ORGANISATION
L’année de M1 comprend deux semestres composés de 4 UE fondamentales pour le premier et de 5 UE de spécialisation au deuxième semestre. Les étudiants en parcours Big Data suivent des UE spécifiques. En M2, l’encadrement pédagogique est assuré par des enseignants universitaires et par des professionnels. La réalisation de nombreux dossiers et travaux en groupe permettent aux étudiants d’affiner leurs compétences (écrit, présentation orale, synthèse, projet…).

En M2, les cours se déroulent de mi-septembre à fin février, la deuxième partie de l’année est consacrée au stage (3 mois minimum, 6 mois maximum).

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
« Au-delà de l’aspect statistique, il faudra être capable de visualiser, communiquer et utiliser les données. Savoir accéder à, comprendre et transmettre les conclusions tirées des données: Ces talents vont être extrêmement importants » (Hal Varian, chef économiste de Google)

La prolifération des objets connectés engendre une immense quantité de données structurées ou non et la tendance va se poursuivre. L’objectif du master est de former les étudiants aux métiers des données massives (big data) et de leur traitement / analyse. Répondant aux attentes des professionnels, le master propose aux étudiants un enseignement marquant autour notamment des outils liés aux big data (statistiques, outils d’analyses, machine learning, business intelligence….) et de l’économétrie.

Les étudiants seront capables d’analyser ces données massives, afin de dégager des indicateurs utiles aux décideurs et de permettre une prise de décision efficace par d’autres services de l’entreprise. Il s’agit donc de former des personnes qui seront à l’interface entre les scientifiques des données massives (data scientists) et la prise de décisions stratégiques (marketing, production….). Ils joueront donc un rôle transverse dans l’entreprise.

PRE-REQUIS
Le titulaire aura une bonne maîtrise de l’outil rédactionnel. Il doit aussi manier efficacement les outils informatiques et de présentation orale (type Power Point). La maîtrise de l’anglais est nécessaire. Des connaissances de base en économétrie sont requises.

les compétences développées :
• Analyser et décrypter les données massives à l’aide d’outils statistiques et économétriques pour proposer une analyse stratégique.
• Gérer des grands volumes de données
• Acquérir la capacité de mise en forme des données et présenter les données via des formats accessibles
• Interagir avec les scientifiques des données via la connaissance des problématiques et enjeux de base liés au big data.
• Maîtriser les logiciels de base du big data.
• Comprendre les architectures informatiques et contraintes des data scientists
• Comprendre les principaux algorithmes utilisés dans le big data.
• Etre capable de travailler en équipe
• Organisation, rigueur, capacité rédactionnelle
• Connaissance de l’écosystème et des principaux acteurs qui produisent / gèrent / travaillent la data

PUBLIC VISE 
– Etudiants venant d’un parcours économie ou gestion en M1
– Etudiants venant d’un parcours économie ou gestion ou d’un parcours data en M2

MOBILITE INTERNATIONALE
Echange possible au cours de l’année de M1 sous réserve d’accord du responsable sur les cours suivis à l’étranger.

Le stage de M2 peut être effectué à l’étranger.

AUTRES PARTENAIRES
Nous travaillons avec les entreprises Akabi et Alteryx qui proposent des interventions dans l’année. Nous avons également mis en place un partenariat avec MyJobGlasses afin d’améliorer l’insertion des étudiants.

Directeur des études : Julien VAUDAY

Gestionnaire administratif : Carole IACOPINELLI
Adresse électronique :

Pour candidater à cette formation : rendez-vous ici

MODALITES DE RECRUTEMENT
Entrée directe sur dossier et après entretien des candidats sélectionnés :
• Pour les étudiants ayant suivi une formation BAC +3 / 4 pour l’entrée en M1 en économie et/ou gestion ou BAC + 4 /5 pour une entrée en M2 en économie et/ou gestion
• Pour les étudiants diplômés d’école d’ingénieur ou de commerce habilitées niveau II : accès possible en M2 sur dossier et entretien
• Possibilité d’accès par validation partielle des acquis professionnels (V.A.P.)

Au sein des entreprises (grandes ou publics), des banques, d’organisations publiques ou para publiques, organisme d’accompagnement à l’innovation.

METIERS VISES
Principaux métiers à l’issue du master Big data, analyse et business intelligence :
Data Analyst
Métiers de la Business Intelligence
Data Manager
Data Consultant
Data Protection Officer
Data Officer
Chief Digital Officer
Corporate Economist