Data Science & Business Decision


La troisième année de l’ENSAE comporte six voies de spécialisation. Chacune a été conçue pour proposer une séquence de cours de spécialisation cohérente, dans une perspective “métiers” et non “discipline”. Chacun des métiers exercés par des ENSAE fera appel à des degrés divers à l’analyse économique et aux méthodes statistiques. Ces disciplines sont donc présentes au sein de chaque voie.

Profils

La voie « Data Science & Business Decision » propose une gamme complète d’outils d’aide à la décision pour les entreprises, en s’appuyant notamment sur les méthodes développées en data science. Les décisions d’entreprise concernées touchent à de nombreux aspects de la vie des affaires :

  • relations des entreprises avec leurs clients : politiques de tarification, actions marketing, stratégie en matière de publicité, etc. ;
  • interactions avec les concurrents, clients et fournisseurs, stratégies de croissance et d’innovation, etc. ;
  • gouvernance et stratégie financière : décisions et financement en matière d’investissement, méthodes de valorisation, fusions et acquisitions ;
  • gestion interne : pilotage, contrôle de gestion, ressources humaines, etc.

Les principaux champs d’application au cœur de la voie sont l’économie industrielle (économie de l’entreprise et des marchés), l’organisation et la finance d’entreprise, ainsi que le marketing quantitatif. Les enseignements développent les fondements théoriques des outils présentés, ainsi que leur mise en œuvre pratique au moyen des méthodes quantitatives les plus récentes (notamment en apprentissage statistique et en économétrie structurelle). La voie offre en option l’ensemble des cours de statistique et d’économétrie utiles pour les applications à la décision économique et financière des entreprises.

Métiers

Les débouchés de la voie sont variés. Une première catégorie de métiers a trait à la conception et à l’évaluation de stratégies marketing innovantes, notamment de nouveaux systèmes de tarification. Plusieurs cours obligatoires, comme Empirical industrial organisation et Quantitative marketing, expliquent comment les entreprises peuvent exploiter les données à leur disposition pour éclairer leurs stratégies. L’apparition de bases de données massives permet en effet de mieux comprendre les comportements des consommateurs. Une meilleure connaissance de la demande permet aux entreprises d’optimiser leur offre, notamment leurs offres tarifaires dynamiques (revenue management). Ces évolutions ont historiquement concerné quelques secteurs particuliers (transport aérien ou ferroviaire, plateformes de réservation de chambres d’hôtel, etc.), mais elles se généralisent désormais à de vastes pans de l’économie. Dans le même temps, les entreprises sont de plus en plus désireuses de mesurer ex post l’efficacité de leurs actions marketing – un domaine dans lequel les méthodes économétriques développées pour l’évaluation des politiques publiques trouvent une nouvelle application.

La voie donne également accès à tous les métiers de la microéconomie qui ont trait à la concurrence et au fonctionnement des marchés. Il peut par exemple s’agir, en lien avec les régulateurs, d’analyser les effets d’une opération de concentration ou de s’assurer que les pratiques tarifaires d’une entreprise sont conformes aux règles du droit de la concurrence. De manière générale, une compréhension précise de l’organisation de l’entreprise et une formation approfondie en économie industrielle et en gestion des risques de marché forment aux métiers du conseil, qu’il s’agisse de conseil en organisation (par exemple améliorer la structure d’une entreprise à la suite d’une fusion-acquisition) ou de conseil en stratégie (par exemple conseiller les entreprises sur leur stratégie de croissance).

En résumé, la voie Data Science & Business Decision forme les étudiant·es aux méthodes quantitatives modernes tout en leur donnant une vision globale de l’entreprise et de son environnement. Elle leur permet d’acquérir des compétences opérationnelles dans une vaste gamme de métiers et de secteurs d’activité. Plusieurs cours optionnels explorent des secteurs de l’économie particulièrement stratégiques, qui sont appelés à se développer ou à évoluer dans leur organisation : énergie, commerce en ligne, économie collaborative, transport et économie urbaine, assurance et santé. L’offre d’enseignements est complétée par des cours de comptabilité et stratégie financière, de contrôle de gestion et de droit (notamment justice prédictive et droit des données).

La voie prépare ainsi les étudiant·es à occuper des responsabilités de haut niveau dans des grandes entreprises (services économiques et les directions financières), mais aussi à participer au développement de jeunes entreprises innovantes. Les étudiant·es trouveront également des débouchés dans des organismes financiers, des cabinets de conseil et d’études économiques, des cabinets juridiques, des administrations nationales ou internationales et des autorités de concurrence et de régulation sectorielle (Arcep, Arafer etc.). Enfin, la voie offre des bases théoriques et empiriques solides aux étudiant·es qui souhaitent poursuivre leur formation par un doctorat en économie et se diriger ensuite vers des carrières académiques.

