Optimisation et analyse des données PgDip

University of Essex

Notre MSc Optimisation and Data Analytics te plaira si ton premier diplôme comprenait les mathématiques comme matière principale. Nous attendons de toi que tu aies des connaissances préalables en statistiques - par exemple les tests de signification ou les distributions statistiques de base - et en recherche opérationnelle telle que la programmation linéaire.

Les entreprises, les organisations et les individus s'efforcent tous de travailler le plus efficacement possible. La recherche opérationnelle utilise des méthodes statistiques et analytiques avancées pour aider à améliorer les processus complexes de prise de décision afin de fournir un produit ou un service. En travaillant dans ce domaine, tu pourrais identifier les besoins futurs d'une entreprise, évaluer la valeur de la durée de vie d'un client ou effectuer des simulations informatiques pour les compagnies aériennes.

Tu es spécialisé(e) dans les domaines suivants:

• Optimisation continue et discrète
• Econométrie des séries temporelles
• Calcul heuristique
• Conception expérimentale
• Apprentissage automatique
• Modèles linéaires

Notre recherche interdisciplinaire reconnaît que les mathématiques, y compris celles qui peuvent être très abstraites, sont une partie essentielle de la recherche dans de nombreuses autres disciplines.

Notre département de sciences mathématiques jouit d'une réputation internationale dans de nombreux domaines, notamment la théorie des semi-groupes, l'optimisation, les probabilités, les statistiques appliquées, la bio-informatique et la biologie mathématique.

Nous sommes véritablement innovants et axés sur les étudiants. Nos groupes de recherche travaillent sur un large éventail de domaines collaboratifs qui s'attaquent à des problèmes concrets. En voici quelques exemples :

• Nos scientifiques des données réfléchissent soigneusement à la façon de ne pas mentir, et à la façon de ne pas se faire mentir avec des données. Interpréter correctement les données est particulièrement important car une grande partie de nos recherches en science des données est appliquée directement ou indirectement aux politiques sociales, y compris la santé, les soins et l'éducation.
• Nous menons des recherches pratiques avec des données financières (par exemple, l'évaluation du risque d'effondrement du système bancaire britannique) ainsi que des recherches théoriques sur les instruments financiers tels que les polices d'assurance ou les portefeuilles d'actifs.

- Nous étudions également comment les processus physiques se développent dans le temps et dans l'espace. Les applications de ce domaine vont de la modélisation de l'épilepsie à la modélisation des câbles électroniques.

• Nos experts en optimisation cherchent à savoir comment faire le même travail avec moins de ressources, ou comment en faire plus avec les mêmes ressources.
• Notre groupe de mathématiques pures travaille actuellement sur deux nouveaux projets financés intitulés "Machine learning for recognising tangled 3D objects" et "Searching for gems in the landscape of cyclically presented groups".
• Nous menons également des recherches sur l'enseignement des mathématiques et utilisons des technologies passionnantes telles que l'électroencéphalographie ou l'oculométrie pour mesurer exactement ce que ressent un apprenant. Nos recherches visent à encourager la mise en œuvre des "quatre C" de l'éducation moderne, qui sont la pensée critique, la communication, la collaboration et la créativité.