Master 2 Modélisations statistiques économiques et financières
Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne
L’essentiel sur le Master 2 Modélisations statistiques économiques et financières de Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne
Le Master 2 Modélisations statistiques économiques et financières est classé cette année à la 10ème 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
Il requiert une période de stage obligatoire.
La durée totale de la formation est de 3, 12 ou 24 mois suivant le profil du candidat.
La formation recrute les titulaires d'un Bac+4.
L'université et Le CFA Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne est labelisée :
EDUNIVERSAL, HCERES, Titre RNCP Niv. 7.
Message du Directeur
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.
Les informations détaillées sur le Master 2 Modélisations statistiques économiques et financières de Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne
CONDITIONS D'ADMISSION
Admissions
- Diplôme universitaire Bac +4
- Étudiants titulaires d’un Master1 Économétrie-Statistiques, Master 1 Économétrie, Ingénieurs, Grandes écoles, M1 MASS, M1 Ingénierie Mathématique
Profils privilégiés
- Ingénieurs
- Universitaires
Composition de la promotion en 2022-2023
SÉLECTION
Processus de sélection
- Dossier
- Entretien
- Étude du dossier de candidature déposé sur e-candidat
Entretien avec un jury pour les candidats admissibles.
Session de recrutement
Campagne de candidature 2023-2024 : du 2 mai au 22 mai
Date de clôture de votre dernière session de recrutement : 2023-05-22
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 mi avril : 2 à 3 jours par semaine cours à l'université et 2 à 3 jours en entreprise .
D'avril à Septembre : 100% Apprentissage en Entreprise.
CONTENU PÉDAGOGIQUE
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
BIG DATA & Data EnARCHITECHTURE
- Architechture Big Data (Hadoop NoSQL, Data Warehouse, Databricks..),
-
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
- Modélisation risque de Crédit, CRM analytics , Finance quantitative
CERTIFICATIONS
Certification Datascientest
Text Mining
Machine Learning
Deep learning with Keras ( Réseaux de neuronnes denses , Réseaux de Convolution)
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
:
80k
Partenariat avec des entreprises
CFA Formasup, DATASCIENTEST, 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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