lES OBJECTIFS DE LA FORMATION

Tous les métiers de l’entreprise se trouvent aujourd’hui impactés par la déferlante du « big data ». L’abondance des données (structurées ou non) approfondit les nouveaux enjeux qui s’imposent à toutes les étapes de la chaine de valeur : Trading algorithmique, Gestion des risques, Robots intelligents assistants, Marketing prédictif et Chatbots, Sécurisation des données, … Tout cela fait du métier de Data Scientist les profils les plus recherchés sur le marché.

Le Master MoSEF Data Science est un programme qui forme des spécialistes Data Scientist au service des banques, des compagnies d’assurances, des cabinets de conseil, ou des grandes entreprises (télécom, luxe, santé, transports, commerce…) La formation offre aux étudiants des connaissances approfondies, à la fois théoriques, appliquée et opérationnelles.

Le parcours MoSEF permet de doter les étudiants de tous les fondements théoriques et les compétences techniques approfondies dans les quatre modules suivants :

  1. Les méthodes de l’apprentissage Statistiques & les langages de programmations (Machine et Deep Learning).
  2. Data mining et visualisation des données.
  3. Les modèles économétriques appliqués en finance.
  4. Un module d’approfondissement qui couvre les métiers de la finance de marché, de l’asset management et du CRM Analytics et de l’assurance.

Le M1 est proposée en format initial avec un stage de fin d’année (très fortement recommandé).

Le M2 est proposée en alternance (très fortement recommandé) et en format initial.

Notre équipe pédagogique est partagé entre des universitaires reconnus et des professionnels expérimentés de la data science, des statistiques, de l’économie de la finance.

Au travers des différents cours, les étudiants disposent d’une formation exigeante qui leur permet d’acquérir une expertise en économétrie, tout aussi bien au niveau théorique que pratique. Les étudiants s’arment d’un solide baguage en data science, via la réalisation de nombreux projets de machine learning sur des problématiques économiques, financières, business, mais aussi en santé. Ils développent leurs compétences avec les langages de programmation les plus populaires dans le domaine (Python, SAS, R) et obtiennent de larges connaissances techniques et méthodes quantitatives, leur permettant d’appréhender au mieux les défis du monde de l’entreprise.

Pour ambition de former les futurs Data Scientists ayant des compétences en finance quantitative, capables d’inscrire leur démarche dans son contexte économique.

Les cours, enseignés par de nombreux professionnels et chercheurs dans ces domaines permettent une approche très professionnalisante, à travers notamment l’organisation de plusieurs présentations et challenges chez nos différents partenaires, tout en conservant une approche universitaire qui invite à la recherche, la rigueur et la curiosité. La maitrise des technologies et des outils déjà existants mais aussi de ceux qui préparent déjà le futur de la data-science, couplé à de larges compétences techniques en statistiques et en machine learning permet aux étudiants de disposer, au terme de ce master, de tout l’attirail technique permettant de couvrir la pluridisciplinarité requise aux métiers de la data.

Les étudiants travaillent sur un environnement Big Data. En effet, pour les cours Python , Systèmes répartis, Architecture avancées, Splunk, … des machines virtuelles Microsoft Azure sont mises à disposition. En plus du présentiel, des modules d’apprentissage en distanciel sont dispensés sur Python, SAS et Cloud (voir « Programme »

  • A l’issu de la formation les étudiants valident les certificats suivants:
  • Python :
    • Machine Learning – modèles et algorithmes de classification (FR)
    • Text Mining (FR)
    • Réseaux de neurones denses avec Keras (FR)
    • Réseaux de neurones convolutifs avec Keras (FR)
  • SAS :
  • Cloud, Microsoft Azure:
    • Bases de données sur Azure (DP900),
    • Solutions Data Science sur Azure (DP100).
  • Participation à au moins trois Data Challenge (DRiM Game Deloitte, Ekimetriks, KPMG …)
  • Voyage d’étude à l’étranger
  • Intervention et séminaires Data Scientist
  • Un master class employabilité et carrière est proposé à tous les étudiants

Savoir faire et compétences

En termes de savoir-faire et compétences, l‘étudiant saura :

  • Travailler sur un environnement big data (cloud avec Microsoft Azure, Hadoop, Spark et Splunk), parsing de fichiers json, csv, txt., web scraping…
  • Traiter et analyser les extractions de bases de données (y compris celles non structurées) via toutes les techniques statistiques et de dataming
  • Maitriser divers outils analytiques et de programmation : Python, Scala,, JAVA, R, SAS, Linux
  • Acquérir les compétences nécessaires en analyses de risques, en CRM analytics, en finances quantitatives et en économétrie financière.

