ECTS
120 crédits
Durée
2 ans
Composante
Sciences économiques, gestion, mathématiques et informatique
Présentation
Le marqueur fort du master IES-D3S est le haut niveau de multi-disciplinarité, gage d’une capacité de recul sur les données et d’adaptation aux besoins variés des entreprises.
Si la thématique de l’innovation est placée au centre de la pédagogie, avec pour objectif de montrer comment les problématiques économiques et managériales se croisent avec celles des Data Sciences dans ce domaine riche en données d’origine et de nature très diverses, les compétences développées par les étudiants ne s’y limitent pas.
Les secteurs visés sont aussi bien ceux de la banque (scoring pour le crédit par exemple), que de la finance (notation extra-financière des entreprises), du développement durable (construction d’indicateurs de la RSE), de l’énergie (optimisation de la production et du stockage en lien avec la décentralisation du secteur) ou d'autres secteurs pour lesquels les données économiques jouent un rôle important.
Les diplômés sont amenés à exercer leur métier soit au sein de grandes entreprises de ces secteurs disposant de services d’études dédiés, soit au sein de structures spécialisées dans le conseil et la prestation de services aux entreprises de ces secteurs.
Objectifs
Le master IES-D3S vise à former des ingénieurs maîtrisant toute la chaîne de collecte, mise en forme, traitement et exploitation des données économiques, financières et extra financières utiles aux entreprises pour penser et faire évoluer leur stratégie.
Savoir-faire et compétences
A l'issue de la formation, les diplômés disposent, d’une part, de solides compétences en économie et gestion, indispensables pour comprendre la nature des données et l’information qui peut en être extraite afin de créer de la valeur au sein de l’entreprise et, d’autre part, d'une parfaite maîtrise des méthodes informatiques statistiques et mathématiques permettant la collecte, la mise en forme et le traitement de ces données.
Organisation
Le master comporte deux parcours:
- le parcours Data Science for Social Sciences (D3S) qui peut être intégré à l'issue d'une Licence mention Economie, d'une Licence mention Economie & Gestion (parcours économie), d'une Licence mention MIA-SHS, d'une Licence mention Mathématique, d'une MIAGE ou éventuellement une autre formation comparable suivie en France ou à l'étranger.
- le parcours CMI-D3S qui ne peut être intégré qu'en ayant suivi le parcours sélectif CMI-D3S au sein de la Licence mention Economie Gestion de l'Université Paris Nanterre. Ce parcours est le seul à disposer du label Cursus Master en Ingénierie correspondant à l'accréditation par le réseau FIGURE. Ce parcours ouvrira en septembre 2023, la première promotion de L1 ayant été enrolée en septembre 2020.
Une très grande majorité des cours est commune aux deux parcours. La parcours CMI-D3S comporte des cours additionnels, souvent sous forme d'atelier et de mise en pratique.
Les deux parcours peuvent être suivis en alternance.
Ouvert en alternance
Cet enseignement est ouvert en alternance.
Programme
Sélectionnez un programme
Data Science for Social Sciences
Ce parcours s'adresse aux étudiants titulaires d'une Licence mention Economie, d'une Licence mention Economie & Gestion (parcours économie), d'une Licence mention MIA-SHS, d'une Licence mention Mathématique, d'une MIAGE.
L'accès à partir d'une autre formation comparable suivie en France ou à l'étranger peut être envisagée.
Ce parcours ne confère pas aux étudiants le bénéfice du label Cursus Master en Ingénierie (CMI).
