Mastère Big Data et Data Science en finance

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La formation

La finance, comme tous les autres domaines de l’entreprise, a beaucoup à gagner avec le Big Data : amélioration de l’efficacité de certaines activités comme la gestion du cash, les budgets et les prévisions ; identification d’améliorations possibles, d’investissements à faire ou de risques potentiels ; support aux équipes commerciales…

Le volume considérable de données que stockent les entreprises, notamment la banque et l’assurance, leur permet d’optimiser et de prévoir. Mais le métier de Data Scientist en finance est encore récent. Les établissements financiers peinent à en recruter. C’est un métier en tension : la demande des entreprises est supérieure à l’offre disponible de profils adéquats.

C’est pourquoi nous avons créé ce mastère Big Data et Data Science en Finance. Grâce à lui, vous allez être convoité des recruteurs ! Car vous aurez un double profil : expert en Finance et en Big Data.

Le mastère Big Data et Data Science délivre un titre de niveau 7 certifié*. Il est réalisable en alternance. 

Titre d’Expert en finance de marché d'ESGCV NSF 313 - niveau 7 enregistré au RNCP sous le numéro 37437 par décision du Directeur Général de France Compétences du 27/03/2023 

Parcours d'études

Mastère big data schéma d'études

Quels sont les objectifs du Mastère Big Data ?

Ce Mastère vous permet d’acquérir toutes les compétences liées à la certification : 

  • Elaborer des solutions de développement économique ;
  • Gérer les portefeuilles financiers (d’actifs/boursiers) ;
  • Piloter et gérer les opérations et risques de marchés ;
  • Manager les opérateurs financiers.

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Prérequis

En formation initiale et en alternance :

Pour une entrée en 1e année de mastère :

Vous devez avoir suivi et validé 3 années d’études supérieures (180 ECTS) dans le domaine de la finance. Par exemple : bachelor d’école de commerce, licence en économie et gestion / finance / banque / assurance…  
Si à l’étude de votre parcours, il s’avère que vous n’avez pas les connaissances nécessaires pour intégrer directement le mastère, nous pourrons vous proposer de commencer par suivre l’année passerelle de réorientation (Bac+2/+3) afin de pouvoir poursuivre en mastère l’année suivante.

Pour une entrée en 2e année de mastère :

Vous devez avoir suivi et validé une 4ème année d’enseignement supérieur (240 crédits ECTS) dans le domaine de la finance. Par exemple : 1ère année de master finance en IAE, en faculté d’économie et de gestion, en école de commerce ou en école de management.  

En formation professionnelle :

Vous devez avoir suivi et validé 3 années d’études supérieures (180 ECTS) et justifier d’au moins 2 ans d’expérience professionnelle dans le domaine, ou avoir suivi et validé 2 années d’études supérieures (120 ECTS) et justifier d’au moins 3 ans d’expérience professionnelle dans le domaine, ou avoir obtenu le baccalauréat et justifier d’au moins 4 ans d’expérience professionnelle dans le domaine.  

Si vous ne disposez pas du niveau ou de l’expérience professionnelle nécessaire, vous pouvez présenter un dossier VAP. 

Quel est le programme du Mastère Big Data 2025-2026 ?

Elaborer des solutions de développement économique 

  • Bloomberg et analyse technique 
  • Excel VBA 
  • Statistiques et probabilité 
  • Econométrie 1 

Gérer des portefeuilles financiers 

  • Gestion de portefeuille 
  • Jeu Boursier 
  • Mathématiques 1 

Piloter et gérer des opérations et risques de marchés 

  • Produits dérivés 
  • Cartographie et Management des risques 

Développer la performance et manager des opérateurs financiers 

  • Management d’équipe 
  • Management de projet 
  • Business English 

Acquérir une expertise en Big Data et Data Science

  • Introduction à SAS
  • Base de données MySQL
  • Econométrie des séries temporelles

Savoir devenir : Autrui est une richesse

  • Life skill : développer son empathie
  • Projet associatif : action humanitaire, environnementale ou sociétale
  • Comprendre et s’ouvrir au monde : transition écologique appliquée au secteur d’activité de mon entreprise d’accueil 
  • S’ouvrir aux autres : inclusion, diversité et handicap
  • 2 badges Mi-Shift : Respect for diversity et Empathy

Expérimenter et découvrir 

  • Les échappées : 
    • visites d’entreprises et de lieux innovants
    • ESG Guests : rencontres et échanges avec des professionnels remarquables
  • L’argument : s’exercer à l’art du débat et de l’argumentation
  • Décryptage : comprendre l’actualité, les enjeux économiques, sociétaux et environnementaux
  • Apprentissage entre pairs : comment s’appuyer les uns sur les autres pour apprendre, collaborer efficacement et s’évaluer

