Formation d'école spécialisée - Data and Finance (École Polytechnique - HEC Paris) - HEC Paris

Jouy-en-Josas 78350
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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 double diplôme Data and Finance est une formation d'excellence de niveau bac+6 qui allie la rigueur de l'ingénierie des données à la maîtrise de la finance quantitative. D'une durée de deux ans, ce programme se déroule en formation initiale et délivre deux diplômes de grade Master reconnus internationalement. Il s'adresse à des étudiants titulaires d'un diplôme bac+4 ou équivalent, avec un profil scientifique et une forte appétence pour les mathématiques et l'informatique.

Au programme, les étudiants approfondissent les méthodes quantitatives avancées, l'analyse de données massives, le machine learning appliqué à la finance, la modélisation financière, la gestion des risques et l'optimisation de portefeuille. La formation intègre également des enseignements en finance d'entreprise, en économie et en stratégie, permettant une vision globale des enjeux financiers contemporains. Les compétences développées couvrent la programmation en Python et R, l'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle, l'analyse prédictive et la prise de décision dans des environnements complexes et incertains.

Les diplômés sont préparés à occuper des postes à haute responsabilité dans les secteurs bancaires, les fonds d'investissement, les sociétés de conseil en finance quantitative ou les directions financières de grandes entreprises. Ils peuvent devenir data scientists en finance, quants, risk managers, structureurs de produits financiers ou encore consultants en finance de marché, répondant ainsi aux besoins croissants d'expertises croisées entre data science et finance.

Thématiques abordées
  • Fondamentaux du Big Data et data science : collecte, traitement et analyse des données massives
  • Techniques avancées d'analyse financière : valorisation, risques et modèles quantitatifs
  • Outils et technologies de data finance : Python, machine learning, IA appliquée à la finance
  • Stratégies d’investissement data-driven : algorithmes, trading algorithmique et gestion de portefeuille
  • Aspects réglementaires et éthiques : conformité, gouvernance des données et enjeux de transparence financière
Objectifs de la formation
  • Intégrer les principes fondamentaux de la finance quantitative appliquée aux données massives (big data)
  • Analyser et interpréter des données financières complexes pour soutenir la prise de décision stratégique
  • Utiliser des outils avancés de modélisation statistique et d’algorithmes de machine learning en finance
  • Développer des compétences en programmation pour manipuler, extraire et visualiser des données financières
  • Maîtriser les techniques d’évaluation des risques et d’optimisation de portefeuille basées sur l’analyse de données
Source : Onisep, 2023, sous licence ODbl.

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