Liste cours majeures maths

• Actuariat 1 (4 ECTS)

• Actuariat 2 (5 ECTS)

• Advanced continuous process (4 ECTS)

• Calculus of variations (5 ECTS)

• Allemand 1&2 (4 ECTS)

• Analyse des données (4 ECTS)

• Anglais 1 (2 ECTS)

• Anglais 2 (2 ECTS)

• Brownian motion and evaluation of contingent claims (4 ECTS)

• Comptabilité de l'entreprise (5 ECTS)

• Control of Markov chains (4 ECTS)

• Discrete processes (8 ECTS)

• Espagnol 1&2 (4 ECTS)

• Functional analysis (10 ECTS)

• Geometry and dynamics (6 ECTS)

• Classical Gravitation (4 ECTS)

• Gravitation of extended bodies and galaxies (4 ECTS)

• Mémoire de recherche (4 ECTS)

• Pré-rentrée mise à niveau : Analyse (0 ECTS)

• Pré-rentrée mise à niveau : statistique (0 ECTS)

• Numerical optimization (4 ECTS)

• Linear models and generalizations (4 ECTS)

• Optimization (6 ECTS)

• Gestion de portefeuille (4 ECTS)

• Monte-Carlo methods (4 ECTS)

• Série temporelles (4 ECTS)

• Poisson process (4 ECTS)

• Numerical methods (5 ECTS)

• Preparation to pure and applied research (5 ECTS)

• Machine learning (5 ECTS)

• Statistiques non paramétriques (5 ECTS)

• SAS, Excel, Matlab (0 ECTS)

• Macroéconomie approfondie (4 ECTS)

• Microéconomie : Théorie des contrats (4 ECTS)

Pré-rentrée

• Calculs stochastiques (0 ECTS)

• Introduction à Python en data science (0 ECTS)

• Introduction à R en Actuariat (0 ECTS)

UE fondamentales

• Comptabilité, fiscalité et réglementation de l’assurance (2 ECTS)

• Ethique, professionnalisme et gouvernance d'entreprise (1 ECTS)

• Générateurs de scénarios économiques en assurance (1 ECTS)

• Méthodes de simulation en assurance (2 ECTS)

• Modèles de taux d'intérêt (2 ECTS)

• Règlementation en assurance : IFRS, communication financière et extra-financière (1 ECTS)

• Théorie de l'assurance vie (3 ECTS)

• Théorie du risque et de la réassurance (3 ECTS)

UE complémentaires

• Actuaire : trouver son poste (1 ECTS)

• Bases de données relationnelles (2 ECTS)

• Conférences professionnelles (0 ECTS)

• English for Insurance and Finance (2 ECTS)

• Gestion et modélisation des risques climatiques (2 ECTS)

• Introduction à l'apprentissage supervisé (2 ECTS)

• Introduction à l'économie du risque et de l'assurance (2 ECTS)

• Introduction à la calibration de modèles financiers (1 ECTS)

• Introduction générale au droit (1 ECTS)

• Méthodes en Visual Basic (1 ECTS)

• Programmes sociaux internationaux (1 ECTS)

UE facultatives

• Méthodes pour la régression et la classification (3 ECTS)

• Visualisation des données avec R (1 ECTS)

UE fondamentales

• Apprentissage statistique et Monte-Carlo accéléré pour le calcul du SCR (1 ECTS)

• Gestion actif-passif d’une société d’assurance (2 ECTS)

• Méthodes numériques en finance (2 ECTS)

• Prévoyance et santé (1.5 ECTS)

• Principe de l'assurance IARD (2 ECTS)

• Règlementation en assurance : Solvency II (2 ECTS)

• Retraite et engagements sociaux (1.5 ECTS)

UE complémentaires

• Conférences professionnelles (0 ECTS)

• Deep learning en assurance et finance (1 ECTS)

• Démographie et tables de mortalité (2 ECTS)

• Machine Learning (2 ECTS)

• Séries temporelles et applications actuarielles (2 ECTS)

UE facultative

• Data project (3 ECTS)

Bloc mémoire - 11 ECTS

• Mémoire (11 ECTS)

Pré-rentrée

• Analyses factorielles (0 ECTS)

• Calculs stochastiques (0 ECTS)

• Modèles linéaires (0 ECTS)

Bloc fondamental

• Deep learning : architectures et optimisation (2 ECTS)

• Langage SQL (2 ECTS)

• Machine learning : Algorithmes en pratique avec Python (2 ECTS)

• Méthodes pour la régression et la classification (3 ECTS)

• Visualisation des données avec R (2 ECTS)

Bloc complémentaire "voie Finance"

• Calcul stochastique et applications en finance (2 ECTS)

• Calculs stochastiques et méthodes avancées en finance (3 ECTS)

• Gestion des risques et construction de portefeuille (2 ECTS)

• Initiation à VBA pour Excel (1 ECTS)

• Modèles de taux d'intérêt (2 ECTS)

