L'objectif est de former des 'data scientist' capables de concevoir des modélisations statistiques et des traitement statistiques dans différents domaines . Il s'agit d'une formation pluridisciplinaire à la frontière de trois grand domaines Mathématique, Physique et Informatique

Formation pluridisciplinaire, le master TRIED accueille des étudiants d'horizon divers: physique, mathématiques, mathématiques appliquées aux sciences sociale, mathématiques appliquées, physique et application, électronique, informatique, EEA, école d'ingénieur. 

L'objectif principal est de former des data scientist et d'amener des étudiants spécialisés dans une discipline scientifique (physique, mathématiques, mécanique, EEA) a modéliser des phénomènes spécifiques à celle -ci, en utilisant les méthodes de raisonnement et les méthodologies nouvelles crées pour le besoin de la modélisation. D'une façon générale, la modélisation est à la base du raisonnement employé par tous les secteurs scientifiques.

 Parcours TRIED du Master 1 SPI:

Modules spécialisés

Application des méthodes statistiques * 6 EC

Théorie et traitement des signaux aléatoires 6 EC

Anglais 3 EC

Stage 6 EC

Modules extérieurs (39 EC) à choisir dans les mentions correspondant à la Licence d’origine

(* Module indispensable pour suivre l’année 2) 

   Master TRIED année 2:

Master Professionnel	Master Recherche
Outils d'observation, Capteurs 6 EC	Outils d'observation, Capteurs 6 EC
Traitement d'image 6 EC	Traitement d'image 6 EC
Base de données 6 EC	Base de données 3 EC
Application industrielles du traitement statistique + projet long 3 EC	Modélisation avancée + projet long 6 EC
Reconnaissances des formes et methodes neuronales 6 EC	Reconnaissances des formes et méthodes neuronales 6 EC
Mise en oeuvre des Méthodes de Reconnaissance des Formes et Neuronales 3 EC	Mise en oeuvre des Méthodes de Reconnaissance des Formes et Neuronales 3 EC
Anglais 3 EC	Stage 30 EC
Connaissance de l'entreprise 3 EC
Stage 24 EC