En bref
| Accréditation(s) | EQUIS, CGE, EESPIG, CTI, EUR-ACE, AACSB, AMBA, QUALIOPI |
|---|---|
| Niveau d’études | Bac +5 |
| Rythme | Alternance |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
Description
Le Master 2 Ingénierie Statistique et Financière (ISF) proposé par le Centre de Formation d'Apprentis numiA en partenariat avec l'Université Paris Dauphine-PSL forme des experts quantitatifs spécialisés dans la finance et la data science.
Cette formation de 589 heures développe une expertise technique pointue à travers deux parcours distincts : Quantification des Risques Financiers pour la modélisation stochastique des risques de crédit et de marché, et Parcours Data Science orienté vers le Machine Learning et l'intelligence artificielle.
Les étudiants maîtrisent des outils professionnels incontournables (Python, R, SAS, Bloomberg) et acquièrent des compétences en processus stochastiques, méthodes actuarielles, Deep Learning et analyse de données.
Ce programme intensif, alliant 2 jours de formation et 3 jours en entreprise, prépare directement aux métiers d'analyste quantitatif en banque d'investissement, data scientist, consultant pricing et risque, modélisateur en gestion de portefeuilles ou chargé d'études actuarielles.
Avec un taux d'insertion de 86% et un salaire moyen de 65k€, cette formation d'excellence garantit une intégration rapide dans les secteurs de la finance quantitative, de l'assurance et de la science des données.
Programme
- Statistiques avancées : méthodes paramétriques et non paramétriques, analyse multivariée, séries temporelles
- Mathématiques financières : théorie du portefeuille, produits dérivés, modélisation stochastique
- Économétrie financière : estimation, tests, modèles GARCH et copules
- Informatique appliquée à la finance : programmation en R et Python, bases de données financières, apprentissage automatique
- Gestion des risques et produits financiers structurés : risques de marché, crédit et opérationnels, optimisation et simulation Monte Carlo
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes quantitatives, la modélisation mathématique et statistique ainsi que les outils informatiques associés.
- Analyser des problèmes complexes en finance et assurance pour proposer et mettre en œuvre des solutions opérationnelles.
- Appliquer les techniques spécifiques à l’industrie des services : études économiques, marketing, gestion de la production, contrôle qualité, finance et assurance.
- Développer des compétences en évaluation des risques financiers et en modélisation quantitative des marchés et produits financiers.
- Utiliser le machine learning et le data science pour le traitement et l’analyse avancée de données financières et statistiques.
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