Niveau d'étude visé
BAC +5
ECTS
120 crédits crédits
Durée
2 ans
Composante
UFR des sciences économiques et de gestion
Langue(s) d'enseignement
Français
Présentation
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….) mais aussi de la conduite de projet et de l’économétrie.
99%
Taux de réussite
Objectifs
Fort de leur bagage en économie, les étudiants seront capables d’analyser, de contextualiser et d’interpréter ces données massives afin de faire émerger des scenarii fondés théoriquement. Par conséquent, ils fourniront la matière principale permettant aux entreprises une prise de décision stratégique efficace. Il s’agit donc de former des personnes à l’interface entre scientifiques des données massives (data scientists) et prise de décisions stratégiques (marketing, production…).
Faire émerger les mécanismes sous-jacents aux données collectées devient un enjeu majeur pour le succès d’une entreprise, c’est ce que les étudiants vont apprendre à faire dans ce master.
Savoir-faire et compétences
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
Organisation
Programme
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…).
Admission
Conditions d'admission
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.)
Modalités de candidature
Pour candidater à cette formation, rendez-vous sur Trouver mon master :
https://www.monmaster.gouv.fr/
Créez votre compte et suivez les étapes !
(Pour candidater à cette formation directement en M2, rendez-vous sur Ecandidat :
https://ecandidat.univ-paris13.fr/ecandidat/#!accueilView)
Droits de scolarité
Frais de scolarité annuels :
Droits nationaux pour le master (LMD), selon arrêté ministériel annuel
Étudiants étrangers : "Les droits différenciés ne seront pas appliqués pour les étudiants extracommunautaires pour la prochaine rentrée universitaire. Autrement dit les étudiants étrangers seront exonérés partiellement pour ne régler que les droits nationaux."
Contribution Vie Étudiante et de Campus : selon tarif en vigueur
Pour obtenir l'attestation CVEC, se connecter à www.messervices.etudiant.gouv.fr
et avec votre compte à https://cvec.etudiant.gouv.fr/
Capacité d'accueil
25 étudiants
Pré-requis obligatoires
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
Contacts
Julien VAUDAY
Responsable pédagogiqueService Valorisation, Orientation et Insertion professionnelle de l’Etudiant (Campus de Villetaneuse)
Responsable Service VOIEContact formation continue
Responsable Formation continue