Actualités du MoSEF – Master 1 Econométrie-Statistiques et Master 2 MoSEF

Signature d’un partenariat avec KPMG !

Nous avons le grand plaisir d’annoncer que KPMG et la mention Econométrie-Statistiques de l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne viennent de signer un partenariat !

C’est la Business Unit FRM Credit & Market Risks, spécialisée dans la gestion des risques financiers (crédit, contrepartie, marché, ALM…) qui a réalisé ce rapprochement. Il permettra de renforcer les liens entre professionnels de KPMG, étudiants de la mention Econométrie-Statistiques (M1 Econométrie-Statistiques, M2 QMEF-MoSEF, M2 TIDE) et enseignants-chercheurs de l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne dans les domaines du Machine Learning et de l’intelligence artificielle, appliqués à la gestion des risques financiers. Lire la suite « Signature d’un partenariat avec KPMG ! »

L’avis de nos étudiants sur l’expérience DataScientest

La rentrée a, pour les étudiants du MoSEF, sonné le glas de la session de formation avec DataScientest !
Pour rappel, elle s’est ouverte en novembre avec deux premiers modules et a été prolongée en décembre avec deux nouveaux modules accessibles jusqu’à la rentrée 2021. La plateforme n’a donc réellement plus de secrets pour nos étudiants !

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JOURNEE DATA CREDIT AGRICOLE

Vendredi dernier les élèves du M2 MoSEF ont eu le privilège d’assister à une présentation de l’équipe Transformation Digitale de l’Inspection Générale du Groupe Crédit Agricole. Les membres de l’équipe ont introduit différents cas d’usage liés à la Data Science sur des projets qu’ils ont pu mener.

C’est dans le cadre des missions d’audit et d’inspection que plusieurs outils de Data Science ont été mis en place au travers de différents projets innovants chez Crédit Agricole.

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Rentrée 2020 & Partenariat DataScientest.com

Vendredi dernier, la nouvelle promotion du M2 MoSEF a fait sa rentrée ! Cette année inaugure le partenariat avec l’entreprise DataScientest. Les étudiants auront ainsi l’opportunité de passer trois certifications pour valider différents enseignements grâce aux modules suivants : Classification supervisée, Text Mining et Convolutional Neural Network.

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