelle ou non, à partir des besoins, des contraintes et des données du client final. Administrer et sécuriser les données (politiques d'accès, sauvegardes et protection des données personnelles) Interroger les bases de données de façon efficace dans le langage natif ainsi qu'avec d'autres langages de programmation pour répondre à une problématique métier. Fiabiliser la base de données en mettant en place des triggers et des index. Intégrer des données nettoyées dans la base de données en utilisant diverses méthodes et techniques d’import (requêtes SQL, scripts d'import, lignes de commande, des langages informatiques) Intégrer les contraintes environnementales et sociétale notamment en termes de sobriété numérique Respecter les principes d’éthique, de déontologie Respecter les principes de qualité de vie et sécurité et santé au travail Mettre en place ou appliquer une démarche qualité Expliquer et justifier ses choix, communiquer à l'oral et à l'écrit par tout moyen, y compris numérique, face à des publics divers (clients, partenaires, équipes, managers) dans un contexte international et multiculturel, et adapter son discours et son comportement à ses interlocuteurs
RNCP37725BC04 - Spécifier, concevoir et développer des logiciels
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues dans un contexte industriel en France ou à l’international. Rédiger un cahier des charges Concevoir et modéliser une application Utiliser les des langages de programmation impérative ou orientée objet. Développer une application en appliquant les bonnes pratiques de programmation Définir et mettre en œuvre un jeu de tests pour s’assurer de la conformité d’un logiciel avec ses spécifications Rédiger la documentation technique et utilisateur d’un logiciel Intégrer les aspects économiques lié au développement d’un logiciel (licences logicielles, temps de développement, infrastructure matérielle) Intégrer les contraintes environnementales et sociétale notamment en termes de sobriété numérique Respecter les principes d’éthique, de déontologie Respecter les principes de qualité de vie et sécurité et santé au travail Mettre en place ou appliquer une démarche qualité Expliquer et justifier ses choix, communiquer à l'oral et à l'écrit par tout moyen, y compris numérique, face à des publics divers (clients, partenaires, équipes, managers) dans un contexte international et multiculturel, et adapter son discours et son comportement à ses interlocuteurs
RNCP37725BC05 - Conduire un projet faisant appel aux mathématiques appliquées et ou informatique
- Identifier et mobiliser des connaissances scientifiques et techniques pointues dans un contexte industriel en France ou à l’international Mettre en place une démarche projet : analyse de la situation, définition des objectifs, conception, réalisation, évaluation. Utiliser les méthodes et outils de pilotage de projet adaptés à chaque étape. Gérer une équipe de projet pluridisciplinaire. Intégrer les contraintes environnementales et sociétales notamment en termes de sobriété numérique Respecter les principes d’éthique, de déontologie Respecter les principes de qualité de vie et sécurité et santé au travail Mettre en place ou appliquer une démarche qualité Expliquer et justifier ses choix, communiquer à l'oral et à l'écrit par tout moyen, y compris numérique, face à des publics divers (clients, partenaires, équipes, managers) dans un contexte international et multiculturel, et adapter son discours et son comportement à ses interlocuteurs.
