Data science & sciences sociales


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 et 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.

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.

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 étudiant·es d’accéder à une large palette de métiers, aussi bien dans le public que dans le privé.

Les enseignements de la voie 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.

Enseignements

Premier semestre

Cours obligatoires

Cours optionnels

Vous avez le choix parmi 4 à 6 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)
Methods in quantitative sociology 3 24+0
Labor economics 4 24+0
Experiments in Economics and Social Sciences 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
Big Data et droit des données 2 18+0
Éléments logiciels pour le traitement des données massives 3 0+15
Demography 2 12+0
Gestion des risques de l’énergie 2 12+0
Langue vivante (1 langue max, anglais obligatoire si niveau inférieur à B2) 3 18+0
Semi and Non Parametric Econometrics 4 24+0
Randomized Methods and Policy Evaluation 3 24+0
Sociogenomics 4 24+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

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Econometrics 3 – Panel data and duration models 4 24+0

Ainsi qu’un cours semi-obligatoire parmi :

Science des réseaux sociaux et économiques 4 24+0
Machine Learning for Natural Language Processing 3 18+0

Ainsi qu’un cours semi-obligatoire parmi :

Controverses en sociologie des inégalités 4 24+0
Blockchain Technologies and Tokenomics 3 21+0

Cours optionnels

Vous avez le choix parmi 3 à 5 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)
Blockchain Technologies and Tokenomics 3 21+0
Controverses en sociologie des inégalités 4 24+0
Data Storytelling 3 15+0
Economics of Education and Human Capital 3 24+0
Economics of Energy Markets 3 18+0
Formation par la recherche 3
Economic geography and urban economics 4 24+0
Machine learning for econometrics 4 24+0
Histoire et épistémologie de la statistique 2 18+0
Langue vivante (1 langue max, anglais obligatoire si niveau inférieur à B2) 3 20+0
Projet informatique 4 0+9
Science des réseaux sociaux et économiques 4 24+0
Séminaire de sondages 3 18+0
Sociologie de l’immigration et de l’intégration 4 24+0
Structural Econometrics 4 24+0
Traitement des données distribuées 3 18+0

Stage de fin d'études

Matière ECTS
Stage de fin d’études 7