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Master 2 Modélisations Statistiques Economiques et Financières - MOSEF Data Sciences
Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne

Programme classé N°10 l'année dernière.

L'essentiel sur le Master 2 Modélisations Statistiques Economiques et Financières - MOSEF Data Sciences de Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne

Le Master 2 Modélisations Statistiques Economiques et Financières - MOSEF Data Sciences est classé cette année à la 1ère place du classement master Big Data & Data Sciences. Le responsable du programme est HENTATI KAFFEL Rania - Responsable de la formation.

Le programme est disponible en

  • Formation Initiale
  • Formation en Alternance

Le programme requiert une période de stage obligatoire.

La durée totale de la formation est de 12 ou 24 mois suivant le profil du candidat.

La formation recrute les titulaires d'un Bac+4 et Bac+5.

Université et Centre de formation en apprentissage Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne est labelisée :

EDUNIVERSAL, HCERES, Titre RNCP Niv. 7.

Message du Directeur

HENTATI KAFFEL Rania
HENTATI KAFFEL Rania
Le mot de HENTATI KAFFEL Rania - Responsable de la formation

Tous les métiers de l’entreprise se trouvent aujourd’hui impactés par la déferlante du « big data ». L’abondance des données (structurées ou pas) approfondit les nouveaux enjeux qui s’imposent à toutes les étapes de la chaine de valeur : Trading algorithmique, Gestion des risques, Robots intelligents assistants, Marketing prédictif et Chatbots, Sécurisation des données, … Tout cela fait du métier des data scientists et des data analystes les profils les plus recherchés sur le marché.

Le master permet aux étudiants de se doter des connaissances théoriques et fondamentales des modèles d'apprentissage statistiques et de data mining (Machine Learning, Deep Learning). Il propose aussi les  enseignements nécessaires pour pouvoir maîtriser divers outils analytiques et de programmation : Python, Scala, R, SAS, Linux...L’étudiant saura en plus à l’issue de cette formation  travailler sur un environnement big data (cloud avec Microsoft Azure, Hadoop, Spark et Splunk…).

Le master Mosef Data science permet aux étudiants d’acquérir toutes les compétences nécessaires pour exercer dans l’entreprise les métiers de Data Scientist, Data Consultant, Data Mining analyst, Architecte Big Data, et des Spécialistes de la finance quantitative (Quant)

Le Master depuis 1996 forme des économètres-statisticiens de haut niveau en sciences des données et s’appuie sur le réseau très actif des anciens via l'association MOSEF.

Le Mosef Data Science est proposée en formation en apprentissage (alternance) et initiale.

La formation est ouverte depuis 2018 à l'apprentissage permettant aux étudiants une insertion plus efficace et une acquisition plus solide des connaissances requises. Notre équipe pédagogique est partagé entre des universitaires reconnus et des professionnels expérimentés de la datascience et de la finance.

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Les informations détaillées sur le Master 2 Modélisations Statistiques Economiques et Financières - MOSEF Data Sciences de Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne

CONDITIONS D'ADMISSION

Niveau requis

  • Diplôme universitaire Bac +5
  • Diplôme école Bac +5
  • Diplôme universitaire Bac +4
  • Diplôme école Bac +4
  • Diplôme étranger équivalent aux diplômes français ci-dessus

Profils privilégiés

  • Universitaires
  • Etudiants issus d'une école de commerce
  • Etudiants issus d'une école d'ingénieurs

Composition de la promotion en 2023-2024

SÉLECTION

Processus de sélection

  • Dossier
  • Entretien

Session de recrutement

Campagne de candidature 2023-2024 : du 2 mai au 22 mai

Date de clôture de votre dernière session de recrutement : 2024-05-22

COÛT DE LA FORMATION

À titre individuel :

243 euros

Payé par l'entreprise au titre de la formation continue :

9 060 euros

Financement des études :

Contrat d'apprentissage

Stage de 6 mois rémunéré

DÉROULEMENT DES ENSEIGNEMENTS

Durée totale de la formation

12 mois à partir de Septembre

Période de cours

De septembre à fin  avril : 

Une semaine à l'université et une semaine en entreprise 

De mai  à Septembre : plein temps en Entreprise.

 

CONTENU PÉDAGOGIQUE

PRINCIPAUX ENSEIGNEMENTS

Coding & Système d’exploitation

SAS , Python , R, Linux, Scala, SQL, Devops

Apprentissage statistique

  • Machine Learning, Deep Learning
  • Séries temporelles , Econométrie Financière,
  • Modèle de Prevision avec ML et DL, CNN, RNN,
  • MLops
  • NLP

BIG DATA & Data EnARCHITECHTURE

  • Architechture Big Data (Hadoop NoSQL, Data Warehouse, Databricks..)
  • Data Mining

  • Visualisation des données

  • Systèmes répartis

  • Traitement des données avancées avec Spark Scala

Business Expertise & Spécilisation

  • Credit Scoring, CRM analytics , Finance quantitative et Machine learning 

CERTIFICATIONS

Certification Datascientest

1) Réseaux de neurones denses

2) Réseaux de neurones convolutifs

3) Module : FastAPI

4) Module : MLflow

CLOUD - Certifications Microsoft

Préparation certification Google Cloud Professional Data Engineer

CERTIFICATIONS SAS
- SAS base
- Statistical Learning
- Machine Learning
- SAS Viya

 

DÉBOUCHÉS

  • Data Scientist
  • Data Consultant
  • Big Data analyst
  • Data Mining analyst
  • Data Manager
  • Analyste Connaissance Client
  • Business Intelligence Analyst
  • Consultant statisticien
  • Analyste marketing relationnel
  • Chargé d’études en statistiques et informatique décisionnelles

Salaires annuels à la sortie

  • Salaire minimum : 41k€
  • Salaire moyen : 51k€
  • Salaire maximum : 78k€

Partenariat avec des entreprises

CFA Formasup, DATASCIENTEST, Crédit logement, NEXIALOG, EKIMETRIKS, SAS, Aurexia, KPMG , BNP Paribas, HP, LCL, Allianz..

Insertion professionnelle

Secteurs d'activités de l'insertion professionnelle de la Promo 2022/2023

-52% Banques

-19% Assurances

-7% Transports

-4% Santé

-4% Ecologie

-8% Télécom

-4% Luxe

-4% Culture

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