| Durée de la formation en année | 2 ans |
|---|---|
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master of Science Data Science for Business de l'École polytechnique, développé en partenariat avec HEC Paris, forme des experts capables de transformer les données en leviers stratégiques pour l'entreprise. Les étudiants maîtrisent les algorithmes d'apprentissage automatique, les techniques de visualisation avancée, l'analyse prédictive et les méthodes d'optimisation, tout en développant une vision business des enjeux data. Le programme couvre la programmation Python/R, les architectures big data, le machine learning et l'intelligence artificielle appliquée aux défis métiers. Les diplômés évoluent vers des postes de Data Scientists, Chief Data Officers, Business Intelligence Managers ou Consultants en transformation digitale dans des secteurs variés comme la finance, le conseil, la tech ou l'industrie, où ils pilotent des projets d'innovation data-driven et accompagnent la prise de décision stratégique.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la data science : statistiques, probabilités, et algorithmes d’apprentissage automatique
- Gestion et analyse de données massives (Big Data) : architecture, traitement et visualisation des données
- Techniques avancées en intelligence artificielle appliquées au business : apprentissage profond, NLP, et vision par ordinateur
- Modélisation économique et prise de décision basée sur les données : économétrie, optimisation et simulations
- Stratégie digitale et innovation data-driven : mise en œuvre de projets data, éthique et gouvernance des données
Objectifs de la formation
- Analyser et modéliser des données complexes pour soutenir la prise de décision stratégique en entreprise
- Maîtriser les outils et techniques avancés de data science, y compris le machine learning et les statistiques
- Intégrer les solutions data-driven dans les processus business pour optimiser la performance et l’innovation
- Communiquer efficacement les résultats d’analyses quantitatives à des non-spécialistes pour influencer les décisions
- Développer une expertise en gestion de projets data intégrant des problématiques business réelles
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