Classement Master Big Data & Data Sciences
TOP 25 2022

Découvrez le classement Eduniversal des masters Big Data & Data Sciences

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1. École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique - ENSAE Paris

MS Data Science

2. HEC

MSc Data Science for Business X -HEC

3. ENSAI

Master for Smart Data Science

4. CentraleSupélec / ESSEC Business School

Master of Science in Data Sciences & Business Analytics

5. Grenoble Ecole de Management / Grenoble INP - Ensimag

Mastère Spécialisé Big Data

6. TELECOM Paris

Mastère Spécialisé® Big Data - gestion et analyse des données massives

7. TBS EDUCATION

MSc Big Data, Marketing & Management

8. Université Paris 1 - Panthéon Sorbonne

Master 2 professionnel Traitement de l'Information et Data-science en Entreprise

9. Université de Technologie de Troyes

Mastère Spécialisé® Big Data : Analytics Avancées pour la Décision

10. Université Paris 1 Panthéon Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne

Master 2 Modélisations statistiques économiques et financières

11. Université de Reims Champagne-Ardenne

Master Statistique pour l'Évaluation et la Prévision

12. MBA ESG

MBA Big Data et Intelligence artificielle

13. NEOMA Business School

Master of Science / MSc Finance & Big Data

14. Paris School of Business

MSc Data Management

15. ESC Clermont Business School

Master of Science - MSc in Business Intelligence and Analytics

16. ESCP Business School

MSc in Big Data and Business Analytics

17. CY Tech

Master International Big Data / Business Analytics (ADEO)

18. INSA Toulouse

Mastère spécialisé Valorisation des données massives

19. TSM

Master in Finance and Information Technology (FIT)

20. Data ScienceTech Institute

Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence

21. ESG FINANCE

Mastère Big Data et Data Science en finance

22. IAE Gustave Eiffel - Campus de Marne-la-Vallée

Master Data Analyst

23. Rennes School of Business

MSc in Data and Business Analytics

24. UniLaSalle

Master of Science Agricultural & Food Data Management

25. Université Paris Saclay - Graduate School Sciences de l’ingénierie et des systèmes

Master 2 TRIED Traitement de l'Information et Exploitation des Données

Choisir un Master, un MS ou un MBA en Big Data & Data Sciences - lumière sur la spécialité

int_etoile Le secteur du Big Data

Avec ses 6,4 milliards d’appareils connectés, les « Information Technologies » sont plus que jamais sous les feux de la rampe. Ce chiffre pouvant atteindre les 21 milliards en 2020 selon les prévisions, les professionnels de la Data, en charge de la gestion, de l’organisation et de l’analyse des données générées par l’usage de ces objets connectés, deviennent des profils très recherchés. Le gouvernement français estime par exemple que plus de 135 000 nouveaux emplois seront créés d’ici 5 ans pour ce secteur qui a le vent en poupe.

Pour pouvoir analyser et exploiter ces données non structurées et collectées en nombre toujours plus exponentiel, 61 % des entreprises déclarent rechercher des profils dotés de compétences en gestion et management de « Big Data » (littéralement « Données massives » ou « Mégadonnées »).

int_malette Travailler dans le secteur du Big Data

Demandant beaucoup de rigueur, d’analyse et de logique, les métiers du Big Data ouvrent de nombreuses portes à ceux qui aiment les chiffres et la stratégie. On ne le répètera jamais assez, le Big Data est un secteur d’avenir, qui aujourd’hui, par manque de formations dédiées, peine encore à recruter des profils qualifiés : dans le monde, on estime que 40 % des 4.5 millions postes de « data scientists » proposés sont finalement non-pourvus.

Parmi ces postes, ceux en lien avec le « data management » sont particulièrement prisés : choisir une formation qui allie compétences techniques et managériales peut-être une bonne stratégie pour trouver rapidement des fonctions à hautes responsabilités. Un savoir-faire marketing complémentaire ou la maîtrise d’un secteur d’activité particulier peuvent être d’autres véritables atouts pour une bonne évolution professionnelle.

int_blocnote Master/MS/MBA en Big Data

Transversal par excellence, le Big Data concerne de nombreux secteurs d’activité tels que l’actuariat, l’assurance, la finance, les télécommunications et bien d’autres… Et cela ne risque pas de s’atténuer de sitôt : véritable opportunité de croissance pour les entreprises, la rationalisation et l’analyse des « données massives » est un besoin que les établissements de formation n’ont pas manqué d’observer. Si le nombre de masters, MS et MBA dans le domaine du Big Data augmente sensiblement en France depuis quelques années, il reste encore relativement limité mais permet néanmoins d’accéder à l’éventail de nouveaux métiers que cette discipline a créé : Architecte Big Data, Ingénieur Big Data, Ingénieur Data Scientist, Global data analytics, Growth Hacker

Qu’il se trouve en tête de chaine (par la mise au point d’outils et d’architectures pour la collecte d’informations et la présentation des tendances générales normalisées) ou en sa fin (par la manipulation de données ordonnées pour la prise de décisions stratégiques), le professionnel du Big Data a, quoi qu’il en soit, de belles opportunités face à lui.

int_oeil L’œil du spécialiste : pourquoi faire un master, un MS ou un MBA en Big Data ?