Elaborer des solutions de développement économique 

  • Bloomberg  et analyse technique 
  • Introduction au Big Data 
  • Pricing de produits financiers en VBA 
  • Produits structurés 
  • Econométrie II 

Gérer des portefeuilles financiers 

  • Gestion de portefeuille 
  • Jeu Boursier 
  • Gestion obligataire 

Piloter et gérer des opérations et risques de marchés 

  • Gestion des risques financiers 
  • Mathématiques II 

Développer la performance et manager des opérateurs financiers 

  • Management de la performance 
  • Management d’équipes 
  • Business English 

Acquérir une expertise en Big Data et Data Science

  • Machine Learning 
  • Deep Learning
  • Analyse de données sous R
  • Econométrie III

Savoir devenir : Je passe à l’action

  • Life skill : s’engager
  • Devenir un manager responsable
  • Diversité et handicap : label Handimanager de Companieros
  • 2 badges Mi-Shift : Self management et Participation

Expérimenter et découvrir 

  • Convaincre son auditoire : comment maîtriser son pitch et capter l’attention
  • Idol Talk : présenter façon Ted-X une personnalité ou une thématique de votre choix et maîtriser la prise de parole en public
  • Game of ESG : 4 maisons, 1 trône de « faire »…

Modalités d’évaluation en première année de Mastère (M1) :

Vous serez évalué selon les modalités les plus adaptées aux différents modules de formation. Ces évaluations peuvent être réalisées en individuel ou en groupe. 

Modalités d’évaluation en seconde année de Mastère (M2) :

Vous serez évalué chaque année selon les modalités les plus adaptées aux différents modules de formation. Ces évaluations peuvent être réalisées en individuel ou en groupe.   

Le certificat d’école est délivré en fin de cursus lorsque toutes les conditions d’obtention définies par l’établissement sont validées.  

Le titre RNCP est délivré en fin de cycle à la suite d’une "Semaine des compétences". Elle comprend différentes épreuves dont l'objectif est de démontrer l’acquisition des compétences liées à la certification professionnelle visée par la formation.   

Modalités d'évaluation pour ce titre : Cas pratiques, mises en situation professionnelle, avec rendu de livrables, mémoire

Candidat en situation de handicap :

Dans le cadre du respect du règlement d'examen, tout candidat peut saisir le référent handicap du certificateur pour aménager les modalités d'évaluation et obtenir l’assistance d’un tiers lors de l’évaluation. Les supports et le matériel nécessaires à la réalisation des évaluations pourront être adaptés. Sur conseil du référent handicap et dans le respect des spécifications du référentiel, le format de la modalité pourra être adaptée.    

Sur avis motivé du référent handicap le jury de certification peut décider d’exempter le candidat de certains critères d’évaluation :

  • Dans la mesure où cela ne remet pas en question la capacité professionnelle globale du candidat,
  • Si le critère au regard de la nature du handicap n'a pas vocation à s'appliquer dans la pratique professionnelle future du candidat

Ces deux critères étant cumulatifs.

La formation se déroule en 483 heures par an, comprenant les cours en face-à-face avec les intervenants, les travaux de groupe et challenges professionnels, l’e-learning et les événements liés à la formation tels que les conférences et rencontres avec des professionnels.

Blocs de compétences : 

Si vous n'obtenez pas le titre RNCP, sachez toutefois que si vous avez validé l'ensemble des compétences relatives à un bloc, ce bloc de compétences vous est acquis. Vous pouvez représenter autant de fois que possible les épreuves liées aux autres blocs compétences manquantes dans la mesure où le titre est « actif » (France Compétences).

Passerelles : 

Cette formation délivre le titre d’Expert en finance de marché. Des passerelles sont possibles vers les autres formations de l’ESG délivrant le même titre et/ou la même formation.

Equivalences : 

Ce titre n’a pas d’équivalence avec d’autres certifications professionnelles.

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Nos équipes sont mobilisées pour vous accompagner !

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Débouchés

Vos compétences en Big Data seront utiles dans un certain nombre de fonctions « traditionnelles » qu’occupent nos diplômés experts en ingénierie financière :

Mais la finance, et particulièrement l’assurance et la banque, est en forte recherche de diplômés en Big Data, pour des fonctions plus exclusivement liées à l’exploitation de la donnée. Ce sont des profils très convoités, pour des métiers dits en tension, pour lesquels un titre RNCP n’est pas forcément nécessaire :

Taux d'insertion global à 6 mois pour la promotion 2021 pour la certification liée à l’ancien titre « Expert en Ingénierie financière » : 91%.

Taux de réussite à Paris en 2021 pour la certification liée à l'ancien titre « Expert en Ingénierie Financière » :  53 % 
L’ESG finance a pour vocation de former ses étudiants à un niveau d’exigence requis par les banques et les entreprises. Ce taux de réussite correspond à la réalité du marché.

