| 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 de l'UFR 02 École d'économie de la Sorbonne forme des data scientists de haut niveau, capables d'évoluer dans des environnements économiques complexes. Le programme s'articule autour de piliers fondamentaux : économétrie théorique et appliquée, maîtrise des langages de programmation (SAS, Python, R), ainsi qu'une mineure en économie ou en finance. Avec plus de 132 heures sur machine et une validation par projets et stage, les étudiants développent des compétences opérationnelles en modélisation, analyse quantitative et science des données. Ils deviennent ainsi des économètres-statisticiens recherchés dans des secteurs variés tels que la banque-assurance, la santé, le consulting, le marketing ou la fonction publique. La mention bénéficie d'une excellente réputation sur le marché de l'emploi et débouche sur deux masters 2 de spécialité : TIDE et MoSEF.
Programme
- Économétrie avancée : modèles linéaires, modèles à variables instrumentales, séries temporelles
- Statistiques appliquées : inférence statistique, tests d'hypothèses, estimation paramétrique et non-paramétrique
- Analyse des données : méthodes multivariées, data mining, apprentissage automatique
- Programmation statistique : utilisation de logiciels tels que R et Python pour la manipulation et l’analyse de données
- Projets et applications pratiques : études de cas, modélisation économique, rédaction de rapports scientifiques
Objectifs de la formation
- Appliquer des méthodes économétriques avancées pour modéliser et analyser des données économiques.
- Utiliser des logiciels statistiques et de programmation pour traiter et visualiser des ensembles de données complexes.
- Concevoir et évaluer des modèles statistiques robustes pour la prise de décision économique.
- Interpréter rigoureusement les résultats statistiques afin de formuler des recommandations économiques pertinentes.
- Intégrer des connaissances théoriques en économie et statistiques pour résoudre des problématiques quantitatives réelles.