Développer et acquérir un socle de connaissances et compétences qui constituent les fondements de la statistique et des différentes disciplines constitutives des statistiques, sciences actuarielles et des sciences des données, discipline autre que celle de sa majeure, et donc maîtriser les prérequis nécessaires en vue, si l’étudiant le souhaite, d’un accès direct au Master en Statistique (orientation générale et orientation biostatistique), au Master en Sciences Actuarielles, au Master en Science des Données (orientation statistique) et un accès facilité au Master en Science des Données (orientation technologies de l’information), tels sont les objectifs que se fixe l’étudiant qui choisit la mineure d’accès à diplôme.
Au terme de la mineure d’accès en Statistique, Sciences Actuarielles et Science des Données, l’étudiant est capable de :
- Min-A.1. Maîtriser, avec la rigueur exigée par la discipline, les fondements théoriques (connaissances, concepts, outils, …) en statistique et dans les principales disciplines constitutives des statistiques, des sciences actuarielles et des sciences des données, prérequis indispensables dans une perspective de (ré)orientation vers le Master en Statistique, Master en Sciences Actuarielles ou le Master en Science des Données.
- Min-A.2. Démontrer une compréhension approfondie et exploiter avec pertinence une palette d’outils de base relevant de la statistique, des sciences actuarielles et des sciences des données.
- Min-A.3. Faire preuve d’une capacité d’abstraction conceptuelle, de formalisme et d’un mode de raisonnement spécifique aux statistiques avec la rigueur exigée par la discipline.
- Min-A.4. Appréhender, questionner, analyser, discuter et résoudre une question en statistique, sciences actuarielles ou science des données, avec la rigueur exigée par la/les discipline(s), en mobilisant les fondements disciplinaires et méthodologiques pertinents.
- Min-A.5. Développer un angle de lecture et une analyse critique et réflexive spécifiques aux statistiques, aux sciences actuarielles et à la science des données avec la rigueur exigée par la discipline.