Sebastien Corniglion, Directeur Général Data ScienceTech Institute, met l’accent sur les bonnes dénominations des métiers du secteur du Big Data & Data Sciences : “Nous n’aimons pas les « buzzwords » à DSTI. Nous aimons par contre bien qualifier les métiers auxquels nous formons, avec leurs compétences, leurs perspectives d’emplois et de carrières.

Le Data Scientist, qui est un métier de mathématiques appliquées complexes avec l’utilisation d’outils informatiques pour la conception et/ou l’amélioration des algorithmes permettant la modélisation descriptive ou prédictive des données, pour l’aide à la décision. Certains parlent d’Intelligence Artificielle, même si nous en sommes encore loin : l’apprentissage automatique par la machine, ou « machine learning » est plus raisonnable. Les Data Scientists, n’étant pas des informaticiens, ils produisent des prototypes ou « Preuves de Concept » à industrialiser.

Le Data Engineer, qui est un métier d’informatique, où l’on analyse, conçoit et implémente les réservoirs et les pipelines de données de l’entreprise, afin « d’abreuver » les différents composants du système d’information (SI). Ils participent grandement à l’architecture du SI. Le Data Engineer a également la charge de la « mise à l’échelle » dans le système d’information des organisations des preuves de concepts de leurs collègues Data Scientists. À ce titre, leurs compétences mathématiques sont solides, au point qu’on les appelle parfois « Machine Learning Engineers ».

Le Data Analyst, qui est un métier aussi essentiel que transverse de « business support » : c’est l’opérateur expert des outils permettant l’aide à la décision. À ce titre, il doit savoir manipuler les réservoirs de données, se connecter aux différents points du pipeline de données de l’entreprise, puis utiliser des logiciels complexes permettant à la fois l’analyse et la restitution graphique des résultats. Le but est invariant : ses résultats doivent éclairer et aider la prise de décision. Ce métier ancien est en plein bouleversement : d’un expert Excel du 20e siècle, on passe à des compétences extrêmement larges allant des statistiques descriptives et inférentielles à la manipulation de bases de données structurées ou pas.”

int_ecran Le secteur du Big Data en 2020

Le Big Data, porté par le développement de nouvelles technologies et de nouveaux algorithmes, est un secteur qui doit faire l’objet de veille technologique constante tant les process, voire même les métiers qui en découlent, évoluent rapidement.

Les besoins en experts, s’ils sont croissants au sein des entreprises spécialisées dans les technologies de l’information, commencent à se faire aussi sentir dans des secteurs où ils étaient encore réduits il y a peu. Parallèlement aux nouveaux métiers, des fonctions préexistantes, influencées par ce nouveau vecteur d’analyse, évoluent aussi rapidement dans des domaines connexes tel que le design (avec des réflexions sur l’ergonomie et les parcours clients par exemple), le commerce (que recommander et à qui ?) ou encore la sécurité digitale

int_podium Le classement des masters, MS et MBA en Big Data

Cette année, plusieurs évolutions sont à noter au sein de ce classement qui s’intitule désormais « Big Data & Data Sciences ».

Concernant le trio gagnant, le Mastère Spécialisé® Data Science d’ENSAE Paris se hisse à la 1ere place, suivi de MSc Data Science for Business X – HEC d’HEC / X - École Polytechnique qui progresse également d’une place. Le Master in Statistics for Smart Data d’Ensai progresse de six rangs et vient se classer 3e.

D’autres progressions sont à noter au sein de ce classement : le Mastère Spécialisé® Big Data - gestion et analyse des données massives de TELECOM Paris se hisse à la 6e place et le Master of Science - MSc in Business Intelligence and Analytics d’ESC Clermont Business School monte de 6 rangs et vient se classer 15e.

Université Paris 1 - Panthéon Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne se démarque particulièrement avec ses deux formations classées, dont une nouvelle entrée : le Master 2 professionnel Traitement de l'Information et Data-science en Entreprise figure parmi les dix premiers, à la 8e place. Le Master 2 Modélisation Statistiques Economique Financière fait son entrée à la 10e place.

Parmi les nouvelles entrées, on retient le Masternova - Mastère Spécialisé® en Management de l’Innovation dans les Agro-activités et Bio-industries de NEOMA Business School / AgroParisTech arrivé à la 13e place. Le Master Finance and Information Technology (FIT) de TSM – Toulouse School of Management arrive à la 19e place, suivi à la 20e place du Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence de Data ScienceTech Institute. Les 24e et 25e correspondent également à de nouvelles entrées : il s’agit du Master of Science Agricultural & Food Data Management d’UniLaSalle et du Master 2 TRIED Traitement de l'Information et Exploitation des Données d’Université Paris-Saclay / UVSQ.

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