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.
Pré-inscription à la formation :
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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 1130 h sur 25 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 |
Travail individuel |
92 h |
Total | 586 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 |
Travail individuel |
108 h |
Total | 544 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 Émilie DESIR Chargée de Mission Alternance edesir@cfa-afia.fr 07 85 68 32 36
Université Paris Nanterre | CFA Afia |
Jean-François PRADAT-PEYRE | Émilie DESIR |
Dir. dépt. Mathématiques-Informatique | Chargée de Mission Alternance |
jeanfrancois.pradatpeyre@parisnanterre.fr | edesir@cfa-afia.fr |
01 40 97 77 49 | 07 85 68 32 36 |
Université Paris Nanterre | |
Marc BAUDRY | |
Dir. dépt. Économie | |
marc.baudry@parisnanterre.fr | |
01 40 97 78 32 |
