| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Oct. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | 14600 € |
| Accréditation(s) | CGE, QUALIOPI, EFMD |
Description
Valorisez un premier diplôme en découvrant comment analyser les données afin de prendre les meilleures décisions pour l’entreprise et d’optimiser sa performance dans des domaines aussi variés que le marketing, la gestion des opérations ou la finance. Très complet, le Master of Science Data Science & Business Analysis vous apprend à anticiper l’évolution des besoins et les attentes des marchés en combinant approche technique et étude de cas concrets. A l’issue de votre parcours, vous maitriserez tous les domaines interconnectés de la Data Science: utilisation des logiciels de gestion, Machine Learning, Data Science, analyse et visualisation des données…
Cursus enalternance (au rythme de 3 semaines en entreprise et 1 semaine en cours) et en français.
Thématiques abordées
Programme détailléSemestre 1
- Ethique et solidarité
- Finance d'entreprise
- Diagnostique stratégique de l'entreprise
- Gestion de projet et management des systèmes d'information
- Ecosystème entrepreneurial
- Connaissance de soi et développement personnel
- Business English
- Corporate finance
- Diagnostique stratégique de l’entreprise
- Gestion de projet et management des systèmes d’information
- Entrepreneurship ecosystem
- Self actualization
- Business English
Semestre 2
- Probabilités et statistiques pour Data Science
- Mathématiques pour Data Science
- Excel et analyse de données
- SQL et exploitation des bases de données
- Introduction au python
- Développement personnel et professionnel
- Business English
Semestre 3
- Outils de business analytics I
- Outils de business analytics II
- Machine learning I
- Enjeux et outils de la big data
- Python approfondi
- Data visualisation et storytelling
- Méthodes de recherche
- Développement personnel et professionnel
- Business English
Semestre 4
- Finance pour analytics et Data Science
- Marketing pour analytics et Data Science
- Excellence opérationnelle pour analytics et Data Science
- Machine learning II
- Méthodes de recherche
- Développement personnel et professionnel
- Séminaire action - Hackathon
- Business English
Les débouchés :
- Marketing Science Marketing Director
- Consultant DATA
- Chief Data Officer
- Audit Manager
- Chef de Projet Data
- Data Analyst
- Consultant Pilotage & Business Intelligence
Objectifs de la formation
- Améliorer vos compétences en matière de Big Data
- Transmettre des outils spécifiques aux industries du traitement, de l'analyse et de la visualisation des données
- Mettre le Big Data et la Data Science au service de l'entreprise dans de nombreux domaines (marketing, gestion des opérations, finance...)
- Développer une connaissance approfondie des dernières méthodes de structurations, d'analyse et de visualisation des données
- Acquérir les principaux langages utilisés en science des données
Points forts
- Utilisation d'outils informatiques clés pour l'analyse des données (SQL, Python, Power BI, etc...)
- Spécialisation à la croisée de l'informatique, des mathématiques et de l'entreprise
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