Parcours Scientifique


Objectifs

Le parcours scientifique s'adresse aux étudiants en l'année pré-master qui souhaite approfondir leurs connaissances en mathématiques, statistiques et  programmation.

Les innovations technologiques résultent très souvent d’applications d’outils mathématiques. Data Science et  Intelligence Artificielle jouent un rôle de plus en plus important  dans le monde d'entreprises. Cela se traduit par une demande croissante d’une solide compréhension de ces outils qui demandent des compétences en mathématiques, statistiques et informatique. Plus généralement les mathématiques développent notre capacité de penser pour trouver des solutions et être innovant.

En particulier,  ce parcours s’adresse aux élèves qui souhaitent s’orienter vers les filières Economie ou Finance de marché ou encore obtenir le titre d’Actuaire à partir de la Convention ESSEC-ISUP- Institut des Actuaires. Il s’adresse aussi aux élèves souhaitant s’orienter vers un cursus de finance quantitative.

Cursus du parcours

Le parcours scientifique comprend trois cours spécifiques,  "Programmation en python (IDSI21024)", "Modélisation Statistique" (IDSS21020) et "Mathématiques avancées" (IDSM21030), qui remplacent les cours "Optimisation et aide à la décision" (IDSD21020/21) et "Business Statistics and Analytics" (IDSS21030 ) du parcours généraliste.  

IDSM21030 - Mathématiques avancées (parcours Scientifique) - T1 et T2 

IDSS21020 - Modélisation Statistiques (parcours Scientifique, Centrale Supélec et ENSAE) - T2 

IDSI21024 - Programmation en Python (parcours Scientifique, Centrale Supélec et ENSAE) - T2


Les descriptifs des cours de gestion sont présentés dans le Guide des Études. 

Contacts

Virginie BRETONNIERE

Assistante - IDO Department

ESSEC Business School

3 Avenue Bernard Hirsch, 95021 Cergy-Pontoise Cedex

• Tel: + 33 (0) 1 34 43 30 87 // Office: N 321

Olga Klopp

Professor - IDO Department

ESSEC Business School

3 Avenue Bernard Hirsch, 95021 Cergy-Pontoise Cedex

• Tel: + 33 (0) 1 34 43 36 98// Office: N 320

• Web: http://kloppolga.perso.math.cnrs.fr/