9 Sciences des données Degree Programs in Suisse

Les progrès technologiques ont radicalement changé la façon dont les entreprises fonctionnent, et une expertise en analyse commerciale et en science des données est essentielle pour tirer parti de la technologie et obtenir des résultats optimaux. En appliquant une approche pratique, ce programme offre aux étudiants une approche complète de la science des données, en utilisant des logiciels, des outils et des applications de pointe. Les étudiants acquerront une expérience pratique avec des applications et des ensembles d'outils Web avancés, comprendront comment utiliser les données comme ressource stratégique et apprendront à appliquer leurs compétences en gestion de données à un environnement commercial afin de mettre en œuvre efficacement des solutions basées sur les données.

La science des données joue un rôle crucial aujourd'hui en permettant aux organisations d'extraire des informations précieuses et de prendre des décisions éclairées sur la base de vastes quantités de données : grâce à son approche interdisciplinaire combinant les statistiques, les mathématiques, la programmation et la connaissance du domaine, la science des données permet aux scientifiques et aux organisations à but lucratif et non lucratif de découvrir des modèles, des tendances et des corrélations qui, autrement, resteraient cachés.

Dans un monde où les données sont omniprésentes, il est essentiel de combiner harmonieusement expertise technique et connaissance métier. Le Master International Data for Business et le Master International Data for Finance s'adressent aux personnes souhaitant accélérer leur carrière en maîtrisant à la fois les compétences en données et les connaissances commerciales ou financières. Ces programmes sont idéaux pour les titulaires d'un baccalauréat solide qui souhaitent approfondir leur compréhension de l'application des données dans des contextes professionnels concrets. Développés en partenariat avec Mines Paris – PSL, l'une des principales écoles d'ingénieurs françaises, ces programmes allient excellence académique et pertinence industrielle, offrant aux étudiants des opportunités inégalées d'apprendre auprès d'experts de haut niveau et d'acquérir des compétences de pointe en données et en business.

Le programme IBBA de l'Albert School reflète la structure de notre programme Bachelor, avec l'avantage supplémentaire d'immerger les étudiants dans trois pays différents, d'enrichir leurs perspectives culturelles et d'étendre leur réseau mondial.

À une époque définie par la prise de décision basée sur les données, notre programme de baccalauréat en science des données est votre passerelle vers une carrière dynamique et passionnante à l'intersection de la technologie, des mathématiques et des affaires. Alors que le monde dépend de plus en plus des données pour éclairer et façonner notre avenir, les professionnels capables d’exploiter la puissance des données sont très demandés.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont devenus des disciplines qui mettent l'accent sur le développement de programmes informatiques avancés basés sur les données, capables d'accéder aux données et d'apprendre par eux-mêmes. L’objectif est de supprimer l’intervention humaine dans les tâches les plus fastidieuses.

La science des données, l’apprentissage automatique et l’IA sont devenus les domaines de carrière à la croissance la plus rapide au cours de la dernière décennie. Quelle que soit la nature du secteur, la science des données a cultivé des manières totalement non conventionnelles d’examiner et de travailler avec les données, guidées par des principes statistiques et mathématiques standard. Ce qui est fascinant, ce sont les connaissances approfondies que nous obtenons grâce à cela – « Les données sont le nouveau carburant » – comme on le sait communément.

Il existe un besoin croissant d'experts possédant des connaissances spécifiques dans une discipline scientifique, ainsi que des compétences en science des données, en modélisation et en calcul. Programmation, algorithmes, structures de données, modélisation mathématique, apprentissage automatique, reconnaissance de formes, bases de données, systèmes d'architecture de données, traitement et visualisation des données, réseaux de neurones et apprentissage en profondeur sont les mots clés pertinents. Ceux qui maîtrisent ces contenus ont des qualifications clés pour l’avenir.