Data Science & sciences sociales


Profils

Les voies de Data science de l’ENSAE permettent d’acquérir un profil hautement qualifié en statistique et en économétrie appliquées pour lequel les débouchés sur le marché du travail sont extrêmement variés, du Data Scientist à l’enseignant-chercheur, en passant par le conseil, l’expertise statistique publique ou industrielle.

La voie Data science & sciences sociales comporte un socle d’enseignements méthodologiques avancés en statistique et en économétrie, ainsi qu’une large panel de cours portant sur l’analyse quantitative avancée de l’économie et de la sociologie. L’accent est mis sur l’économétrie des données individuelles, la statistique d’enquête, les méthodologies d’évaluation des politiques publiques, mais aussi l’exploitation des nouvelles sources de données.

Le « Data Scientist » ainsi formé possède une expertise scientifique de très haut niveau qui lui permet d’aider à la prise de décision dans de nombreux domaines : évaluation de politiques publiques, évaluation des politiques des entreprises, statistique d’enquête, ou d’effectuer de la recherche académique. Ce profil polyvalent peut mener aussi bien à des carrières d’expert qu’à des postes décisionnels ou d’encadrement en entreprise.

Métiers

On assiste depuis plusieurs années à une explosion du volume de données disponibles, dans des domaines très divers (par exemple la génétique, les neurosciences, la climatologie, mais aussi la finance, le marketing et les sciences humaines et sociales). Après une période où les questions portaient principalement sur le stockage et la conservation de ces données, ce sont maintenant les problématiques liées à leur exploitation statistique et à leur analyse qui apparaissent comme porteuses d’enjeux d’importance. Les emplois générés nécessitent tout à la fois des compétences techniques et une compréhension stratégique des enjeux sous-jacents. Le caractère transversal des méthodes quantitatives présentées dans cette voie permet ainsi aux étudiants d’accéder à une large palette de métiers, aussi bien dans le public que dans le privé.

Les enseignements de la voie Data science & sciences sociales mettent l’accent sur la modélisation et l’étude empirique des comportements des agents, dans le but d’éclairer les décideurs publics ou privés dans leurs choix et l’appréhension quantifiée de leurs impacts. Il s’agit plus précisément, d’une part, d’être capable d’élaborer un processus de construction de données économiques et sociales et, d’autre part, de savoir utiliser et analyser ces données grâce aux théories économiques et sociologiques récentes. Ce module mène à des postes d’études dans des institutions chargées d’évaluer l’efficacité des politiques publiques ou d’étudier les comportements des agents économiques : INSEE, ministère des finances, mais aussi ministère de l’éducation nationale, ministère du travail ou de la santé, organismes nationaux tels que les caisses de sécurité sociale, l’UNEDIC, l’OFCE, la Banque de France, le Crédoc, internationaux tels que l’OCDE, la Banque mondiale, les institutions européennes ou le FMI, ou encore les instituts de sondage et des laboratoires de recherche (Institut des politiques publiques par exemple). Couplé à un master, ce module mène en effet aussi à la recherche en économie appliquée ou en sociologie quantitative.

Cours obligatoires du premier semestre

Options de spécialisation du premier semestre

6 à 11 ECTS parmi tous les cours suivants :

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Methods in quantitative sociology 3 24+0
Labor economics 4 24+0
Health Economics 3 15+0
Macroeconometrics 4 18+6
Sociologie des pratiques culturelles 4 24+0
Statistical Methods of Econometrics 3 18+0

Options d'ouverture du premier semestre

5 à 10 ECTS parmi les cours du 1er semestre de 3e année dont en particulier :

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Big Data et droit des données 2 12+0
Elements logiciels pour le traitement des données massives 3 0+15
Entrepreneuriat 1 3 18+0
Gestion des risques d’énergie 2 12+0
Langue vivante 3 18+0
Semi and Non Parametric Econometrics 4 24+0
Randomized Methods and Policy Evaluation 3 24+0
Séminaire de sociologie quantitative 3 18+0

Cours obligatoires du second semestre

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Analyse textuelle 3 18+0
Econometrics 3 4 24+0

Un cours de sociologie au choix :

Controverses en sociologie des inégalités 4 24+0
Science des réseaux sociaux et économiques 4 24+0

Options d'ouverture du second semestre

12 à 13 ECTS parmi tous les cours du 2e semestre de 3e année dont en particulier :

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Démographie 2 12+0
Economics of Education and Human Capital 3 24+0
Economics of Energy Markets 3 18+0
Entrepreneuriat 2 3 18+0
Entrepreneuriat digital 3 21+0
Formation par la recherche 3
Gestion humaine dans l’entreprise 2 12+0
High Dimensional Econometrics 4 24+0
Histoire et épistémologie de la statistique 2 18+0
Langue vivante 3 20+0
Projet informatique 4 0+9
Séminaire de sondages 3 18+0
Statistique et économétrie spatiale 3 15+6
Stochastic Optimization and Automatic Differentiation for Machine Learning 4 15+6
Structural Econometrics 4 24+0
Traitement des données distribuées 3 18+0