MSc 1 - Data Analytics for Business (Rentrée Septembre 2027) - KEDGE Business School Bordeaux
| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2027 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l’école | Privé reconnu par l’état |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | 18000 € |
| Accréditation(s) | AACSB, EQUIS, AMBA, CGE, EESPIG |
Description
Ce MSc, Master of Science Data Analytics for Business, dispensé à KEDGE Business School sur son campus de Bordeaux, forme des professionnels capables de faire le lien entre les spécialistes de la donnée et les métiers de l'entreprise. Enseigné intégralement en anglais, il est accessible via un parcours court (1 an) aux titulaires d'un M1 validé ou d'un bachelor international de 4 ans (240 ECTS), et via un parcours long (2 ans, avec année préparatoire) aux titulaires d'une licence (Bac+3).
Le programme articule trois piliers : la modélisation (machine learning, analytics), les systèmes d'information et la connaissance des enjeux métiers. Il couvre notamment Python, SQL, les algorithmes, le data mining, la visualisation de données, la business intelligence, la gestion de projet agile et la stratégie digitale. La pédagogie combine cours magistraux, études de cas, hackathons et visites terrain auprès d'entreprises telles qu'IBM, Bloomberg ou Microsoft.
Le cursus intègre un stage international, une dissertation finale, un voyage d'études à Paris ainsi que des certifications professionnelles (Microsoft Azure AI-900, Professional Scrum Master). Il prépare à des métiers tels que data analyst, business analyst, data consultant ou chef de projet data, pour un salaire moyen à l'embauche de 47 000 €, sur un marché en croissance de 23 % d'ici 2032.
Thématiques abordées
Semestre 1
- Bootcamp de code
- Digitalisation des entreprises
- Gestion des données
- Impacts de l'intelligence artificielle
- Visualisation de données
- Machine learning I : fondamentaux
Semestre 2
- Gestion de projet Agile
- Machine learning II : techniques avancées
- Business analytics
- Processus stochastiques
- Business et intelligence artificielle
- Gestion du changement
Composantes complémentaires
- Stage international
- Dissertation finale
- Voyage d'études à Paris
- Hackathon (CGI, Arval, Microsoft)
- Certifications Microsoft Azure AI-900 et Professional Scrum Master (PSM I)
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques de machine learning et de modélisation prédictive
- Exploiter Python et SQL pour l'analyse de données
- Concevoir des visualisations et tableaux de bord de business intelligence
- Piloter des projets data en méthodologie Agile
- Accompagner la transformation numérique et le changement en entreprise
- Analyser les enjeux stratégiques et éthiques de l'intelligence artificielle
- Faire le lien entre les équipes data et les métiers de l'entreprise
Points forts
- Partenariat Microsoft avec certification Azure AI-900
- Triple accréditation internationale AACSB, EQUIS, AMBA
- Classé 2ᵉ au classement Eduniversal 2026 (Nouvelle-Aquitaine)
- Hackathons et visites terrain (IBM, Bloomberg, Microsoft, CGI, Arval)
- Stage international et voyage d'études à Paris
- Certification Professional Scrum Master (PSM I)
- Marché de l'emploi en forte croissance (+23 % d'ici 2032)
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