Master Big Data et Data Science en Finance : Un Programme d'Excellence

Le secteur financier génère d'énormes quantités de données, faisant de la gestion de ces données un enjeu crucial. La corrélation entre la data analytics et la finance est primordiale, d'où la nécessité d'une formation sur mesure pour les professionnels de la big data souhaitant évoluer dans le milieu financier.

Le Master of Science Data Management & Finance est conçu pour répondre à ce besoin croissant du marché du travail dans les secteurs de la banque, de la finance et de l'assurance, ainsi que dans les grandes entreprises.

Data Science

Pourquoi choisir ce Master ?

Ce Master s'adresse à ceux qui recherchent une double compétence en finance et en data. Il n'est pas nécessaire d'être un expert en mathématiques pour réussir dans ce programme. Les étudiants doivent maîtriser un champ de connaissances allant de la finance de marché à la finance d'entreprise, en passant par l'assurance.

Le but est de former des professionnels opérationnels dès la prise de poste, capables d'ajouter une réelle valeur à l'entreprise. Les diplômés seront aptes à mettre en pratique leurs compétences techniques dans le traitement du Big Data, appliqué aux prédictions de marché, à l'allocation de portefeuille, à la gestion du risque de crédit/marché et du risque opérationnel.

Structure du Programme

Le programme MSc - Master of Science Finance et Big Data comporte 7 modules combinant savoir-faire et savoir-être. La formation s’adresse aux étudiants et cadres en activité qui souhaitent acquérir une formation complémentaire ou se spécialiser dans les métiers de la Data Science appliquée au secteur financier.

Les blocs de compétences de la certification ne peuvent pas être acquis séparément.

Année 1 : Bases et Fondamentaux

MAJEURE GEOGRAPHIE : Introduction à la géographie et à l’aménagement, Espace économique
MAJEURE ECONOMIE : Introduction à l’analyse économique, Histoire des faits économiques
MAJEURE ENSEIGNEMENT PAR OBJET : Europe dans la mondialisation, Inégalités
MAJEURE METHODOLOGIE : Mathématiques pour sciences sociales, Outils bureautiques et internet (C2I)
MAJEURE METHODOLOGIE II : Langues, Statistiques et Cartographie
MAJEURE GEOGRAPHIE II : Diagnostic et cartographie, Climatologie
MAJEURE ECONOMIE II : Macroéconomie appliquée, Histoire de la pensée économique
MAJEURE ENSEIGNEMENT PAR OBJET II : Inégalités, Europe et mondialisation

Année 2 : Spécialisation et Expertise

MAJEURE ECONOMIE - GESTION : Histoire des faits économiques, Macroéconomie, Firmes et marchés, Transformation de l’entreprise, Institutions et politiques monétaires, Histoire de la pensée économique
MAJEURE DROIT : Droit administratif, Droit civil (droit des obligations), Droit pénal général, Droit des affaires, Droit civil (droit des obligations), Droit administratif
MINEURE ECONOMIE - GESTION ET DROIT : Finances publiques, Mathématiques, statistiques et probabilités, Droit fiscal, Mathématiques, statistiques et probabilités
LINGUISTIQUE - TRANSVERSALE : Cours par objet : entreprise, Anglais, Informatique, Cours par objet : les métiers de l’économie et du droit, Anglais

Talk Show - Le métier de Data scientist

Hackathon et Thèse Professionnelle

Conjointement organisé avec les étudiants du MSc Supply Chain et Transformation Digitale, du MS/MSc Analyse Financière Internationale et avec le soutien de l’Accélérateur Mobilité de NEOMA, ce hackathon de 48 heures est une opportunité unique pour les étudiants du programme Finance et Big Data de relever les défis financiers, logistiques et technologiques liés à la transformation digitale. Ce challenge se déroule à la fois en présentiel sur le campus à Paris et en ligne via des outils de travail collaboratif.

La thèse professionnelle est un travail visant à identifier une problématique d’intérêt pour les entreprises et à y répondre en s’appuyant sur un cadre conceptuel et d’une étude empirique. Ce travail doit déboucher sur des recommandations pratiques pour les entreprises.

Certification et Éligibilité

À l’issue de la formation et après validation du contrôle continu et de la thèse professionnelle, le titre d’Expert en données financières massives, RNCP de Niveau 7 est remis aux participants. Tous les ressortissants de la communauté européenne ainsi que les étudiants internationaux présents sur le territoire français sont éligibles à ce programme.