• Pratique de Bloomberg (1 ECTS)

Bloc complémentaire "voie Science des données"

• Enjeux et modélisation des risques climatiques (2 ECTS)

• Learning theory (3 ECTS)

• Méthodes actuarielles (3 ECTS)

• Reinforcement learning (2 ECTS)

Bloc fondamental

• Culture financière et de l'assurance (2 ECTS)

• Data project (3 ECTS)

• Leadership et communication (2 ECTS)

• Natural Language Processing (NLP) (2 ECTS)

Bloc complémentaire "voie Finance"

• Activités de marché d'une banque d'investissement (1 ECTS)

• Calibration de Modèles (2 ECTS)

• Gestion globale des risques : VAR (2 ECTS)

• Méthodes numériques en finance (2 ECTS)

• Produits structurés (2 ECTS)

• Risque de crédit (2 ECTS)

Bloc optionnel "voie Finance"

• Apprentissage non supervisé - Clustering (2 ECTS)

• Gestion Actif-Passif et Modélisation ALM (dans le cadre de la Solvabilité 2) (2 ECTS)

• Méthodes actuarielles (3 ECTS)

• Advanced machine learning (2 ECTS)

• Clustering en pratique (2 ECTS)

• Data quality (2 ECTS)

• Generative AI for business (2 ECTS)

• Séries temporelles et applications actuarielles (2 ECTS)

• Trading algorithmique (2 ECTS)

Bloc complémentaire "voie Science des données"

• Advanced machine learning (2 ECTS)

• Clustering en pratique (2 ECTS)

• Cybersécurtié : bases et pratique (2 ECTS)

• Data quality (2 ECTS)

• Generative AI for business (2 ECTS)

• Machine learning - Théorie et algorithme (2 ECTS)

Bloc optionnel "voie Science des données"

• Apprentissage non supervisé - Clustering (2 ECTS)

• Apprentissage statistique et Monte-Carlo accéléré pour le calcul du SCR en assurance vie (2 ECTS)

• Calcul stochastique et applications en finance (2 ECTS)

• Gestion Actif-Passif et Modélisation ALM (dans le cadre de la Solvabilité 2) (2 ECTS)

• Gestion des risques et construction de portefeuille (2 ECTS)

• Initiation à VBA pour Excel (1 ECTS)

• Pratique de Bloomberg (1 ECTS)

• Activités de marché d'une banque d'investissement (1 ECTS)

• Calibration de Modèles (2 ECTS)

• Estimation non paramétrique (2 ECTS)

• Produits structurés (2 ECTS)

• Risque de crédit (2 ECTS)

• Séries temporelles et applications actuarielles (2 ECTS)

Bloc mémoire - 12 ECTS

• Mémoire (12 ECTS)

UE fondamentales

• Anglais des affaires (2 ECTS)

• Decentralized & Crypto Finance : new era of financial services (2 ECTS)

• Deep learning (2 ECTS)

• Introduction à l'apprentissage supervisé (3 ECTS)

• Introduction à l'assurance vie et non vie (2 ECTS)

• Introduction au Machine learning (2 ECTS)

• Méthodes actuarielles (3 ECTS)

• Méthodes pour les modèles de régression (3 ECTS)

• Méthodologie en gestion globale des Risques : VaR (3 ECTS)

• Processus Stochastiques (3 ECTS)

• SAS, R et Python (3 ECTS)

• Solvabilité II (2 ECTS)

UE complémentaires voie QRF

• Modélisation stochastique du risque de crédit (2 ECTS)

• Statistiques et dynamique des produits dérivés (2 ECTS)

UE fondamentales

• Culture Financière et pratique de Bloomberg (2 ECTS)

• Pratique des options (2 ECTS)

• Python et pratique de la Data Science (2 ECTS)

UE complémentaires voie QRF

• Implémentation de modèles multivariés en finance et assurance (2 ECTS)

• Modélisation stochastique de la courbes de taux (3 ECTS)

UE complémentaires voie MDB

• Data Science pour le Business (2 ECTS)

• Machine Learning, Transformer et NLP (2 ECTS)

• Recent Advances in Data Sciences (3 ECTS)

• Renforcement Learning (2 ECTS)

Conduite de projets et mémoire - 15 ECTS

• Conduite de projet et Mémoire (15 ECTS)

Cours introductifs

• A review of probability theory foundations (0 ECTS)

UE fondamentales

• Monte Carlo and Finite Differences Methods with Applications to Finance (6 ECTS)

• Stochastic Calculus (6 ECTS)

• Stochastic Control (6 ECTS)

UE optionnelles (minimum 12 ECTS à valider)

• Computational statistics and Markov chain Monte Carlo methods (6 ECTS)

• Continuous Optimization (6 ECTS)

• Derivative products in finance and insurance (6 ECTS)

• Game theory, applications in economics and finance (6 ECTS)

• Finance haute fréquence : outils probabilistes, modélisation statistique à travers les échelles et problèmes de trading (6 ECTS)

