Mastère spécialisé en Data Science
Le MS Data Science permet d’acquérir un profil hautement qualifié, à l’interface entre informatique pour données massives et analyse statistique, pour lequel les débouchés sur le marché du travail sont extrêmement variés : conseil, industries technologiques, services financiers innovants, etc.
Les métiers visés sont ceux d’« analyste statisticien » ou de « data scientist ».
Les data scientists sont des spécialistes de l’économie numérique et des traitements de fichiers de données volumineux, capables d’inventer de nouveaux usages et d’en tirer de la valeur profitable à l’entreprise. Ils sont au croisement de l’informatique et de l’analyse statistique. Ils possèdent une expertise scientifique de très haut niveau qui leur permet d’aider à la prise de décision grâce au traitement de ces données dans de nombreux domaines : on pourra citer entre autres le ciblage publicitaire en ligne en temps réel, le marketing dans l’e-commerce ou dans la relation client plus traditionnelle, l’évaluation de politiques publiques, le trading haute fréquence, la biostatistique, l’imagerie. Les data scientists sont aujourd’hui activement recherchés en France comme à l’étranger, dans des start-ups qui construisent de nouveaux usages comme dans des grands groupes pour lesquels l’exploitation de données clients est stratégique : internet (Google, Facebook, etc.), données clients des banques et assurances (Crédit agricole, Axa, etc.) ou des grandes entreprises (SNCF, EDF, etc.).
Les data scientists profitent de leur positionnement particulier entre technique et décision pour se positionner comme experts ou évoluer vers des postes décisionnels ou d’encadrement en entreprise de type « Chief Data Officer ».
La formation
360 heures d’enseignement Un stage de fin d’études de 4 à 6 mois, qui peut être commencé tôt à temps partiel
Le programme du Mastère Spécialisé Data Science est axé sur les trois piliers qui caractérisent le métier de data scientist et sur lesquels les offres d’emploi reposent aujourd’hui le plus souvent :
- un pilier méthodologique, modèles et méthodes d’apprentissage automatique, d’inférence bayésienne, de statistiques en grandes dimensions, d’analyse des réseaux ;
- un pilier technologique/logiciel, un langage de programmation et ses librairies « Big data » (Python…), un logiciel de statistique (SAS, R…), des outils d’interrogation de bases de données (SQL, NoSQL) et de création d’applications parallélisées/distribuées (Hadoop, Mapreduce…) ;
- un pilier de champ d’application, en particulier en marketing quantitatif, finance, économie. Des conférences professionnelles viennent compléter ces enseignements. Des intervenants extérieurs issus du monde professionnel y abordent des thèmes d’actualité et/ou concernant des aspects pratiques du métier de data scientist.
La formation débute en septembre. Environ 40 % des cours sont assurés par les enseignants permanents, 40 % par des enseignants externes et 20 % par des professionnels (Microsoft, Cdiscount, Ernst & Young, Crédit Agricole, Insee, etc.).
Bloc d’intégration (120h, 6 ECTS)
- Rappels de statistique
- Econométrie linéaire
- Séries temporelles
- Python
- Projet en R
- Analyse de données sous R
Bloc de spécialisation (160h, 26 ECTS)
- Apprentissage et data mining
- Bases de données et web
- Statistique computationnelle
- Econométrie du marketing
- Analyse statistique de données de réseau (applications en marketing)
- Outils pour l’analyse des données massives
- Eléments logiciels pour le traitement de données massives – Hadoop
- Projet informatique
Bloc d’approfondissement (13 ECTS à choisir parmi les options proposées, 80h en moyenne)
- Entreprenariat 1 & 2
- Bootstrap et rééchantillonnage
- Statistique bayésienne
- Econométrie avancée des données de panels
- Apprentissage statistique en génomique
- Statistique et économétrie spatiale
- Modèles à espace d’état et filtrage particulaire
- Analyse des données approfondie
- Economics of innovation and intellectual property
A qui s’adresse le MS Data Science ?
Le recrutement standard correspond à des étudiants sortant de formation initiale au niveau Bac+5 et venant acquérir un complément de formation leur permettant d’être compétitifs sur le marché de l’emploi des data scientists. Un effort particulier a été fait pour permettre le recrutement de professionnels (niveau M1 ou équivalent, ou plus) ayant plusieurs années d’expérience, et souhaitant réorienter leur carrière ou simplement enrichir leurs compétences. Pour ce type de profil, une sélection et une remise à niveau adaptées sont proposées, et des cours plus accessibles sont offerts en options.
Les frais de scolarité
Le coût de la formation est fixé :
- à 14 000 € pour les professionnels, les entreprises ou les administrations ;
- à 9 500 € pour les étudiants en continuation d’études ou les demandeurs d’emploi.