Business Data Challenge 2019

Une entreprise propose, en collaboration avec les enseignants-chercheurs de l’école, un sujet économique ou financier et fournit les données sur lesquelles travaillent plusieurs groupes d’étudiants de février à mai. Chaque groupe est supervisé à la fois par des enseignant-chercheurs de l’école et par un spécialiste issu de l’entreprise sponsor. Les travaux sont évalués par un jury et le meilleur travail est récompensé par un prix.

L’essentiel du travail fourni par les élèves dans le cadre de ce projet porte sur l’analyse économique, la modélisation et la mise en oeuvre des techniques de data science (économétrie et machine learning) sur les données réelles mises à disposition par l’entreprise sponsor. Un soin tout particulier est apporté au choix des méthodes afin qu’elles répondent à la problématique formulée par l’entreprise. Le projet réalisé doit être vu comme un travail d’étude intensif en data, dans une optique « recherche et développement » visant à explorer et tester de nouvelles idées pour améliorer en vraie grandeur la stratégie de l’entreprise dans une ou plusieurs dimensions.

La production finale est constituée d’un mémoire d’une vingtaine de pages en anglais et d’une soutenance orale en anglais devant le jury.

L’équipe qui aura proposé la meilleure solution gagnera un prix.

Enseignements

Premier semestre

Cours obligatoires

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Empirical Industrial Organization 4 24+0
Microeconometric Evaluation of Public Policies 3 24+0
Theory of Industrial Organization ou Apprentissage statistique appliqué 4 24+0 ou 18+6

Cours optionnels

Vous avez le choix parmi 4 à 7 options* sur l’ensemble du catalogue de cours de 3A, semestre 1 (sous réserve de compatibilité avec votre emploi du temps,). Nous vous recommandons les cours suivants :

*dont langue vivante

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Apprentissage statistique appliqué 4 18+6
Big Data et droit des données 2 18+0
Corporate Finance Theory (HEC) 4 24+0
Econometrics of Competition (X) 4 24+0
Économie de la publicité et du commerce en ligne 2 12+0
Éléments logiciels pour le traitement des données massives 3 0+15
Enchères et Matching : apprentissage et approximations 3 18+0
Entrepreneuriat 1 3 18+0
Environmental Economics 4 24+0
Gestion des risques de l’énergie 2 12+0
Health Economics 3 15+0
Langue vivante (1 langue max, anglais obligatoire si niveau inférieur à B2) 3 18+0
Marketing 2 18+0
Merger and Acquisitions 3 18+0
Théorie microéconomique appliquée à l’assurance 3 15+3
Theory of contracts and incentives 4 24+0
Theory of Industrial Organization 4 24+0
Topics in Law, Data & Economics 3 18+0
Valuation of startups (X) 2 27+0

Stage d'application (2A) ou cursus intégré

Si vous étiez en deuxième année à l’ENSAE

Matière ECTS
Stage d’application de 2A 7

 

Si vous arrivez directement en troisième année (cursus intégré), vous devez suivre le bloc d’harmonisation de 5 semaines, quelle que soit la voie de spécialisation choisie pour la suite.

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Séries temporelles (CI) 1 15+12
Statistiques mathématiques 1,5 18+12
Économétrie (CI) 1,5 18+12
Introduction aux langages R et Python (CI) 1 12+0

Option des élèves de la voie « économie »

Introduction à l’apprentissage statistique 2 12+6

Option des élèves de la voie « mathématiques appliquées »

Microéconomie 1 18+12
Macroéconomie 1 18+12

Option pour poursuivre dans la voie actuariat

Instruments financiers 3A 0

Second semestre

Cours obligatoires

Cours optionnels

Vous avez le choix parmi 3 à 5 options* sur l’ensemble du catalogue de cours de 3A, semestre 2 (sous réserve de compatibilité avec votre emploi du temps,). Nous vous recommandons les cours suivants :

*dont langue vivante

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Analyse financière et stratégie d’entreprise 2 12+0
Bayesian methods and applications in marketing 2 12+0
Competition policy in practice: cases 4 24+0
Consumer Economics and Pricing Strategies 4 24+0
Data Storytelling 3 15+0
Economics of Energy Markets 3 18+0
Entrepreneuriat 2 3 18+0
Entrepreneuriat digital 3 21+0
Formation par la recherche 3
From Micro to Macro via Firms as Organizations: Firm Dynamic Analysis 2 12+0
Langue vivante (1 langue max, anglais obligatoire si niveau inférieur à B2) 3 20+0
New technology and the sharing economy (X) 4 18+0

Stage de fin d'études

Matière ECTS
Stage de fin d’études 7