Master mention économétrie, statistiques - FEG - Ferry

Aix-en-Provence 13621
Aucun avis
Niveau d'études visé Bac +5
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 mention économétrie, statistiques proposé par la Faculté d'économie et de gestion - Campus Aix, site Ferry, forme des experts capables de traiter et d'analyser des données complexes dans un contexte économique. Au programme : modélisation économétrique avancée, méthodes statistiques pour la prévision, analyse de séries temporelles, apprentissage automatique appliqué à l'économie et maîtrise des logiciels spécialisés (R, Python, Stata). Les étudiants développent des compétences pointues en construction de modèles prédictifs, traitement de grandes bases de données, évaluation de politiques publiques et conseil stratégique basé sur l'analyse quantitative. Cette formation prépare à des carrières de data scientist, chargé d'études économiques, analyste quantitatif dans les banques et institutions financières, économètre en cabinet de conseil ou au sein d'organismes de recherche publics et privés. Les diplômés intègrent également des directions d'études statistiques, des services de prévision et d'analyse des risques.

Programme
  • Méthodes économétriques avancées : modèles de régression, séries temporelles, panel data
  • Statistiques appliquées et inference : théorie statistique, tests d’hypothèses, estimation
  • Analyse de données et logiciels : programmation statistique (R, Python), machine learning
  • Économétrie financière et macroéconomique : modélisation des marchés, prévision économique
  • Projets et applications professionnelles : étude de cas, travaux dirigés, stages intégrés
Objectifs de la formation
  • Maîtriser les méthodes avancées d’économétrie, statistiques et data science pour analyser et modéliser des données économiques réelles.
  • Développer des compétences pratiques en programmation avec des logiciels tels que R et Python pour la manipulation et l’analyse de données.
  • Savoir présenter et communiquer les résultats d’analyses statistiques et économétriques à différents publics, oralement et par écrit.
  • Appliquer les connaissances en économie quantitative pour résoudre des problèmes concrets dans des contextes professionnels variés.
  • Utiliser l’anglais technique dans un cadre professionnel : compréhension, rédaction et échanges oraux spécialisés en économétrie et data science.
Source : Onisep, 2023, sous licence ODbl.

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