Master 2 Modélisations Statistiques Economiques et Financières - MOSEF Data Science
Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne
L'essentiel sur le Master 2 Modélisations Statistiques Economiques et Financières - MOSEF Data Science de Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne
Le Master 2 Modélisations Statistiques Economiques et Financières - MOSEF Data Science est classé cette année à la 1ère place du classement master Big Data & Data Sciences. Le responsable du programme est Rania HENTATI KAFFEL - 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 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, QUALI CERT, Titre RNCP Niv. 7.
Message du Directeur
Tous les métiers de l'entreprise se trouvent aujourd'hui impactés par la déferlante du big data et des technologies d'intelligence artificielle. L'abondance des données, structurées ou non, transforme profondément les enjeux à toutes les étapes de la chaîne de valeur dans l’entreprise : trading algorithmique, gestion des risques, intelligent assistant robots, marketing prédictif, chatbots, sécurisation des données, etc. Ces transformations créent une demande croissante de professionnels qualifiés dans le domaine de la data science, tels que les data Scientists et les Machine Learning Engineer, Data Consultant, Big Data Architect…, qui figurent aujourd'hui parmi les profils les plus recherchés sur le marché.
Bien que les technologies d'IA générative et les modèles de langage de grande taille (LLMs) soient encore émergentes, elles connaissent une adoption exponentielle et ont le potentiel de transformer en profondeur des secteurs variés, notamment la finance, la santé, l'industrie et les services, tout en posant des défis importants, notamment en termes d'éthique, de sécurité et de responsabilité.
Le master MoSEF Data Science 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…).
La formation est structurée en deux volets principaux :
- Prérequis théoriques pour les métiers de la Data Science : Le programme commence par une remise à niveau en outils fondamentaux comme SAS, Python avancé et les techniques de base de données. Ce socle théorique permet aux étudiants d'acquérir une compréhension approfondie des concepts clés nécessaires pour réussir dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la science des données.
- Blocs de connaissances essentiels pour les métiers de la Data Science et l'intelligence artificielle. : Le programme couvre ensuite des thèmes spécifiques et avancés qui sont cruciaux pour les métiers de la data science. Les étudiants se plongent dans des sujets tels que le Cloud Data Engineering, le Web Scraping, l'ingénierie et gestion de code (Linux, Docker, GitHub), et le Machine Learning appliqué. En deuxième semestre, ils poursuivent avec des modules en Deep Learning, incluant des applications concrètes en Natural Language Processing et des modèles de prévision. La formation inclut également des cours en Big Data Architecture et des projets concrets en entreprise pour garantir une maîtrise des processus de mise en production de projets data (MLOps)et la maîtrise des modèles de langage étendus (LLMs) et de l’intelligence artificielle générative, appliqués à la finance et la banque.
Le master en Data Science appliquée à la Finance et l'Économie permet ainsi à nos étudiants d'acquérir toutes les compétences nécessaires pour occuper des postes variés : Data Scientist, Data Consultant, Analyste en data mining, Architecte Big Data, ou encore spécialiste en finance quantitative.
Le Master depuis 1996 forme des économètres-statisticiens-Data Scientists de haut niveau s’appuie sur le réseau très actif des anciens via l'association JOSEF.
- 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
Difficile de trouver chaussure à son pied ?
Les informations détaillées sur le Master 2 Modélisations Statistiques Economiques et Financières - MOSEF Data Science 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 2024-2025
SÉLECTION
Processus de sélection
- Dossier
- Entretien
Session de recrutement
Campagne de candidature 2024-2025 : du 2 mai au 22 mai
Date de clôture de votre dernière session de recrutement : 22-05-2025
Candidature en ligne : via eCandidat Paris 1 Panthéon-Sorbonne ou Campus France : étudier en France pour les candidats internationaux.
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, Scala, SQL, Devops,Ingénierie et Gestion de code: Linux, Docker et GitHub , Web Scraping et API
Apprentissage statistique
- Machine Learning & Optimisation Avancée, Deep Learning
- Advanced time series , Économétrie Financière,
- Modèle de Prévision avec ML et DL, CNN, RNN,
- Mise en Production Projet Data (Mlops...)
- Natural Language Processing NLP
BIG DATA & Data En ARCHITECHTURE
- Big Data Architechture (Hadoop, Hive, Spark)
- Data Mining
- Visualisation des données
- Systèmes répartis
- Cloud Data Engineering (Azure, Spark)
Business Expertise & Spécialisation
- 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
- 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 : 41 000€
- Salaire moyen : 48 000€
- Salaire maximum : 63 000€
Partenariat avec des entreprises
CFA Formasup, DATASCIENTEST, Crédit logement, NEXIALOG, EKIMETRIKS, SAS, Aurexia, KPMG , BNP Paribas, HP, NVIDIA, LCL, Allianz, crédit agricole..
Insertion professionnelle
Secteurs d'activités de l'insertion professionnelle de la Promo 2022/2023
- 42,2% Banques
- 29,4% Assurances
- 11,8% Industrie
- 11,8% luxe
- 5,9% Santé
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