MSc - In Digital and Big Data for value - ESSCA - Strasbourg
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l’école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Companies are increasingly looking to employ managers who can design and implement effective digital marketing strategies using the analysis of massive data reported by connected objects or published each day on social networks. However, these same companies are struggling to recruit specialists and face a real shortage of experts in the field. Candidates with a `data-scientist’ profile are particularly in demand thanks to their skills in statistics, mathematics and computer sciences applied to the management of Big Data for marketing purposes.
We have designed this programme to offer you best-practice skills and knowledge in both management and engineering thanks to a cross-curricular project-based learning approach. The curriculum focuses on developing your ability to support senior managers in their decision-making processes, imagining tomorrow’s services, and anticipating new business needs
Thématiques abordées
- Data Science et Big Data : fondamentaux, techniques de traitement et d’analyse massives des données
- Intelligence Artificielle et Machine Learning : algorithmes, applications et enjeux stratégiques
- Transformation digitale des entreprises : intégration des technologies numériques et innovation
- Data Management et Gouvernance : gestion des données, sécurité et réglementations (RGPD, éthique)
- Projets appliqués et cas d’usage : analyse de données réelles, pilotage de la performance business par la data
Objectifs de la formation
- Analyser et exploiter des données massives pour générer de la valeur business
- Concevoir et déployer des solutions digitales innovantes orientées big data
- Maîtriser les outils et techniques de data science, machine learning et intelligence artificielle
- Évaluer et piloter des projets data en intégrant les enjeux éthiques et réglementaires
- Communiquer efficacement les insights data pour soutenir la prise de décision stratégique
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