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Méthodes informatiques
6 créditsBases de données avancées
3 crédits30hFondamentaux en machine learning
3 crédits30h
UE Méthodes mathématiques et statistiques
6 créditsAnalyse des données
3 crédits30hEconométrie des séries temporelles / données haute fréquence
3 crédits30h
UE Information économiques et financière
9 créditsEconomie et droit des données et du numérique
4,5 crédits24hInformation comptable, financière et extra financière
4,5 crédits24h
UE Elargir ses connaissances/personnaliser son parcours
4,5 créditsUE Elargir ses compétences/personnaliser son parcours
4,5 créditsProgrammation avancée
3 crédits30hMise à niveau en économie et gestion
1,5 crédits24h
UE Développer ses compétences linguistiques
3 créditsUE Linguistique
3 créditsAnglais
3 crédits18h
UE S'investir pour son université et dans son projet personnel
1,5 crédits
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Méthodes informatiques
4,5 créditsFondamentaux sur les données non structurées
4,5 crédits30h
UE Méthodes mathématiques et statistiques
4,5 créditsStatistique et analyse Baysienne
4,5 crédits30h
UE Information économiques et financière
6 crédits
UE Conduire un travail personnel mobilisant la recherche/l'expertise OU Se former en milieu professionnel
UE Conduire un travail personnel mobilisant la recherche/l’expertise
6 créditsProjet
6 crédits24h
UE Elargir ses connaissances/personnaliser son parcours
4,5 créditsUE Développer ses compétences linguistiques
3 créditsUE Linguistique
3 créditsAnglais
3 crédits18h
UE S'investir pour son université et dans son projet professionnel
1,5 crédits
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Méthodes informatiques
7,5 créditsUE Méthodes mathématiques et statistiques
7,5 créditsThéorie et pratique des graphes et réseaux
3 crédits36hMicroéconométrie
4,5 crédits36h
UE Information économiques et financière
6 crédits
UE Elargir ses connaissances/personnaliser son parcours
4,5 créditsUE Elargir ses compétences
4,5 créditsProjet Tuteuré
4,5 crédits24h
UE Développer ses compétences linguistiques
3 créditsUE Linguistique
3 créditsAnglais
3 crédits18h
UE S'investir pour son université et dans son projet professionnel
1,5 crédits
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Maitriser un domaine et ses méthodes
9 créditsAnalyse sémantique des données textuelles
4,5 crédits36hSolutions techniques pour le big data et l'informatique décisionnelle
4,5 crédits36h
UE Conduire un travail personnel mobilisant la recherche/l'expertise OU Se former en milieu professionnel
6 créditsUE Travail personnel
21 créditsAu choix : 1 parmi 2
Mémoire de recherche
21 créditsStage de 4 mois minimum
21 crédits
CMI - Data Science for Social Sciences
Le parcours CMI-D3S ne peut être intégré qu'en ayant suivi le parcours sélectif CMI-D3S au sein de la Licence mention Economie & Gestion de l'Université Paris Nanterre. Il correspond donc à une formation sur 5 ans couvrant les niveaux L et M.
Ce parcours est le seul à disposer du label Cursus Master en Ingénierie accordé suite à l'accréditation par le réseau FIGURE.
Ce parcours ouvrira en septembre 2023, la première promotion de L1 ayant été enrôlée en septembre 2020.
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Méthodes informatiques
6 créditsBases de données avancées
3 crédits30hFondamentaux en machine learning
3 crédits30h
UE Méthodes mathématiques et statistiques
6 créditsAnalyse des données
3 crédits30hEconométrie des séries temporelles / données haute fréquence
3 crédits30h
UE Information éconoùmiques et financière
9 créditsEconomie et droit des données et du numérique
4,5 crédits24hInformation comptable, financière et extra financière
4,5 crédits24h
UE Elargir ses connaissances/personnaliser son parcours
4,5 créditsUE Elargir ses compétences/personnaliser son parcours
9 créditsProgrammation avancée
3 crédits30hMathématiques et probabilités
3 crédits30hAtelier danalyse conjoncturelle (extra pour CMI)
3 crédits30h
UE Développer ses compétences linguistiques
3 créditsUE Linguistique
3 créditsAnglais
3 crédits18h
UE S'investir pour son université et dans son projet personnel
1,5 crédits
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Méthodes informatiques
4,5 créditsFondamentaux sur les données non structurées
4,5 crédits30h
UE Méthodes mathématiques et statistiques
4,5 créditsStatistique et analyse Baysienne
4,5 crédits30h
UE Information économiques et financière
6 crédits
UE Conduire un travail personnel mobilisant la recherche/l'expertise OU Se former en milieu professionnel
UE Conduire un travail personnel mobilisant la recherche/l’expertise
6 créditsProjet
6 crédits24h
UE Elargir ses connaissances/personnaliser son parcours
4,5 créditsUE Développer ses compétences linguistiques
3 créditsUE Linguistique
3 créditsAnglais
3 crédits18h
UE S'investir pour son université et dans son projet professionnel
1,5 crédits
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Méthodes informatiques
7,5 créditsUE Méthodes mathématiques et statistiques
7,5 créditsThéorie et pratique des graphes et réseaux
3 crédits36hMicroéconométrie
4,5 crédits36h
UE Information économiques et financière
6 crédits
UE Elargir ses connaissances/personnaliser son parcours
10,5 créditsUE Elargir ses compétences
10,5 créditsProjet intégrateur
7,5 crédits20hDatanomics
3 crédits24h
UE Développer ses compétences linguistiques
3 créditsUE Linguistique
3 créditsAnglais
3 crédits18h
UE S'investir pour son université et dans son projet professionnel
1,5 crédits
UE Maîtriser un domaine et ses méthodes
21 créditsUE Maitriser un domaine et ses méthodes
9 créditsAnalyse sémantique des données textuelles
4,5 crédits36hSolutions techniques pour le big data et l'informatique décisionnelle
4,5 crédits36h
UE Conduire un travail personnel mobilisant la recherche/l'expertise OU Se former en milieu professionnel
27 créditsUE Travail personnel
27 créditsAu choix : 1 parmi 2
Mémoire de recherche
27 créditsStage de 4 mois minimum
27 crédits
Admission
Capacité d'accueil
Master 1: 30