| Niveau d'études visé | Bac +6 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Mastère Spécialisé Data Science de l'École nationale de la statistique et de l'administration économique forme des experts capables de transformer les données massives en leviers stratégiques pour les organisations. Le programme couvre l'apprentissage statistique avancé, le machine learning, la modélisation prédictive, ainsi que la maîtrise des langages Python et R. Les participants développent des compétences en data mining, en traitement du big data via des architectures distribuées, et en visualisation des résultats pour une communication efficace auprès des décideurs. Une immersion en gestion de projet data et en méthodologie agile complète ce parcours technique. À l'issue de cette formation, les diplômés accèdent à des postes de data scientist, data analyst, ingénieur machine learning ou consultant en intelligence artificielle, recherchés dans les secteurs de la finance, de la santé, du marketing digital et de l'industrie technologique.
Programme
- Fondements théoriques et méthodologiques : apprentissage automatique, inférence bayésienne, statistiques en grande dimension, analyse des réseaux
- Technologies et outils : programmation Python, Matlab, R, Stata ; gestion de bases de données SQL et NoSQL ; traitement Big Data avec Hadoop, Mapreduce
- Applications sectorielles : marketing quantitatif, finance, économie
- Ateliers et conférences professionnelles avec intervenants du monde industriel et recherche
- Stage de fin d’études de 4 à 6 mois en entreprise ou institut de recherche
Objectifs de la formation
- Développer une expertise avancée en traitement et analyse de données massives à l’aide des outils et algorithmes de Data Science.
- Maîtriser les techniques de modélisation statistique et d’apprentissage automatique pour extraire des insights fiables et exploitables.
- Savoir concevoir et déployer des solutions data-driven pour répondre à des problématiques complexes de décision en entreprise.
- Acquérir des compétences en programmation (Python, R) et en gestion des bases de données pour manipuler efficacement les données.
- Être capable de communiquer clairement les résultats analytiques et de construire des visualisations adaptées aux différents publics.
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