Admission au Mastère Big Data et Data Science

Rentrée Admission Formation
octobre 2025 Bac+3 Mastère Big Data et Data Science en finance
octobre 2025 Bac+4/5 Mastère Big Data et Data Science en finance

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FAQ : le Big Data dans la Finance

Le big data dans la finance représente une véritable révolution, transformant la manière dont les institutions financières opèrent. Grâce à des technologies avancées, il permet d'analyser d'énormes volumes de données pour en extraire des informations précieuses.

Les applications du big data sont nombreuses :

  • Gestion des risques : en anticipant les fluctuations du marché et en identifiant les tendances, les entreprises peuvent mieux gérer leurs portefeuilles.
  • Amélioration de la conformité : en suivant les réglementations de manière plus précise.
  • Optimisation des processus : les banques peuvent réduire les coûts et améliorer leurs services en analysant les comportements des clients.

Par exemple, les algorithmes de machine learning aident à prévoir le comportement des marchés financiers, offrant ainsi des opportunités d'investissement plus sûres. Le big data, en s'intégrant dans le quotidien des acteurs financiers, redéfinit les standards de l'industrie.

L'avenir du Big Data dans le secteur financier s'annonce prometteur, avec des perspectives de croissance significatives. Les innovations technologiques continuent d'évoluer, offrant des opportunités pour améliorer l'efficacité et la précision des analyses. L'intelligence artificielle et le machine learning jouent un rôle clé dans cette transformation.

Les entreprises financières bénéficieront notamment de technologies avancées pour anticiper les risques et optimiser la gestion des actifs. L'intégration de ces outils permet une meilleure analyse des comportements des clients et une adaptation rapide aux évolutions du marché.

Parmi les tendances émergentes, on observe :

  • L'utilisation croissante de l'Internet des objets pour collecter des données en temps réel.
  • La centralisation des données dans des data lakes pour faciliter l'accès et l'analyse.
  • L'essor des applications de self-service, rendant l'analyse de données accessible à un plus grand nombre de professionnels.

Ces évolutions contribueront à transformer profondément le paysage financier.

Faire un Mastère en Big Data offre une multitude d'avantages pour ceux qui souhaitent se spécialiser dans ce domaine dynamique. Les compétences acquises permettent d'accéder à des postes très recherchés, que ce soit en finance, en assurance ou en conseil.

Voici pourquoi ce Mastère est précieux :

  • Expertise pointue : les étudiants maîtrisent les outils et méthodes pour traiter d'importantes masses de données.
  • Opportunités de carrière : les diplômés peuvent devenir Data Scientists, Quantitative Analysts ou Portfolio Managers.
  • Capacité d'analyse : les étudiants développent des compétences en gestion des risques et allocation de portefeuille, cruciales pour les entreprises.
  • Réseau professionnel : la formation inclut des stages et l'alternance, facilitant l'intégration dans le monde du travail.

En choisissant cette voie, vous vous assurez une place de choix dans un secteur en pleine expansion.

Depuis le début des années 2000, le nombre de données produites, les capacités de stockage de ces données, ainsi que la puissance de calcul nécessaire à leur traitement ont littéralement explosé. Nous sommes entrés dans l’ère du big data.

Tous les secteurs d’activité sont impactés par cette révolution de la donnée. La finance est concernée. Les sciences du big data lui apportent 3 bénéfices majeurs : optimisation, performance et prédiction.

Optimiser l’utilisation des données disponibles

Les établissements financiers, les banques, les assurances disposent d’un très grand nombre de données relatives au comportement de leurs clients, à leurs activités. Ces données, compilées par les différents métiers de ces établissements n’adoptent pas toujours les mêmes formats, récurrences de mise à jour, clés d’identification… La puissance du big data réside dans sa capacité à interroger toutes ces données disparates pour produire de la valeur : dégager des tendances dans des comportements de clients par exemple.

Un autre atout du big data : sa capacité à mettre en perspective le résultat d’analyses internes grâce à l’intégration de données externes.

Améliorer la performance des processus et des actions

La performance induite par le big data se mesure essentiellement dans la vitesse des calculs, des prises de décision et des actions. Au service de l’investissement sur les marchés financiers notamment, le big data a conduit au trading à haute fréquence : des prises de position ou la passation de milliers d’ordres d’achat et/ou de vente en quelques secondes, tout en minimisant les risques. 

Le big data ouvre aussi à un meilleur contrôle de toutes les actions réalisées en salles de marché.

