Mastère spécialisé data science par ENSAE - GENES - ENSAE-ENSAI formation continue

Le programme détaillé est disponible sous www.ensae.fr/masteres
- specialises/data
- science/.
Bloc d'harmonisation :
Séries temporelles
Econométrie
Introduction à R et Python
Introduction à l'apprentissage statistique
Statistique mathématique
Séminaire d'intégration au mastère spécialisé
Cours obligatoires
- Semestre 1 :
Bases de données
Big data et droit des données
et l'un des 2 cours suivants :
- soit Apprentissage statistique appliqué
- soit Apprentissage statistique avancé*
Cours optionnels
- Semestre 1 :
Machine learning avec Python
Economie de la publicité et du commerce en ligne
Eléments logiciels pour le traitement des données massives
Entrepreneuriat 1
Gestion des risques de l'énergie
Marketing
Optimisation avancée *
Sociogenomics *
Statistique bayésienne
Cours obligatoires
- Semestre 2 :
Compétences relationnelles et codes de l'entreprise
Projet informatique
Deep Learning: Models and Optimization
et l'un des 2 cours suivants :
- soit Seminar in Quantitative Marketing
- soit Data Storytelling
Cours optionnels
- Semestre 2 :
Applications du bootstrap et autres techniques de ré-échantillonage
Apprentissage en ligne et agrégation *
Machine Learning for Natural Language Processing
Blockchain Technologies and Tokenomics
Intelligence artificielle pour l'actuariat
Entrepreneuriat 2
Entrepreuneuriat digital
Optimal Transport: Theory, Computations, Statistics, and ML Applications*
Programmation GPU
Reinforcement learning
Statistique 3 *
Traitement des données distribuées

Le mastère spécialisé en Data science permet d'acquérir un profil hautement qualifié, à l'interface entre informatique pour données massives et analyse statistique, pour lequel les débouchés sur le marché du travail sont extrêmement variés : conseil, industries technologiques, services financiers innovants, etc.
Les métiers visés sont ceux de data scientist, analyste statisticien, chief data officer, ou encore business analyst.
Le data scientist est un spécialiste de l'économie numérique et des traitements de fichiers de données volumineux, capable d'inventer de nouveaux usages et d'en tirer de la valeur. Il est au croisement de l'informatique et de l'analyse statistique et possède une expertise scientifique de très haut niveau qui lui permet d'aider à la prise de décision dans de nombreux domaines : ciblage publicitaire en ligne, marketing e
- commerce ou relation client plus traditionnelle, évaluation de politiques publiques, trading haute fréquence, imagerie, recherche académique, etc. Ce profil polyvalent peut mener aussi bien à des carrières d'expert qu'à des postes décisionnels ou d'encadrement en entreprise.