Mastère Spécialisé Data Science pour le Management

Mastère Spécialisé Data Science pour le Management

L'objectif ambitieux du programme est de doter les étudiants des compétences techniques et non techniques qui sont de plus en plus requises par les entreprises du monde entier pour faire face efficacement à la révolution numérique et développer de nouvelles opportunités commerciales. De cette façon, les diplômés du programme auront accès à un marché du travail en pleine expansion et très gratifiant.

Le Master a été conçu autour de huit cours de base (structurés en conférences, laboratoires et séminaires) qui couvrent une variété de domaines, notamment: les systèmes de bases de données et la programmation, les statistiques, l'exploration de textes et de sites Web, l'analyse de données et l'apprentissage automatique. Les étudiants acquièrent de solides compétences informatiques et statistiques pour s'attaquer à de vrais problèmes commerciaux, en explorant une variété d'outils standard de l'industrie (tels que R, SAS et Python); ils se verront également offrir la possibilité d'acquérir la certification « Machine Learning with SAS Viya ».

Le Master s'appuie sur un vaste réseau d'entreprises et d'institutions partenaires dédiées qui fournissent un enseignement hautement professionnel, des études de cas réels et un mentorat.

Total ECTS: 60

Data Management and Warehousing

Le cours illustre comment mettre en œuvre et maintenir techniquement un entrepôt de données. L'accent est mis sur la conception, l'extraction, le profilage et la standardisation des données de bases de données ainsi que sur la transformation des données. Une analyse détaillée de la gestion de la qualité des Big Data est fournie.

Développement de logiciels et technologies pour la Business Intelligence

Le cours se concentre sur le développement de logiciels et la programmation orientée objet. Les étudiants acquerront de vastes compétences en développement de logiciels pour être capables d'écrire de manière indépendante des procédures et des fonctions permettant d'étendre et d'automatiser les études et les résultats de l'analyse des données.

Statistics and Probability

L'objectif de ce cours est d'approfondir la connaissance des méthodes d'inférence utiles à la recherche empirique dans tous les domaines de l'économie d'entreprise, ainsi que de la banque, de l'assurance et de la finance. Parallèlement aux concepts théoriques, des ensembles de données dérivés d'études empiriques seront analysés. L'environnement logiciel open source pour le calcul statistique et les graphiques R sera présenté et utilisé tout au long du cours.

Data Visualization

Ce cours couvre les bases de la visualisation des données et de l'analyse exploratoire des données. Nous utiliserons plusieurs bibliothèques de visualisation de données en Python/R en commençant par des ensembles de données simples puis en passant aux données économiques et financières. Nous verrons également comment traiter les erreurs et les données manquantes pour éviter les erreurs de représentation les plus courantes.

Gestion pour l'entreprise numérique

Le cours illustre les caractéristiques commerciales d'une entreprise numérique ainsi que l'impact d'une entreprise numérique sur l'expérience client. À la fin du cours, les étudiants seront capables de comprendre l'importance de garantir que les initiatives d'entreprise numérique ont des objectifs commerciaux clairs et d'identifier les relations de l'entreprise numérique avec des catalyseurs spécifiques (marketing numérique, analyse et gestion de la relation client).

Exploration de textes et de sites Web

Ce cours se concentre sur l'extraction de connaissances du Web en appliquant des techniques de classification et de regroupement sur des documents hypertextes. Les étudiants sont initiés aux méthodes de recherche et de filtrage d’informations. Des applications pratiques pour l'extraction d'informations Web et la catégorisation de textes sont présentées.

Exploration de données et reconnaissance de formes

L'objectif de ce cours est de fournir des instructions étape par étape pour l'ensemble du processus de modélisation des données, en mettant un accent particulier sur les connaissances commerciales nécessaires pour utiliser avec succès les modèles statistiques. De plus, les étudiants seront capables de sélectionner des approches appropriées pour la reconnaissance de formes et de comparer des méthodes alternatives afin de mettre en œuvre le meilleur processus de décision pour le problème étudié.

Business Intelligence and Data Analytics

Ce cours illustre l'utilisation des données et des analyses dans les activités commerciales modernes. L'accent principal est mis sur la préparation des données afin de créer des cadres de marketing de base de données multidimensionnels appropriés. Les modèles de segmentation de la demande et de notation seront les applications pratiques.

Les diplômés du Master en science des données pour la gestion sont idéalement adaptés pour pourvoir des emplois dans le domaine de l'analyse des données dans une variété d'industries, allant des TIC au conseil, de la banque et de la finance à l'assurance.