M2 Innovation, Marchés et Science des Données

Candidater à la formation
  • Capacité d'accueil
    25
  • Langue(s) d'enseignement
    Français
  • Régime(s) d'inscription
    Formation initiale
    Formation en apprentissage
    Formation continue
    Contrat de professionnalisation
Présentation
Objectifs pédagogiques de la formation

Le parcours " Innovation, Marchés et Science des Données " s'adresse à des étudiants désireux d'acquérir une expertise à l'intersection de l'analyse économique, du marketing et des techniques quantitatives. Il propose un enseignement à la fois conceptuel et professionnalisé portant sur l'analyse et l'étude de marché. L'objectif est de former des économistes et des spécialistes marketing capables d'inscrire leur démarche dans son contexte économique, rompus aux méthodes d'analyse, d'étude quantitative et de développement de marchés de produits ou services. Il s'agit de disposer des clés pour comprendre la logique d'une innovation de marché, notamment des modèles économiques accompagnant la diffusion des technologies de l'information et de la communication, et de maîtriser les outils quantitatifs du marketing et du big data. L'objectif essentiel de la formation est de donner les compétences nécessaires pour exercer dans l'entreprise les métiers de data scientist, architecte big data, analyste Business Intelligence, analyste Connaissance Client, spécialiste de marketing quantitatif et de pouvoir y exercer rapidement. La formation implique d'une part une acquisition d'expériences au sein de l'entreprise et d'autre part un enseignement supérieur dans le cadre du département d'Economie de l'Université d'Evry Val d'Essonne, du département SHS de l'Université Paris-Saclay.

Lieu(x) d'enseignement
EVRY
PALAISEAU
Pré-requis, profil d’entrée permettant d'intégrer la formation
Les candidats doivent être titulaires d'un niveau M1 reconnu équivalent à la formation universitaire (université, écoles de commerce ou d'ingénieur): dans le domaine de l'économie, de la gestion, du commerce ou de la vente (université ou école de commerce); dans une formation technique (mathématiques, informatique, statistique, ingénieurs) manifestant un intérêt pour les sciences des données, l'économie et le marketing quantitatif. Les pré-requis en économie, statistique et économétrie sont souhaitables.
Compétences
  • Conduire les analyses statistiques et économétriques, interpréter les résultats.

  • Faire une analyse marketing à partir de jeux de données et modèles statistiques.

  • Analyser et comprendre les enjeux économiques.

  • Maîtriser des plateformes de Big Data ainsi que les outils de cloud.

  • Maîtriser les outils quantitatifs du marketing et du Big Data.

Profil de sortie des étudiants ayant suivi la formation

La formation implique d'une part une acquisition d'expériences au sein de l'entreprise et d'autre part un enseignement supérieur dans le cadre du département d'Economie de l'Université d'Evry Val d'Essonne, du département SHS de l'Université Paris-Saclay et de l'ENSIIE (Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise).

Les principales compétences acquises: analyser et comprendre les enjeux économiques; conduire les analyses statistiques et économiques, interpréter les résultats; maîtriser les analyses socio-économiques, analyser les comportements à partir de modélisations; faire une analyse marketing à partir de jeux de données et de modèles statistiques; maîtriser les outils quantitatifs du marketing et du Big Data; maîtriser des plateformes de Big Data ainsi que les outils de cloud.

Les étudiants acquièrent également les méthodes de travail individuelles mais aussi en équipes: la plupart des matières sont valorisés par un projet individuel ou en groupe. Les étudiants développent les qualités personnelles telles que l'autonomie, initiative, responsabilité

Débouchés de la formation

Métiers possibles à l'issue de la formation :
-Analyste Marketing relationnel
-Analyste Connaissance Client
-Architecte Big data
-Big data analyst
-Business Intelligence analyst
-Chargé d'études en statistiques et informatique décisionnelles
-Consultant statisticien
-Data analyst
-Data Mining analyst
-Data scientist

Collaboration(s)
Laboratoire(s) partenaire(s) de la formation

Centre d'Etudes des Politiques Economiques de l'Université d'Evry.

Programme
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Business English 0 20
SAS 0 20 10
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
CRM-Customer Relationship Management 3 24 10
Digital Marketing 3 24 10
Market structures and industrial organization 3 21 15
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Introduction to Big data 2 18 10
Olap, Multidimensional Databases, NoSQL 3 24 10 0
Operating system (Linux) and Programming languages (Python, Java, Scala) 4 59 40
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Data mining 3 30 20
Data Vizualisation 1 12 10
Online Survey (SPHINX software) 1 10 10
Scoring 3 24
Statistics & Econometrics 2 18
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
English TOEIC 2 25
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Machine learning & Machine learning project 5 50 20
Multi-core system tools (Hive, Pig, Spark, Storm…) 3 24 10
Neural network in finance 1 12 10
PLS regression 2 15
Splunk 3 28 10
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Advanced econometrics 2 18
Customer satisfaction (structural models) 2 24
Time series econometrics 2 18
Matières ECTS Cours TD TP Cours-TD Cours-TP TD-TP A distance Projet Tutorat
Internship 10 120
Modalités de candidatures
Période(s) de candidatures
Du 15/04/2020 au 15/06/2020
Pièces justificatives obligatoires
  • Curriculum Vitae.

  • Lettre de motivation.

  • Tous les relevés de notes des années/semestres validés depuis le BAC à la date de la candidature.

Pièces justificatives complémentaires
  • Fiche de choix de M2 (obligatoire pour les candidats inscrits en M1 à l'Université Paris-Saclay) à télécharger sur https://www.universite-paris-saclay.fr/admission/etre-candidat-nos-formations-master.

  • Dossier VAPP (obligatoire pour toutes les personnes demandant une validation des acquis pour accéder à la formation).

  • Curriculum UE (descriptifs des UE suivies) des deux dernières années.

  • TOEFL.

  • TOEIC.

  • Attestation de niveau d'anglais (obligatoire pour les non anglophones).

  • Attestation de français (obligatoire pour les non francophones).

Contact(s)
Responsable(s) de la formation
Ekaterina Kalugina - ekaterina.kalugina@univ-evry.fr