Master économétrie, statistique parcours modélisations statistiques économiques et financières - 2ème année

Former les futurs Data Scientists, Data Analysts Architectes Big Data Objectifs : - être capable de mettre en adéquation les enjeux de la data au service des besoins du secteur de la banque, de l'assurance et de l'entreprise - acquérir des compétences transversales indispensables. En effet, hormis le prérequis technique, les candidats doivent être spécialistes dans les métiers de l'entreprise pour comprendre les besoins spécifiques du secteur de la finance, de l'assurance. - travailler sur un environnement BIG DATA (Cloud avec Microsoft Azure, Hadoop, Spark, Splunk), Parsing de fichiers json, csv, txt., Web scraping... - traiter et analyser les extractions de bases de données (y compris celles non structurées) via toutes les techniques statistiques et de datamining - maîtriser divers outils analytiques et de programmation : Scala, Python, JAVA, R, SAS, linux... - acquérir les compétences nécessaires en analyses de risques, en CRM analytics, en finances quantitatives et en économétrie financière "

Remise à niveau (SAS, Python..) Big Data, Langage et Programmation Modélisations en Économie et Finance Données et Analyse Économétrie et Méthodes Statistiques Apprentissage statistique et Big Data Challenges Hackathon Séminaires professionnels Certifications Professionnelles Insertion professionnelle/Stage/Mémoire

Master mention économétrie, statistiques;Attestation de suivi de présence

Les postulants doivent : - soit etre titulaires d un Master 1 en econometrie, economie ou mathematiques appliquees en sciences sociales, ou equivalent, ingenieurs, grandes ecoles, M1 MASS, M1 Ingenierie mathematique, M1 econometrie et statistiques. - soit justifier d une des validations prevues aux articles L613-3 (validation d etudes accomplies en France ou a l etranger), L613-4 et L613-5 (VAP) du code de l education.