Mastère Big Data et Data Science en 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.

Oui, le Mastère Big Data et Data Science délivre un titre de niveau 7 certifié et est réalisable en alternance. Cette formule permet de combiner formation académique et expérience professionnelle, facilitant l'insertion dans le monde du travail tout en finançant ses études.

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 +

Les diplômés peuvent accéder à des postes traditionnels en finance (analyste financier, gestionnaire d'actifs) enrichis de compétences en data, ou se spécialiser dans les métiers de la donnée comme Data Analyst, Chief Data Officer, Data Miner ou Business Intelligence Manager. Le taux d'insertion global à 6 mois est de 76%. (promotion 2021)

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 +

Un Data Scientist en finance peut espérer un salaire entre 35 000 € et 60 000 € brut annuel. (Source : Apec.fr – Fiche métier : Data Scientist – Consulté le 21/05/2025)

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

• Ingénieur Big Data : les salaires oscillent généralement entre 44 000 € et 81 000 € brut annuels. (Source : Talent.com – Salaire moyen d'un Big Data Engineer en 2025 – France – Consulté le 22/05/2025)
• Architecte de données : souvent mieux rémunéré, ce poste propose des salaires allant de 48 000 € à 88 000 €. (Source : Talent.com – Salaire moyen d'un Data Architect en 2025 – France – Consulté le 22/05/2025)

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