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Titre RNCP 100% CPF

Master Économie appliquée parcours Science des données pour l'économie

UNIVERSITE DE LILLE

12 376 €à partir de
1848 hdurée
1session active
Nordlieu

Objectifs de la formation

Le parcours Sciences des données pour l'économie (SciDE) est un programme de deux ans qui forme des ingénieurs statisticiens polyvalents, capables d'évoluer à la fois dans le secteur économique (ingénieurs d'études et de recherche) et en gestion (statisticiens d'entreprise).Grâce à un équilibre entre économie, méthodes quantitatives, statistiques et informatiques, les étudiants acquièrent une formation complète pour traiter l'ensemble des problèmes statistiques rencontrés dans les entreprises et dans l'analyse de données socio-économiques. Ils apprennent à extraire et traiter des données (bases de données, données massives (big data)) et à utiliser les techniques économétriques et statistiques de pointe, incluant les outils informatiques associés.Le programme inclut également une initiation aux techniques d'apprentissage statistique et de classification, avec une introduction à l'apprentissage profond (deep learning). Cette formation polyvalente permet aux diplômés de se positionner sur des métiers variés : économètre, ingénieur d'études ou de recherche, statisticien d'entreprise, ou encore poursuivre en doctorat.L'objectif du parcours est de former des analystes capables de combiner pratique économétrique, simulation informatique et traitement de bases de données. Ces compétences répondent à un besoin croissant dans la recherche en économie, les entreprises et les administrations : des professionnels capables de modéliser, simuler et prévoir les comportements individuels et collectifs, et d'en tirer des optimisations opérationnelles.Les diplômés du programme disposent ainsi des outils modernes d'aide à la décision, associés à une solide culture économique générale, faisant d'eux de véritables « modélisateurs tous terrains ».

Programme

La formation s'étend sur deux ans et est organisée en quatre semestres. Chaque semestre (du 1er au 3e) comprend 12 semaines de cours.Les enseignements du parcours SciDE sont structurés en blocs de connaissances et de compétences (BCC), eux-mêmes déclinés en enseignements. La validation des semestres repose sur un contrôle continu et/ou des examens terminaux, permettant l'obtention de crédits ECTS (European Credit Transfer System). Un total de 120 crédits est requis pour valider le master.La charge de travail représente en moyenne 20 heures de cours par semaine, auxquelles s'ajoute un travail personnel régulier, indispensable à la réussite de la formation.Semestre 1 :BCC 1 : Micro-économie Avancée 1, Macro-économie Avancée ;BCC 2 : Méthodes d'estimation, Analyse de données ;BCC 3 : Algèbre linéaire, Éléments de R ;BCC 4 : Introduction à SQL, Méthodes de simulation en économétrie, Méthodes d'estimation avancées ;BCC 5 : Projet professionnel personnel, Séminaire méthodologique.Semestre 2 :BCC 1 : Évaluation économique de projets, Études de cas ;BCC 2 : Méthodes quantitatives, Micro-économétrie 1, Économétrie des séries temporelles 1 ;BCC 3 : Eléments de Python, Anglais ;BCC 4 : Marketing quantitatif, Apprentissage statistique 1, Econométrie de l'endogénéité et des systèmes d'équations ;BCC 5 : Stage ou mémoire.2ème Année : choix entre alternance ou voie classiqueAlternance : 2j/semaine en entreprise au S3 ; 4j/sem au S4; cours au S3 ET au S4.Voie classique, S3 :BCC 1 : Bases de données, Economie du numérique, Econométrie des données de panels ;BCC 2 : Micro-économétrie 2 , Micro-économétrie 3 ;BCC 3 : Économétrie des séries temporelles 2, Économétrie de l'évaluation ;BCC 4 : Introduction aux données massives, Apprentissage statistique 2, Informatique des données ;BCC 5 : Etudes de cas, Statistique textuelle.Voie classique, S4 :Stage

Résultats attendus

Modéliser les décisions des agents économiques et évaluer leurs impacts
Analyser et traiter des données massives (big data)
Concevoir et adapter des outils quantitatifs reposant sur les statistiques, l'économétrie et l'apprentissage statistique (statistical learning)
Mettre en place des outils d'aide à la décision
Maîtriser les outils informatiques pour la gestion et l'analyse des données

Les points forts

Formation axée sur la pratique : statistiques, économétrie et informatique appliquées, travaux pratiques et projets. Deux stages possibles (M1 et M2), en entreprise, administration ou laboratoire, pour préparer aux métiers ou à la recherche.

La certification

MASTER Économie appliquée (fiche nationale)

RNCP 39009 RS -1 CertifInfo 116867

Organisme & lieu

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