Développer l’analyse prédictive et contenir le risque

Le big data produit également des analyses prédictives. Elles sont essentiellement sollicitées à des fins défensives : 

  • elles permettent de détecter d’éventuelles défaillances de clients ou fournisseurs afin de respectivement réduire les risques d’impayés et les besoins en trésorerie
  • elles aident à anticiper un possible transfert de comptes clients vers d’autres établissements : des propositions commerciales peuvent être soumises à ces clients pour les retenir

Ces analyses prédictives se tournent désormais vers des terrains offensifs : engager des investissements à la rentabilité sécurisée, proposer de nouveaux produits assuranciels notamment.

Pour en découvrir plus +

Les technologies et les outils liés au big data continuent de révolutionner les métiers de la finance. Au service de plus d’optimisation, de performance et de prédiction, le big data impacte tous les processus à l’œuvre dans les banques de détail, les banques d’investissement, les sociétés de gestion d’actifs, les assureurs et autres fintechs... Il apporte ainsi sa contribution au cœur des métiers financiers de ces institutions, mais également révolutionne les parcours clients, les offres marketing… Même la gestion financière en entreprise est désormais concernée.
Examinons quelques exemples de l’utilisation du big data en finance.

Des traitements rapides et des données massives

Tronc commun à tous les acteurs de la finance : le besoin de traiter rapidement une quantité massive de données. Ces traitements intéressent aussi bien les sociétés de gestion d’actifs pour sécuriser et accélérer les achats/reventes de produits sur les marchés financiers, que les banques de détail pour décider d’accorder au non un emprunt en moins de 2 heures.

Le big data au service des informatiques décisionnelle et opérationnelle

Dans une banque de détail, le big data contribue à améliorer le parcours clients, à mieux connaître les comportements d’achat des clients. Chez les assureurs, il permet de simuler les cycles de vie des produits, de rendre robuste la conception des produits grâce à une analyse pointue du risque. Dans les banques d’investissement ou les sociétés de gestion d’actifs, il offre des gains de temps et de performance au service des opérations de trading, de la lutte contre le blanchiment d’argent…

Des utilisations jusqu’en entreprises

Les coûts d’accès au big data sont devenus abordables. Les directions financières des entreprises emploient désormais des Data scientists en finance et se dotent des outils du big data pour piloter leur trésorerie, évaluer leur BFR notamment…

Pour en découvrir plus +

Dans le domaine du Big Data, les salaires varient significativement en fonction des postes et de l'expérience. Voici quelques exemples de rémunérations pour des rôles clés :

  • Data Analyst : en début de carrière, le salaire brut annuel se situe entre 30 000 € et 35 000 €, avec une augmentation possible jusqu'à 50 000 € pour les profils expérimentés.
  • Data Scientist : très recherché, ce poste peut offrir un salaire compris entre 60 000 € et 90 000 € brut par an, voire plus pour les experts.
  • Ingénieur Big Data : les salaires oscillent généralement entre 70 000 € et 100 000 € brut annuels, atteignant parfois 120 000 € pour les profils seniors.
  • Architecte de données : souvent mieux rémunéré, ce poste propose des salaires allant de 80 000 € à 120 000 €.

Ces salaires témoignent de la forte demande et de la véritable valeur des compétences en Big Data sur le marché actuel.

Le besoin d’analyser de très importantes quantités de données et de déployer les outils du big data pour les analyser est très présent dans le secteur financier. Cette tâche incombe au Data scientist en finance. Encore inconnu il y a quelques années, ce métier est désormais devenu incontournable dans le monde de la finance.
Découvrons ce que sont les missions du Data scientist en finance et comment s’y former.

Répondre à une problématique métier

L’utilisation des compétences d’un Data scientist en finance se fait autour d’un projet métier. Il s’agira par exemple :
- pour une banque de détail de fluidifier le parcours client entre les différents canaux de contacts que sont le site Internet, l’application smartphone et le service client téléphonique
- pour une banque d’affaire, d’accélérer les achats/reventes d’actions tout en minimisant les risques liés aux environnements économiques, sociaux, politiques…

Pour répondre à la problématique métier qui lui est présentée, le Data scientist doit alors :
- concevoir le projet avec le métier et les services supports
- identifier, compléter et structurer les données à utiliser
- créer les modèles mathématiques et algorithmes statistiques de traitement
- imaginer une restitution opérationnelle des résultats pour une utilisation aisée et performante par les métiers.

Une forte dimension scientifique

Le Data scientist en finance peut être rattaché à un Directeur de la donnée (CDO), à une DSI, ou être directement intégré aux équipes métier, comme une direction marketing. Titulaire d’un diplôme de niveau bac+5 (mastère en big data, data science, mathématiques appliquées, statistiques…), le Data scientist affiche un goût certain pour les chiffres, la rigueur et la méthode, aime travailler en mode projet, fait montre d’écoute, de pédagogie et de capacités de vulgarisation.

Pour en découvrir plus +