Intervenants et Experts

Le programme est animé par des experts reconnus dans les domaines de la finance et de la data science :

Olena Havrylchyk: Founding Director du Master 2 Finance Technology Data, Professeur d'Économie à l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne et chercheuse au Centre d’Économie de la Sorbonne.
Janos Barberis: Co-Fondateur de SuperCharger Ventures, expert en FinTech.
Caroline Bozou: Professeur Assistant d'Économie à l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne.
Catherine Bruneau: Professeur d'Économie à l'Université de Paris 1 Panthéon-Sorbonne, experte en économétrie financière et analyse des risques.
Sylvain Carré: Professeur d'Économie à l'Université de Paris 1 Panthéon-Sorbonne, spécialisé en économie bancaire et finance décentralisée.
Rémy Cazabet: Professeur Associé en Data Mining et Machine Learning à l'Université de Lyon.
Bertrand Hassani: CEO et Managing Partner chez QUANT AI Lab, expert en application de l'IA pour la gestion des risques.
Hoang Viet Le: Lead Quantitative Researcher et Data Scientist chez Keynum Investments, spécialisé en machine learning pour la finance.
Xavier Lavayssière: Entrepreneur et Consultant en Finance Digitale, expert en crypto-actifs et CBDCs.
David Leblache: Senior Manager pour l'Innovation et la Stratégie chez Euronext.
Caroline Le Moign: Senior Economist à l'Autorité Européenne des Marchés Financiers (ESMA).
Rami El Mnebhi: AI Lead chez VO2 Group, expert en solutions d'IA pour les institutions financières.
Clément Gorin: Junior Professor d'Économie à l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, spécialisé en économie spatiale et machine learning.
Thomas Renault: Assistant Professor d'Économie à l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, spécialisé dans l'impact des médias sociaux sur les marchés financiers.
Pierre Sanitas: Senior Quantitative Analyst en Investissement Durable chez AXA Group, diplômé du Master 2 Finance Technology Data.
Eric Vansteenberghe: Senior Economist et Chercheur à la Banque de France - ACPR, spécialisé en modélisation bancaire et techniques de machine learning.

Intervenants

Débouchés Professionnels

Les diplômés de ce Master peuvent prétendre à divers postes dans le secteur financier et au-delà :

Data Scientist
Analyste Quantitatif
Gestionnaire de Portefeuille
Consultant en Big Data et Finance
Chief Data Officer
Data Miner
Business Intelligence Manager

Le Big Data en Finance : Une Révolution

Le big data transforme la manière dont les institutions financières opèrent, permettant d'analyser d'énormes volumes de données pour en extraire des informations précieuses. Les applications sont vastes :

Gestion des risques : anticipation des fluctuations du marché et identification des tendances.
Amélioration de la conformité : suivi précis des réglementations.
Optimisation des processus : réduction des coûts et amélioration des services en analysant les comportements des clients.

L'Avenir du Big Data dans la Finance

L'avenir s'annonce prometteur avec des innovations technologiques continues, notamment l'intelligence artificielle et le machine learning. Les tendances émergentes incluent :

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L'utilisation croissante de l'Internet des objets pour collecter des données en temps réel.
La centralisation des données dans des data lakes pour faciliter l'accès et l'analyse.
L'essor des applications de self-service, rendant l'analyse de données accessible à un plus grand nombre de professionnels.

Informations Pratiques

La formation se déroule sur 469 heures par an. Elle comprend des cas pratiques, des mises en situation professionnelle avec rendu de livrables, et un mémoire.

Modalités d'Évaluation

Cas pratique
Mises en situation professionnelle avec rendu de livrables
Mémoire

L’évaluation certifiante est toujours individuelle.

Les métiers de la Data Science

Témoignages et Avis

Pour ceux qui souhaitent en savoir plus, StudiesAdvisor.net offre des avis d’étudiants sur le Master Big Data & Data Sciences, aidant les futures générations à faire leur choix.

Salaires dans le Domaine du Big Data

Les salaires dans le domaine du Big Data varient en fonction des postes et de l'expérience :

Poste	Salaire Brut Annuel (France)
Data Scientist	35 000 € - 60 000 €
Ingénieur Big Data	44 000 € - 81 000 €
Architecte de Données	48 000 € - 88 000 €

Ces salaires témoignent de la forte demande et de la valeur des compétences en Big Data sur le marché actuel.

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