Master 2
Ingénierie Statistique et Financière (ISF)

Dernière mise à jour le 28/03/2024

Place du Maréchal de Lattre de Tassigny, 75775 Paris, France

Formation en présentiel

Bac + 5

Titre RNCP niveau 7 : MASTER - Mathématiques appliquées, statistique
( code RNCP 34039  -  code diplôme 13511417 )

Group 15

Formation éligible
à la prime de 6000€

Group deliivery

Diplôme délivré par l’Université Paris Dauphine
- Contrôle continu, examens finaux et soutenance
- Validation partielle par blocs de compétences : non

Place du Maréchal de Lattre de Tassigny, 75016 Paris, France

Rentrée : Du 18/09/2023
au 30/09/2024

Présentation de la formation

Objectifs

Cette formation prépare aux métiers quantitatifs de la Finance, de l’Assurance et à celui de Statisticien.

Dans le cadre de la formation, deux options sont proposées :
- « Quantification des Risques Financiers » qui vise l’évaluation des risques de marché ou de crédit d’actifs financiers ;
- « Parcours Statistique » qui elle est orientée vers le Machine Learning et le traitement de données.

 

Compétences visées

Elle permet d'acquérir de solides compétences en matière de mathématiques financières et de statistiques. Mais aussi les processus stochastiques, les méthodes actuarielles, la solvabilité, la gestion des Risques. La pratique Bloomberg. Introduction au Machine Learning. Analyses de données. Plus Python, SAS et R.

Pré-inscription à la formation :
c'est par ici !

Les inscriptions pour cette formation sont désormais closes (mais il reste parfois quelques places, transmettez-nous votre candidature via le formulaire de contact).

Inscriptions ouvertes prochainement

Débouchés

  • Analyste quantitatif dans une banque d’investissement
  • Chargé d’études actuarielles
  • Chargé d’études statistiques
  • Data Scientist
  • Consultant pricing et risque produits financiers
  • Modélisateur dans une société de gestion de portefeuilles

Rythme d’alternance

Contrat d'apprentissage (ou de professionnalisation sous conditions)

Parcours alterné de 575 h sur 13 mois

Rythme d’alternance

  • 2 jours en formation
  • 3 jours en entreprise

Prérequis et admission

  • Avoir validé un Master MIDO mention mathématiques appliquées ou équivalent Bac +4
  • Avoir réussi les étapes de sélection de l’Université et du CFA Afia
  • Être recruté comme apprenti par une entreprise
  • Formation accessible aux étudiants en situation de handicap

Programme

Enseignements Volumes
Processus stochastiques

30 h

Modélisation stochastique de la courbe de taux

21 h

Modélisation stochastique du risque de crédit

21 h

Méthodes actuarielles

21 h

Introduction à l'assurance vie et non vie

21 h

Solvabilité 2

15 h

Introduction à la réglementation

24 h

Méthodologie en gestion globale-des risques : VaR

21 h

Pratique des options

15 h

Anglais des affaires

21 h

Culture Financière & Pratique de Bloomberg

18 h

Analyse des données et scoring

27 h

Analyse des données et scoring (TP)

3 h

Méthodes pour les modèles de régression

21 h

Introduction au Machine Learning I

18 h

Introduction au Machine Learning II

15 h

Python (cours et projet)

15 h

Applications de Python et deep learning

18 h

SAS et R (cours et projet)

18 h

Mémoire et Conduite de projet

18 h

Option 1 ou 2

42 h

1 : Parcours Quantification des Risques Financiers

-

Évaluation d’options et algorithmes

-

Instruments de crédit et CDOs

-

2 : Parcours Statistique

-

Data mining pour la relation client et le marketing (Commun ISF)

-

Pratique du Machine Learning

-

Conférence (commun)

24 h

Projet individuel

28 h

Tutorats

100 h

Total 575 h

Contacts

Université Paris Dauphine Judith NTSAME judith.ntsame@dauphine.fr 01 44 05 48 82

CFA afia Ghada CHOUCHENE Chargée de Mission Alternance gchouchene@cfa-afia.fr 06 82 58 68 96

Université Paris Dauphine CFA afia
Judith NTSAME Ghada CHOUCHENE
Chargée de Mission Alternance
judith.ntsame@dauphine.fr
gchouchene@cfa-afia.fr
01 44 05 48 82 06 82 58 68 96
Group 7

94 %

de taux de réussite

chiffre-50

0 %

de poursuite d’études

icon-5

84 %

d’insertion pro à 3 mois

icon-4

0 %

d’interruption de parcours

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