Data Science pour l'Economie et l'Entreprise du Futur (DS2E)

Le parcours Data Science pour l’Economie et l’Entreprise du Futur – DS2E (Data Science for Economics and Business) s’adresse aux étudiants intéressés par la science des données dans le domaine de l’économie et de la gestion. Aujourd’hui, il s’agit d’un enjeu majeur visant à relever de réels défis pour les entreprises et les acteurs économiques en général. Le développement soutenu de la saisie, du stockage et du calcul des données permet la production, la gestion, le traitement et l’analyse d’ensembles de données de plus en plus volumineux. La granularité et la multidimensionalité de ces données offrent des avantages aux économistes et aux gestionnaires pour identifier les tendances économiques lorsqu’elles surviennent, une meilleure perception des effets des différentes politiques et chocs économiques, une amélioration significative des mesures et la construction de nouveaux indicateurs de performance. Les étudiants du Master DS2E seront initiés aux techniques quantitatives les plus récentes qui permettent d’extraire de la valeur à partir des Big Data et d’influencer les décisions stratégiques des organisations opérant dans des contextes hétérogènes.

Concepts enseignés

• Analyse de série de temps
• Analyse de série temporelles
• Mathématiques
• Réseau de neurones
• traitement automatisé du langage

Débouchés

Analyste de données, data miner, analyste de données sur le plan juridique, analyste quantitatif, consultant

Informations complémentaires

La Faculté est fortement sollicitée par ses partenaires industriels traditionnels pour la mise en place d'un programme de formation en science de données, en raison du besoin urgent de former des économistes et des managers sur ce sujet. Le Master DS2E a été développé dans cette finalité : former des économistes et des gestionnaires capables de travailler avec des données et/ou de manager des équipes et des projets travaillant dans le domaine de la science des données, et inversement, former les « spécialistes de la donnée » aux dimensions économiques et managériales.

Frais d'inscription

NC

Lien entre la formation et l'IA : Elevé Faible

Approche de la formation : Pratique Théorique