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Master parcours Traitement de l'information et data-science en entreprise (TIDE) (formation initiale et apprentissage)

  • ECTS

    120 crédits

  • Durée

    2 ans

  • Composante

    UFR 02 : Ecole d'économie de la Sorbonne

Présentation

Ces dernières années, le phénomène "big data" a profondément bouleversé le monde de l'entreprise. Avec la très forte augmentation des capacités de stockage, ainsi que des masses de données numériques produites, la nécessité de comprendre, d'exploiter et de valoriser ces données est devenue un enjeu majeur pour l'activité et la politique d'une entreprise. Ainsi, les "experts des données", qu'il s'agisse du "vieux" métier de "data analyst" ou de l'ancien nouveau métier de "data scientist", sont maintenant des profils très recherchés sur le marché de l'emploi.  

 

Le master TIDE forme depuis quarante ans des spécialistes de haut niveau en analyse statistique et data mining. Avec l’aide de l’association des anciens, Prométhée, le master est maintenant devenu une « marque » reconnue et a bien développé son réseau. 

 

La spécificité du master TIDE réside dans la triple formation offerte : statistique, informatique, économie quantitative. Un fort accent est mis sur l’enseignement des logiciels adaptés, comme SAS, R, SQL et Python, ainsi que sur la pratique de l’anglais. Le but est de former des praticiens capables de rechercher l'information dans les données, de formuler les problèmes posés et de les modéliser correctement. Il est nécessaire qu’ils sachent traiter et "faire parler" des données réelles, tout en gardant la distance intellectuelle nécessaire pour formaliser les questions posées et proposer des solutions avec rigueur et efficacité.

 

L’équipe pédagogique est composée à la fois d’universitaires, économistes et mathématiciens, et de professionnels confirmés, anciens élèves du master TIDE et se trouvant actuellement à la tête de départements de marketing, scoring ou management des risques dans de grands groupes.

 

Depuis 2007, le master TIDE est ouvert à l’alternance. Ainsi, pour les étudiants qui choisissent la voie de l’apprentissage, l’année de master permet de cumuler la formation théorique et une expérience professionnelle riche et motivante.

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Objectifs

La spécificité du master TIDE réside dans la triple formation offerte : Économétrie, Statistique et Datascience.
Un fort accent est mis sur l’enseignement des logiciels adaptés, comme SAS, R, SQL et Python, ainsi que sur la pratique de l’anglais.
Le but est de former des praticiens capables de rechercher l'information dans les données, de formuler les problèmes posés et de les modéliser correctement. Il est nécessaire qu’ils sachent traiter et "faire parler" des données réelles, tout en gardant la distance intellectuelle nécessaire pour formaliser les problématiques et proposer des solutions avec rigueur et efficacité. 

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Programme

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Master 1 Econométrie, statistiques

  • Gestion de bases de données

    24h
  • UE1 Enseignements théoriques

    12 crédits
    • Econométrie avancée des modèles linéaires

      54h
    • Sondages et analyses des données

  • UE2 Enseignements appliqués

    12 crédits
    • Econométrie appliquée des modèles de santé

      4 crédits24h
    • Econométrie appliquée des modèles linéaires 1

      6 crédits48h
    • Langage de programmation 1

      2 crédits24h
  • UE3"Langues, et un cours de M1

    6 crédits
    • Langues vivantes

      2 crédits
    • Matière à choix

      • Au choix: 1 parmi 1

        • Financial market

          54h
        • Microéconomie

          36h
        • Open macroeconomics

          54h
  • UE1 Enseignements théoriques

    10 crédits
    • Econométrie financière

      54h
    • Microéconomie modèles qualitatifs

      36h
  • UE2 Enseignements appliqués

    8 crédits
    • Econométrie appliquée des séries temporelles 2

      48h
    • Langage de programmation 2

      2 crédits24h
  • UE3"Langues, et un cours de M1

    6 crédits
    • Choix options

      • Au choix: 1 parmi 1

        • Development macroeconomics

          36h
        • Economie des transports

          36h
        • probabilités appliquées à la finance

          36h
        • Produits dérivés et gestion des risques

          54h
    • Langues vivantes

      2 crédits
  • UE4 Stage insertion professionnelle

    4 crédits
    • Au choix: 1 parmi 1

      • Mémoire

      • Stage

Master 2 Traitement de l'information et data-science en entreprise (TIDE) (formation initiale et apprentissage)

  • UE1 Statistique appliquée, modélisation des données éco

    15 crédits
    • Econométrie des modèles linéaires

      3 crédits18h
    • Econométrie des séries temporelles

      3 crédits18h
    • Trois options au choix

      • Au choix: 3 parmi 3

        • Anglais : debating, negociating

          18h
        • Etudes de cas, applications

          3 crédits18h
        • Modélisation micro économique

          18h
        • Statistiques en grandes dimensions

          3 crédits18h
        • Stratégies individuelles, collectives et décisionnelles

          18h
  • UE2 Apprentissage statistique, science des données

    12 crédits
    • Algorithmique et Python

      3 crédits18h
    • Analyse de données en grande dimension

      18h
    • Apprentissage statistique

      18h
    • Informatique, programmation

      18h
  • UE3 Atelier

    3 crédits
    • Atelier

      3 crédits
    • Tutorat

      150h
  • Bloc hors stage

    • UE1 Statistique appliquée, modélisation des données éco

      15 crédits
      • Econométrie non-linéaire

        18h
      • Options au choix

        • Au choix: 3 parmi 3

          • Algorithmes stochastiques et applications

            3 crédits18h
          • Markov Chains & Agent-Based Models

            3 crédits18h
          • Optimisation continue et combinatoire

            3 crédits18h
          • Option UE1 S3

            • Au choix: 1 parmi 1

              • Anglais : debating, negociating

                18h
              • Etudes de cas, applications

                3 crédits18h
              • Modélisation micro économique

                18h
              • Statistiques en grandes dimensions

                3 crédits18h
              • Stratégies individuelles, collectives et décisionnelles

                18h
          • Scoring

            18h
      • Statistique des valeurs extrêmes

        3 crédits18h
    • UE2 Apprentissage statistique, science des données

      9 crédits
      • Clustering

        3 crédits18h
      • Informatique, programmation

        18h
      • Réseaux de neurones, deep learning

        3 crédits18h
  • UE3 Stage

    6 crédits
    • Stage

      6 crédits
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