| 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 programme Data and Finance, fruit du partenariat prestigieux entre l'École polytechnique et HEC Paris, forme des experts capables de maîtriser l'intersection stratégique entre données massives et finance moderne. Cette formation d'excellence développe une expertise approfondie en modélisation financière quantitative, machine learning appliqué aux marchés, analyse prédictive des risques et optimisation algorithmique des portefeuilles. Les participants acquièrent une maîtrise technique des outils de data science (Python, R, SQL) ainsi qu'une compréhension fine des enjeux économiques et réglementaires du secteur financier. Ils apprennent à concevoir des stratégies d'investissement basées sur l'intelligence artificielle, à développer des modèles de scoring crédit et à optimiser les processus de trading haute fréquence. Les diplômés évoluent vers des postes de quantitative analyst, data scientist financier, risk manager ou consultant en transformation digitale au sein de banques d'investissement, fonds d'investissement, fintechs et cabinets de conseil stratégique.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la finance quantitative : modèles statistiques, gestion des risques, valorisation d’actifs
- Data science appliquée à la finance : machine learning, analyses prédictives, traitement de données massives
- Techniques avancées en économie et finance : théorie du portefeuille, marchés financiers, économie comportementale
- Programmation et outils logiciels : Python, R, SQL pour l’analyse financière et la modélisation
- Projet appliqué interdisciplinaire : cas pratiques intégrant data science et finance
Objectifs de la formation
- Analyser et interpréter des données financières complexes à l’aide de méthodes quantitatives avancées.
- Maîtriser les outils de data science appliqués aux marchés financiers et à la gestion des risques.
- Concevoir des modèles prédictifs pour optimiser les décisions d’investissement et de financement.
- Intégrer efficacement les concepts financiers et technologiques pour élaborer des stratégies innovantes.
- Communiquer clairement les résultats d’analyses financières basées sur les données à des parties prenantes non techniques.
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