Nos partenaires

« J’ai intégré le master 2 MoSEF au terme d’une licence en économie et d’un master 1 en économétrie statistique. Durant cette année j’ai pu approfondir mes connaissances en data et découvrir tous les champs que couvrait ce domaine. Après une alternance en tant que Data Scientist Risk au sein d’une banque Patrimoniale (Milleis) où j’ai participé au développement et à la mise en place de projets réglementaires, j’ai décidé de m’orienter vers le conseil en tant que Data Scientist dans une entreprise tournée vers l’humain et l’épanouissement professionnel (Adamantia). Aujourd’hui, j’interviens essentiellement sur des sujets quantitatifs tels que : la modélisation des paramètres bâlois (PD, LGD,CCF), la refonte du calcul de provisions (IFRS9), la revue de modèles (calcul des taux de défaut et des taux de pertes). Dans le cadre d’un audit de l’ACPR, j’ai été en charge d’auditer le code SAS et la documentation réglementaire d’une banque, de challenger et de répondre aux questions du régulateur sur le modèle de probabilité de défaut. J’ai aussi pu travailler sur des sujets en lien avec la gouvernance et la qualité des données notamment avec la mise en place d’un programme de contrôle de cohérence des données suite à l’implémentation de la nouvelle définition du défaut. En parallèle de mes missions chez le client, je travaille en interne sur le développement du pôle data avec par exemple la mise en place de cas d’usage (data et climat, évolution des modèles de machine learning, sujets réglementaires, veille data). Ainsi, grâce à ma formation j’ai pu m’orienter naturellement vers le secteur bancaire sur des sujets data-quantitatifs. Je travaille essentiellement sur SAS, mais les banques utilisent de plus en plus d’autres langages comme Python ou R pour développer des modèles plus élaborés utilisant des techniques de machine Learning… »,
Ajna Zekovic, Data Scientist chez Adamantia | Promotion 2020.

« J’ai été étudiant en Master 2 Économétrie-Statistiques dans la promo 2017-2018, à l’époque où le Master MoSEF s’appelait encore QMEF (Quantitative Methods in Economics and Finance). J’avais jusqu’ici suivi un cursus essentiellement centré sur la culture économique et les fondamentaux de l’économétrie. La formation du Master m’a attiré car elle proposait des qualifications techniques plus poussées, rares sur le marché. Entre les modèles de prévision macroéconomique, le perfectionnement de l’économétrie et la Data Analytics, je savais que je disposerais d’un bagage quantitatif solide. Le Master permet donc de travailler au meilleur niveau dans un grand nombre de structures, aussi bien dans le domaine de la Data Science ou des études économiques que dans le secteur financier.Mais surtout, le Master m’a permis de maitriser les langages et logiciels indispensables pour être immédiatement opérationnel dans le monde de l’entreprise. La formation repose en grande partie sur des projets ambitieux et de longue durée qui permettent de monter progressivement en compétence sur un logiciel ou un langage. J’ai ainsi pu apprivoiser des outils comme R, SAS et VBA, en apprenant à me familiariser en douceur avec la logique du code et de la programmation. Dans le prolongement de ces projets d’études, très formateurs, et d’une formation très exigeante, j’ai décroché un stage de 6 mois chez Allianz comme Data Scientist stagiaire, puis un CDI avec le Groupe Estia, cabinet de Consulting spécialisé dans la Data Science et la Business Analytics et parnetaire du Master MoSEF. »,
Thibault JULLIEN, Data Scientist chez ESTIA | Promotion 2018.

« J’ai intégré le master 2 Mosef au terme d’une licence statistique et d’un master 1 orienté économie internationale. Ce master Mosef s’est révélé très stimulant intellectuellement et m’a ouvert les yeux sur les centaines de possibilités qu’offrent les métiers de la statistique. Au terme de cette belle année à la Sorbonne, j’ai eu un bref parcours en entreprise puis, j’ai décidé d’aller approfondir mes connaissances en ingénierie statistique avec une forte connotation numérique. A l’issue de cette année supplémentaire, j’ai rejoins les équipes Data Sciences de SoftComputing où je travaille sur des sujets très intéressants comme entre autre : la connaissance clients à partir de l’analyse des réseaux sociaux et le Deep Learning mais aussi la construction de modèles pour la lutte contre le blanchiment d’argent. »,
Ronald OMORES, Consultant Data Scientist Chez SoftComputing Paris | Promotion 2017.

« Économiste de formation à l’Université Paris 1, j’ai décidé de me spécialiser en modélisation et économétrie en entrant au Master Mosef. Le prestige du lieu (Université Panthéon-Sorbonne··), la qualité des enseignements et la renommée des professeurs ne m’ont pas fait regretter ce choix. Les cours ont à la fois une orientation théorique et professionnelle ce qui permet de bénéficier d’une formation exceptionnelle. Dès la première année nous mettons nos connaissances statistiques et théoriques en analysant des données réelles économiques, financières ou Marketing avec des outils de Data Science tels que R, Python ou SAS. J’ai commencé à découvrir la réalité du métier et à en faire ma passion lors de mon stage en Master 1 en tant que Data Scientist au Ministère des Finances. Au-delà des cours j’ai rencontré des étudiants extraordinaires de tous les horizons : MASS, informatique, sociologie… mais également des 4 coins du monde : Russie, Cameroun, Liban… Je travaille actuellement en tant que Data Scientist sur divers projets de Machine Learning : prédiction d’attrition, recommandation de produits, analyse des réseaux frauduleux… »,
Alexandra LORENZO DE BRIONNE, Consultante Data Scientist chez Business & Decision BENELUX | Promotion 2015.

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