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Droit, Economie, Gestion

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

  • ECTS

    120 crédits

  • Durée

    2 ans

  • Composante

    Ecole d'économie de la Sorbonne (EES)

  • Langue(s) d'enseignement

    Français

Présentation

Ces dernières années, la prolifération des bases de données et les méthodes issus de l'apprentissage statistique, de l'intelligence artificielle ou du "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 1975 des spécialistes de haut niveau en analyse statistique, en "data mining" et désormais en "machine learning". 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 formation offerte : apprentissage statistique, informatique, économétrie et monde de l'entreprise. Un fort accent est mis sur l’enseignement des logiciels adaptés, comme SAS, R, SQL et Python. 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 essentiellement d’universitaires à haute formation en mathématiques et statistiques, et également de professionnels confirmés, souvent 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
  • UE3"Langues, et un cours de M1

    6 crédits
    • Langues vivantes

      2 crédits
    • Matière à choix

      • Au choix: parmi

        • DE Microéconomie

          18h
        • Economie des transports

          4 crédits36h
        • Microéconomie

          36h
        • Open macroeconomics

          54h
  • UE1 Econométrie théorique 1

    12 crédits
    • Analyse des données et introduction au Machine Learning

      6 crédits54h
    • Econométrie avancée des modèles linéaires

      54h
  • UE2 Econométrie appliquée 1

    13 crédits
    • Econométrie appliquée des modèles de santé

      24h
    • Econométrie appliquée des modèles linéaires 1

      6 crédits48h
    • Langage de programmation 1

      24h
  • Au choix: parmi

    • UE3"Langues, et un cours de M1

      • Choix options

        • Au choix: parmi

          • Development macroeconomics

            36h
          • probabilités appliquées à la finance

            36h
          • Produits dérivés et gestion des risques

            54h
      • Langues vivantes

    • UE4 Stage/insertion professionnelle

      4 crédits
      • Au choix: parmi

        • Certifications SAS

          4 crédits
        • Mémoire

        • Stage

    • UE1 Econométrie théorique 2

      12 crédits
      • Econométrie financière

        54h
      • Micro-économétrie des variables qualitatives et des modèles

        6 crédits54h
    • UE2 Econométrie appliquée 2

      9 crédits
      • Econométrie appliquée des séries temporelles

        48h
      • Langage de programmation 2

        24h

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

  • Facultatif

    • Facultatif

      • 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: parmi

            • Anglais : debating, negociating

              18h
            • Etudes de cas, applications

              3 crédits18h
            • Méthode géométriques pour l'analyse de données

              18h
            • Modélisation micro économique

              18h
            • 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
      • Facultatif

        • Facultatif

          • Bloc hors stage

            • UE1 Statistique appliquée, modélisation des données éco

              15 crédits
              • Econométrie non-linéaire

                18h
              • Options au choix

                • Au choix: parmi

                  • Algorithmes stochastiques et applications

                    3 crédits18h
                  • Markov Chains & Agent-Based Models

                    3 crédits18h
                  • Optimisation continue et combinatoire

                    3 crédits18h
                  • Option UE1 S3

                    • Au choix: parmi

                      • Anglais : debating, negociating

                        18h
                      • Etudes de cas, applications

                        3 crédits18h
                      • Modélisation micro économique

                        18h
                      • Statistiques en grandes dimensions

                        18h
                      • Stratégies individuelles, collectives et décisionnelles

                        18h
                  • Scoring

                    18h
              • Statistique des valeurs extrêmes

                3 crédits18h
            • UE2 Apprentissage statistique, science des données

              9 crédits
              • Apprentissage statistique avancé

                3 crédits18h
              • Informatique, programmation

                18h
              • Réseaux de neurones, deep learning

                3 crédits18h
          • UE3 Stage

            6 crédits
            • Stage

              6 crédits
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