• Machine Learning in finance (6 ECTS)

• Term structures: interest rates, commodities and other assets (6 ECTS)

• Valuation of financial assets and arbitrage (6 ECTS)

UE fondamentales

• Cycle of conferences: strategies and actors of portfolio management (2 ECTS)

UE optionnelles (minimum 24 ECTS à valider)

Bloc 1 : Apprentissage pour l'économie et la finance

• Python/Pytorch project (6 ECTS)

• Reinforcement learning (6 ECTS)

Bloc 2 : Finance et gestion des risques

• Contrôle stochastique et marchés de l'énergie (6 ECTS)

• Gestion globale des risques : VAR (6 ECTS)

• Microstructure des marchés financiers (6 ECTS)

• Modélisation stochastique de la courbe de taux (6 ECTS)

Bloc 3 : Economie et jeux

• Mean field games theory (6 ECTS)

• Variational problems and optimal transport (6 ECTS)

Projet individuel

• Mémoire de fin d'études (18 ECTS)

Cours introductifs

• A review of functional analysis tools for PDEs (0 ECTS)

• A review of probability theory foundations (0 ECTS)

• A review of differential calculus for ODEs and PDEs (0 ECTS)

Cours fondamentaux

• Continuous-time Markov processes (6 ECTS)

• Introduction to dynamical systems (6 ECTS)

• Introduction to evolution PDEs (6 ECTS)

• Introduction to non linear elliptic PDEs (6 ECTS)

• Limit theorems and large deviations (6 ECTS)

• Numerical methods for deterministic and stochastic problems (6 ECTS)

• Stochastic calculus (6 ECTS)

Cours spécialisés

• An introduction to Hyperbolic Systems of Conservation Laws (6 ECTS)

• Bayesian statistics (6 ECTS)

• Continuous optimization (6 ECTS)

• Course of PDE and applications (6 ECTS)

• Determinantal processes, random matrices and hyperuniformity (6 ECTS)

• Differential geometry and gauge theory (6 ECTS)

• Dimension reduction and manifold learning (6 ECTS)

• Dynamics of semi-linear wave equation (6 ECTS)

• Dynamics of gravitational systems with a large number of particles (6 ECTS)

• Entropy methods, functional inequalities and applications (6 ECTS)

• Gravitation classique et Mécanique Hamiltonienne (6 ECTS)

• High-dimensional statistics (6 ECTS)

• Integrable probability and the KPZ universality class (6 ECTS)

• Introduction to control theory (6 ECTS)

• Introduction to generative modeling with flows and diffusions (ENS) (6 ECTS)

• Introduction to statistical mechanics (6 ECTS)

• Lie Groups, Lie algebras and representions (6 ECTS)

• Mean field games theory (6 ECTS)

• Random geometric models (6 ECTS)

• Random walks and random media (6 ECTS)

• Rough paths and SDE (6 ECTS)

• Spectral theory and variational methods (6 ECTS)

• Stochastic control (6 ECTS)

• Variational and geodesic methods for Image Analysis (6 ECTS)

• Variational problems and optimal transport (6 ECTS)

Bloc mémoire

• Mémoire de recherche (18 ECTS)

Cours introductifs obligatoires

• A review of probability theory foundations (0 ECTS)

UE fondamentales 3

• Bayesian statistics (4 ECTS)

• Data Science Lab (4 ECTS)

• Foundations of Machine Learning (4 ECTS)

• High-dimensional statistics (4 ECTS)

• Optimal transport (4 ECTS)

• Optimization for Machine Learning (4 ECTS)

• Reinforcement learning (4 ECTS)

UE optionnelles (5 UE à choisir)

• Advanced machine learning (4 ECTS)

• Bayesian case studies (4 ECTS)

• Bayesian machine learning (4 ECTS)

• Computational social choice (4 ECTS)

• Computational statistics methods and MCMC (4 ECTS)

• Dimension reduction and manifold learning (4 ECTS)

• Data acquisition, extraction and storage (4 ECTS)

• Deep learning for image analysis (4 ECTS)

• Graph analytics (4 ECTS)

• Incremental learning, game theory and applications (4 ECTS)

• Introduction to causal inference (4 ECTS)

• Knowledge graphs, description logics, reasoning on data (4 ECTS)

• Large language models (4 ECTS)

• LLM for code and proof (4 ECTS)

• Machine learning on Big Data (4 ECTS)

• Machine learning with kernel method (4 ECTS)

• Mathematics of deep learning (4 ECTS)

• Monte-Carlo search and games (4 ECTS)

• Non-convex inverse problems (4 ECTS)

• NoSQL databases (4 ECTS)

• Point cloud and 3D modelling (4 ECTS)

• Topics in trustworthy machine learning (4 ECTS)

PSL week - 2 ECTS

• PSL Week ( ECTS)

Bloc stage - 10 ECTS

• Stage (10 ECTS)