| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l’école | Privé |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | 15500 € |
| Accréditation(s) | CGE, AACSB, EQUIS, EESPIG, DATADOCK, QUALIOPI, AMBA |
Description
Développez une expertise dans les domaines de la finance et de la gestion de données en apprenant à maîtriser parfaitement la Data et les outils informatiques (Big Data/AI, codage Python/R, gestion de projet). Devenez leader de la transformation digitale d’une entreprise, construisez une architecture de données et définissez des indicateurs de performance.
Approfondissez et mettez en pratique vos connaissances au cours d’immersions de 4 à 8 semaines en entreprise (un challenge et une mission), de deux projets tutorés (un Bootcamp et un Business Game), d’une thèse professionnelle et d’un stage d’une durée 6 mois.
À l’issue de ce programme, choisissez la carrière qui vous convient le mieux : analyste commercial, contrôleur financier, consultant, auditeur, gestionnaire de trésorerie, gestionnaire de crédit, gestionnaire de performance, gestionnaire de risque, gestionnaire de données,...
Durée : 1 an - En présentiel
Thématiques abordées
- Analyse financière avancée : modélisation financière, évaluation d’actifs, gestion des risques
- Gestion de bases de données et Big Data : SQL, NoSQL, gestion de données massives
- Techniques quantitatives appliquées : statistiques, économétrie, programmation en Python/R
- Réglementation financière et conformité : normes IFRS, compliance, lutte contre le blanchiment
- Data management et reporting financier : outils BI, visualisation de données, tableaux de bord
Objectifs de la formation
- Analyser et interpréter des données financières complexes pour optimiser la prise de décision.
- Maîtriser les outils et techniques de gestion et traitement des données financières.
- Développer des compétences avancées en modélisation financière et en évaluation des risques.
- Intégrer les exigences réglementaires et normatives dans la gestion des données financières.
- Appliquer des méthodes de contrôle et d’audit des flux financiers pour garantir la conformité et la fiabilité des informations.
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