Master
Data Science for Social Sciences (D3S)
Innovation, entreprise et société

Dernière mise à jour le 09/03/2023

UFR SEGMI, Nanterre

Bac + 4, Bac + 5

Titre RNCP niveau 7 : Master - Droit de l'économie
( code RNCP 35572  -  code diplôme 1351282B )

Group 15

Formation éligible
à la prime de 6000€

Group deliivery

Diplôme Master de l'UFR de Sciences Économiques Gestion Mathématiques Informatique (SEGMI) de l'Université Paris Nanterre
- Jury universitaire
- Validation partielle par blocs de compétences : non

200 avenue de la République, 92001 Nanterre, France

Rentrée : 04/09/23
Fin de formation : 31/08/25

Présentation de la formation

Objectifs

Le Master D3S (Data Science for Social Sciences) mention Innovation, entreprise et société, se déroule en deux années. L'objectif de la formation est de donner aux étudiants une solide double compétence d’économiste et de spécialiste en collecte et traitement de données structurées ou non-structurées avec une ouverture importante sur la société et le monde de l’entreprise.

Compétences visées

À l'issue de la formation, les diplômés disposent, d’une part, de solides compétences en économie et gestion, indispensables pour comprendre la nature des données et l’information qui peut en être extraite afin de créer de la valeur au sein de l’entreprise et, d’autre part, d'une parfaite maîtrise des méthodes informatiques statistiques et mathématiques permettant la collecte, la mise en forme et le traitement de ces données.

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Débouchés

  • Ingénieur Big Data
  • Ingénieur Data Analyst
  • Ingénieur Data Miner

Rythme d’alternance

Contrat d'apprentissage (ou de professionnalisation sous conditions)

Parcours alterné de 930 h sur 24 mois

Rythme d’alternance

  • 3 jours en formation
  • 2 jours en entreprise

Prérequis et admission

  • Avoir validé une licence économie ou économie et gestion ou MIASHS ou Mathématiques
  • Avoir réussi les étapes de sélection de l’Université et du CFA Afia
  • Être recruté comme apprenti par une entreprise
  • Formation accessible aux étudiants en situation de handicap

Programme

Master 1

Enseignements Volumes *
Mise à niveau en économie et gestion

26 h

Bases de données avancées

40 h

Fondamentaux en Machine Learning

40 h

Analyse de Données

40 h

Économétrie des séries temporelles / Données haute fréquence

40 h

Économie et droit des données et du numérique

26 h

Information comptable, financière et extra financière

26 h

Programmation avancée

32 h

Anglais

40 h

Fondamentaux sur les données non structurées

40 h

Statistiques et analyse Baysiennes

40 h

Fondamentaux en économie de l’entreprise, des marchés et de l’innovation

26 h

Modélisation appliquée à la finance et aux marchés

26 h

Projet tuteuré

26 h

Séminaire d’ouverture

26 h

Total 494 h

Master 2

Enseignements Volumes *
Approfondissement en Machine Learning

46 h

Approfondissement sur les données non structurées : Data Analytics et Data Lake

46 h

Théorie et pratique des graphes et réseaux

46 h

Microéconométrie

46 h

Approfondissement en économie de l’entreprise, des marchés et de l’innovation

38 h

Exploitation de l’information brevet

46 h

Projet tuteuré

28 h

Anglais

20 h

Analyse sémantique des données textuelles

46 h

Solutions techniques pour le big data et l’informatique décisionnelle

46 h

Mémoire

28 h

Total 436 h

* Durées susceptible d'être modifiées

Contacts

Université Paris Nanterre Jean-François PRADAT-PEYRE Dir. dépt. Mathématiques-Informatique jeanfrancois.pradatpeyre@parisnanterre.fr 01 40 97 77 49

Université Paris Nanterre Marc BAUDRY Dir. dépt. Économie marc.baudry@parisnanterre.fr 01 40 97 78 32

CFA Afia Léonore HERMEL Chargée de Mission Alternance lhermel@cfa-afia.fr 07 88 21 72 78

Université Paris Nanterre CFA Afia
Jean-François PRADAT-PEYRE Léonore HERMEL
Dir. dépt. Mathématiques-Informatique Chargée de Mission Alternance
jeanfrancois.pradatpeyre@parisnanterre.fr
lhermel@cfa-afia.fr
01 40 97 77 49 07 88 21 72 78
Université Paris Nanterre
Marc BAUDRY
Dir. dépt. Économie
marc.baudry@parisnanterre.fr
01 40 97 78 32
Group 7

100 %

de taux de réussite

chiffre-50

0 %

de poursuite d’études*

icon-5

67 %

d’insertion pro à 3 mois

icon-4

13 %

d’interruption de parcours

Stroke 1

39 125

Salaire annuel moyen

* 100 % en M1

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