Licence en Mathématiques et Statistique
Structure générale
Le programme comprend 90 crédits répartis comme suit :
- 10 cours de 3 crédits chacun, pour un total de 30 crédits de tronc commun;
- 8 cours spécialisés de mathématiques, 8 cours spécialisés de statistiques, 1 cours de didactique des sciences, tous de 3 crédits chacun, pour un total de 51 crédits;
- 1 projet d’intégration et d’innovation de 9 crédits combinant les deux disciplines.
Liste des cours
Cours du tronc commun
- INF1000 Programmation informatique I
- INF2000 Programmation informatique II
- MAT2000 Mathématiques algorithmiques
- MAT1000 Calcul I
- MAT1500 Algèbre linéaire I
- MAT1600 Probabilités I
- MAT2100 Statistique I
- MAT2200 Programmation mathématique et optimisation
- FRA2000 Français pour scientifiques II
- ANG2000 Anglais pour scientifiques II
Cours de mathématiques
- MAT3100 Analyse I
- MAT3200 Arithmétique et géométrie classique
- MAT3300 Calcul II
- MAT3400 Algèbre linéaire II
- MAT3450 Algèbre
- MAT3500 Analyse II
- MAT3600 Analyse complexe
- MAT3700 Équations différentielles ordinaires et partielles
Cours de statistique
- MAT2600 Probabilités II
- MAT3100 Statistiques II
- MAT3800 Analyse numérique
- MAT4000 Processus stochastiques
- MAT4100 Plans d’expérience et échantillonnage
- MAT4200 Régression et analyse multivariée
- MAT4300 Modélisation statistique I : Modèles d’équations structurelles
- MAT4400 Modélisation statistique II : Modèles multi-niveaux
Cours de didactique
- MAT4700 Didactique des mathématiques
Projet d’intégration
- MAT6000 Projet d’intégration des connaissances et d’innovation en mathématiques et statistique
Cheminement type
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Session |
Sigle |
Titre |
Crédits |
AUTOMNE
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Analyse I |
3 |
|
Arithmétique et géométrie classique |
3 |
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Probabilités II |
3 |
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Statistiques II |
3 |
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Analyse numérique |
3 |
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HIVER
|
Calcul II |
3 |
|
Algèbre linéaire II |
3 |
||
Algèbre |
3 |
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Processus stochastiques |
3 |
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Modélisation statistique I : Modèles d’équations structurelles |
3 |
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Session |
Sigle |
Titre |
Crédits |
AUTOMNE
|
Analyse II |
3 |
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Analyse complexe |
3 |
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Régression et analyse multivariée |
3 |
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Modélisation statistique II : Modèles multi-niveaux |
3 |
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Plans d’expérience et échantillonnage |
3 |
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Projet d’intégration des connaissances etd’innovation en mathématiques et statistique |
3 |
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HIVER
|
Équations différentielles ordinaires et partielles |
3 |
|
Didactique des mathématiques |
3 |