Finance-proba-salle de marché

Mouais... autant je suis d'accord que le "machine learning" peut être vu une branche des proba/stats (un autre nom étant d'ailleurs l'apprentissage statistique) autant pour le choix de M2 la question se pose. Il existe bien des masters qui se concentrent sur les techniques d'apprentissage, et sur les aspects pratiques (bases de données à grande échelle etc.) tout comme il existe des masters qui se concentrent sur les proba appliquée à la finance.

Je ne connais rien aux salles de marché, par contre il est possible de se former aux probas financières et d'avoir des bases de machine learning dans la plupart des formations de mathématiques financières.
Par exemple si tu penses au M2 de proba finance ("El Karoui") de Jussieu tu peux y suivre le "certificat Big Data" : https://www.ljll.math.upmc.fr/FilBigData.
Le M2MO propose également des cours de ML / sciences des données etc. : https://masterfinance.math.univ-paris-diderot.fr/index.php/formation/2011-03-14-17-28-56/organisation-de-lenseignement.

A l'inverse si tu choisis une formation spécialisée Machine Learning (à tout hasard le MVA ou le nouveau M2 de Jussieu : https://m2a.lip6.fr/) tu vas avoir une formation pointue sur les divers aspects de l'apprentissage et l'optimisation mais peu d'opportunités de te former aux mathématiques financières, en tout cas dans le cadre de la formation.

Bonjour,

Si tu te destines à travailler dans une salle de marché, tu dois absolument compléter tes études en maths avec des études en finance. Renseigne toi dans ton université sur les UV pertinentes. Des M1/ M2 à Paris Dauphine sont très bien. Un M2 avec 'maths/ finance' sera pas mal, mais fait attention au stage qui doit être dans une banque. Et bosse ton anglais car les entretiens seront dans cette langue.

Je suis d'accord avec @YvesM et @Polka. Si c'est la finance que tu veux, il faut absolument faire un master maths+finance. En faites le secteur financier travaille depuis longtemps avec les données et ils ont des besoins très spécifiques. Par exemple le très populaire réseau de neurones artificiels n'est presque jamais utilisé en finance parce que c'est une boite noire et de ce fait ne permet pas de faire les interprétations. Les masters qui répondent à cette demande existent depuis 20-30 ans. Certains masters enseignent l'analyse des données (le fameux "machine learning" appliquée à la finance) et y sont spécialisés. Même si le secteur embauche bien, la concurrence reste dure parce que il y a beaucoup d'étudiants qui veulent faire la finance et beaucoup de masters...

Si jamais tu penses à choisir la finance parce que:
1) c'est bien payé
2) on trouve vite un CDI
sache que ce n'est pas le seul secteur qui cumule le point 1) et 2). ;-) Il y a tellement d'applications pour les spécialistes en analyse des données! Le master MVA a l'avantage de montrer les différentes applications possibles. Et on peut choisir le secteur de spécialisation pendant la thèse.

@un_etudiant, @Héhéhé vous parlez en connaissance de cause diplôme et expérience à l’appuie? Le lien que donne @un_étudiant (M2MO): ils essayent de joueur sur la vague "maching learning". Ecrire "Machine learning" et une ligne plus bas "apprentissage statistique" ce n'est pas très sérieux. Si on regarde la maquette des cours, on voit qu'il n'y a pas grande chose pour le parcours "Statistiques et data science" qui enseigne très peu de techniques et reste quand même tourné vers la finance. Autant de faire tout de suite le parcours 1 "Statistique et Modèles aléatoires en finance".