Master Mention Economie appliquée parcours type MASERATI - Parcours Data Analyst, parcours Data Science

Domaine : Droit - Economie - Gestion
Mention : Economie appliquée
UFR/Institut : UPEC - UFR de Sciences Economiques et de Gestion
Site web de la formation : http://fseg.u-pec.fr

Capacité d'accueil

Objectifs

Le master mention économie appliquée, parcours MASERATI (Méthodes Appliquées de la Statistique et de l’Économétrie pour la Recherche, l’Analyse et le Traitement de l’Information) permet d’acquérir la maîtrise des outils statistiques et économétriques nécessaires en économie appliquée. La formation prépare au métier de chargé d’études statistiques Data Analyst et Data Scientist par des enseignements conduits tant par  les enseignants issus de l’université que du monde professionnel.

En master 1, les enseignements sont conduits en formation à temps plein. Il conduit au master 2 MASERATI qui comprend deux parcours pédagogiques possibles réalisés exclusivement en contrat d’apprentissage ou contrat de professionnalisation sur un rythme de 2/3 jours à l’université et de 3/2 jours en entreprise : 
> Le parcours Data Science (DS) 
> Le parcours Data Analyst (DA)

Les enseignements sont ainsi organisés afin de permettre l'acquisition des techniques et outils fondamentaux et leur application sous la forme des cas pratiques qui sont proposés. Les étudiants sont mis en situation professionnelle en M2 grâce à l'activité professionnelle en apprentissage et le rapport professionnel qui clôture le cursus.

Enfin, le M2 MASERATI met l’accent sur la valorisation de l’information, et forme ainsi des experts analystes quantitatifs ayant des compétences techniques et des méthodologies appliquées solides. Il insiste également sur les langages de programmation informatique pour les deux parcours (DA et DS), avec un approfondissement en big data pour le parcours Data Science.

Compétence(s) visée(s)

> Conduire en collaboration avec les services compétents une étude économique, financière ou marketing dans toutes ses dimensions (conception, traitement statistique, rédaction du rapport, présentation des résultats…).
> Produire du reporting automatisé de qualité professionnelle.
> Élaborer, adapter et estimer des modèles statistiques et économétriques aussi bien sur données individuelles (scoring, segmentation…) que sur séries temporelles (prévision…).
> Programmer la mise en oeuvre de méthodes statistiques et économétriques complexes.
> Collecter et analyser des données sur internet.
> Maitrise des techniques quantitatives (analyse de données, économétrie des données individuelles, de panel, sur séries temporelles…).
> Maitrise en logiciels (SAS, SQL, R, Python…).
> Avoir des compétences métiers (scoring, datamining, Text mining…), Plus spécifiquement, pour le parcours DS. 
> Visualiser des données pour faciliter la prise de décision.
> Manipuler des bases de données volumineuses et complexes (Hadoop, Spark…).
> Elaborer, adapter et estimer des modèles prédictifs ou explicatifs à l’aide d’algorithmes de machine learning.

Poursuites d'études

Les débouchés  de la formation sont à vocation professionnelle (Voir Rubrique "Débouchés professionnels").
Pour autant, l'obtention d'un Master 2 peut également permettre une poursuite d'études en doctorat de sciences économiques, notamment au sein du laboratoire de recherche ERUDITE

Débouchés professionnels

Le Master 2 Mention Économie Appliquée, parcours MASERATI permet d’acquérir un profil hautement qualifié, grâce à des enseignements interdisciplinaires portant sur des méthodes économétriques et statistiques appliquées à plusieurs domaines et à tous types d’entreprises. 
Les profils de data analyst et data scientist sont aujourd'hui parmi les plus recherchés sur le marché du travail en France et à l’international. Tous les métiers de l’entreprise se trouvent en effet confrontés à la croissance constante et massive des données. Cette abondance des données, qui a connu une croissance particulière ces dernières années, a fait émerger de nouveaux enjeux et besoins tant pour les start-ups que pour les grandes entreprises.

> Data analyst :
Avec des enseignements transversaux portant sur les méthodes économétriques et statistiques appliquées à l'économie, à la finance, au marketing..., le Master 2 MASERATI parcours Data Analyst permet aux étudiants d'accéder à une large palette de métiers de chargés d'études, aussi bien dans les entreprises privées que publiques, opérant dans tous les secteurs d'activité (banque, assurance, études et conseil, télécommunication, distribution, automobile, aéronautique, administrations centrales, organismes de recherche privés et publiques…). Le data analyst est un chargé d'études en statistique / marketing / économie / techniques quantitatives / finance quantitative. Il utilise les sources d'informations statistiques (internes et externes à l'entreprise) pour répondre à des questions relevant de l'analyse de la politique commerciale, des ressources humaines, de la finance, du marketing, de l'analyse des politiques publiques et privées.

> Data scientist :
Les données massives  "big data" ont connu une évolution spectaculaire ces dernières années. Ces données sont sous formes structurées et non structurées (numériques, textes, vidéos, sons…), elles proviennent de sources variées (données classiques d’entreprise, page web, réseaux sociaux, capteurs, open data…) et sont de qualités diverses.
Grâce à une formation à l’interface entre modélisation mathématique, statistique et informatique, le data scientist est chargé de collecter ces données, de les mettre en forme et de valoriser l’information contenue dans ces données.
La variété des données se retrouve dans les applications métiers : les data scientists travaillent dans tous les secteurs d’activité et répondent à tous types de questions (gestion de la relation client, maintenance prédictive, ressources humaines, prévisions financières, objets connectés, détection de fraude, cyber-sécurité, gestion des risques, exploitation des données clients des banques et assurances ou encore des données sur internet (Google, Twitter, etc…), ainsi que l’évaluation des politiques publiques (INSEE, OCDE, Banque de France…).

Environnement de recherche