Rentrée

Octobre

Niveau d'admission

Bac+3

Diplôme

Titre d' "Expert(e) en ingénierie financière" *

Alternance

Possible

Introduction

Ces dernières années le Big data est en constante évolution et occupe une très grande place dans les activités et stratégies des entreprises en finance. Les profils spécialisés tels que data scientist et data analyst (pour ne citer qu'eux) sont de plus en plus recherchés. Le mastère Big data et data science en finance suit ces évolutions et vous permet d'être en adéquation avec les nouvelles attentes et besoins du secteur financier. 

*Titre d’ "Expert(e) en Ingénierie Financière" d'ESGCV-ESGF, NSF 313p - niveau 7 (Eu) I (FR). Enregistré au RNCP par arrêté du 29/07/2014 publié au JO du 09/08/2014 (en cours de renouvellement)

Parcours d'études

Titre d’ "Expert(e) en Ingénierie Financière" d'ESGCV-ESGF, NSF 313p - niveau I (FR) 7 (Eu). Enregistré au RNCP par arrêté du 29/07/2014 publié au JO du 09/08/2014

Mastère big data et data science en finance

Objectifs

Ce mastère à pour objectif de vous rendre expert de l’intelligence artificielle et de l’analyse statistique afin de comprendre et d’anticiper l’évolution des marchés financiers. Il est en prise directe avec les récentes mutations de l’informatique et de l’industrie financière vous permet d’occuper des postes innovants dans le secteur bancaire ou dans des start-up high-tech.

Programme

4e année

Alternance ou stage de 4 mois

Environnement financier

  • Gestion du risque
  • Institutions financières et marchés boursiers
  • Finance d'entreprise
  • Podruits dérivés

Mathématiques et statistiques

  • Statistique et probabilité
  • Econométrie
  • Mathématique pour la data science
  • Série temporelles

Base de données

  • MySQL
  • Bloomberg

Programmation

  • Excel VBA
  • Python
  • C++
  • SAS

5e année

Alternance ou stage de 6 mois

Datascience

  • Machine Learning et applications avec Python
  • Credit Scoring avec SAS
  • Simulation et optimisation des systèes complexes
  • Pricing de produits financiers en C++
  • Outils de Dataviz

Finance

  • Gestion obligataire
  • Marché de l'assurance
  • Simulations boursières en salle Bloomberg
  • Gestion du risque
  • Produits structurés
  • Gestion de portefeuille moderne
  • Calcul stochastique

Big Data

  • Technologies du Big Data
  • Blockchain et services financiers

Environnement managérial et juridique

  • Management de projets Big Data
  • Aspects juridiques et sociologiques du Big Data
  • Anglais

Mémoire

Débouchés et poursuite d'étude

Quelques exemples de débouchés:

  • Data Scientist
  • Chief Data Officer
  • Quantitative analyst
  • Data Protection Officer
  • Chef(fe) de projet Data

  • Salaire moyen : 36600€ à la sortie, 46000€ 5 ans plus tard 
  • 93% des diplômés en activité l’année de leur sortie 

(Source: enquête d’insertion professionnelle 2018)

LE BIG DATA, L’AVENIR DE LA FINANCE ?
Un flux de données toujours plus important, associé à une augmentation de la capacité de stockage, bouleversent les activités et stratégies des entreprises. En finance ce phénomène oblige les entreprises à recruter des salariés aux profils spécialisés en analyse de données, data scientist. En moyenne, le taux de croissance du big data dans les entreprises s’élève à 36% par an confortant l’idée que la transformation numérique est une composante majeure sur le marché.
Source : CXP Group Company - Cabinet de conseil et analyse en solutions logicielles pour l’entreprise et ses métiers).

Admission

8
février
Concours d'entrée
30
janvier
Prochaine soirée portes ouvertes
Candidatez en ligne
Sessions Admission Formation
Octobre 2020 Bac+3 Big Data, Data Science en finance
Octobre 2020 Bac+4/5 Big Data, Data Science en finance
BROCHURE ET DOSSIER D’INSCRIPTION
DE LA FORMATION Mastère big data et data science en finance

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