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
L’ensemble des métiers de l’entreprise est aujourd’hui profondément transformé par l’essor du Big Data et des technologies d’intelligence artificielle. L’explosion des volumes de données, qu’elles soient structurées ou non, redéfinit les enjeux stratégiques à toutes les étapes de la chaîne de valeur : finance quantitative et trading algorithmique, gestion des risques, assistants intelligents, marketing prédictif, cybersécurité, automatisation des processus, chatbots, etc.
Ces mutations rapides s’accompagnent d’une demande croissante de profils hautement qualifiés en data science et en intelligence artificielle, tels que Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Consultant, Architecte Big Data ou analyste quantitatif, aujourd’hui parmi les métiers les plus recherchés sur le marché du travail.
Parallèlement, l’émergence des modèles d’IA générative et des modèles de langage de grande taille (LLMs) marque une nouvelle rupture technologique. Leur adoption, désormais exponentielle, transforme en profondeur de nombreux secteurs - finance, banque, santé, industrie, services - tout en soulevant des enjeux majeurs en matière d’éthique, de gouvernance, de sécurité et de responsabilité des systèmes algorithmiques.
Dans ce contexte, le Master MOSEF Data Science a pour objectif de former des experts capables de concevoir, analyser et déployer des solutions data et IA avancées, en s’appuyant sur des fondements théoriques solides et une forte orientation opérationnelle. La formation couvre les principaux modèles d’apprentissage statistique, de data mining, de machine learning et de deep learning, tout en développant une maîtrise approfondie des outils et environnements professionnels : Python, R, Scala, SAS, Linux, ainsi que les écosystèmes Big Data et Cloud (Azure, Hadoop, Spark, Splunk).
La formation est structurée autour de deux grands axes complémentaires :
1. Socle théorique et méthodologique en Data Science
Le programme débute par un renforcement des compétences fondamentales en programmation avancée, statistiques, économétrie et bases de données, constituant un socle indispensable à la compréhension et à la modélisation des phénomènes économiques et financiers complexes.
2. Blocs avancés en Data Science et Intelligence Artificielle
Les étudiants approfondissent ensuite des thématiques clés telles que le Cloud Data Engineering, le Web Scraping, l’ingénierie logicielle et la gestion du code (Linux, Docker, GitHub), ainsi que le Machine Learning appliqué. Le second semestre est consacré aux méthodes avancées de Deep Learning, incluant des applications concrètes en traitement automatique du langage naturel (NLP), en prévision, et en intelligence artificielle générative. Une attention particulière est portée à l’architecture Big Data, à la mise en production des modèles (MLOps) et à l’usage des LLMs, notamment dans les secteurs de la finance et de la banque.
Le Master MOSEF Data Science appliquée à la Finance et à l’Économie permet ainsi aux diplômés d’accéder à une large palette de débouchés : Data Scientist, Data Consultant, Data Analyst, Architecte Big Data, ingénieur Machine Learning, spécialiste en finance quantitative, aussi bien en cabinet de conseil, en banque, en assurance, que dans les grands groupes industriels ou technologiques.
Créé en 1996, le Master MOSEF forme depuis près de trente ans des économètres, statisticiens et data scientists de haut niveau, et s’appuie sur un réseau d’anciens élèves particulièrement actif, structuré autour de l’association MOSEF, favorisant l’insertion professionnelle et les partenariats avec les entreprises.
La formation est proposée en formation initiale et en apprentissage (alternance). Ouverte à l’apprentissage depuis 2018, elle permet une immersion professionnelle renforcée, tout en garantissant un haut niveau d’exigence académique. L’équipe pédagogique est composée d’enseignants-chercheurs reconnus et de professionnels expérimentés de la data science et de la finance, assurant un équilibre étroit entre rigueur scientifique, innovation technologique et applications concrètes.
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 2025-2026
SÉLECTION
Processus de sélection
- Dossier
- Entretien
Session de recrutement
Campagne de candidature 2025-2026 : du 2 mai au 22 mai
Date de clôture de votre dernière session de recrutement : 22-05-2026
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
AWS
-
Accès au parcours en ligne AWS Artificial Intelligence Practitioner via AWS Skill Builder
-
Introduction aux fondamentaux de l’IA et de l’IA générative dans l’écosystème AWS
-
Découverte des services clés, dont Amazon Bedrock
-
Passage optionnel de la certification AWS AI Practitioner
Certification Datascientest
1) Réseaux de neurones denses
2) Réseaux de neurones convolutifs
3) Module : FastAPI
4) Module : MLflow
CLOUD - Certifications Microsoft AZ900
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, AWS, 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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