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Mastère Big Data et Data Science en finance




La formation
Maîtriser les outils de la data pour booster la performance des entreprises financières
Aujourd’hui, la finance évolue vite et les données sont devenues un levier stratégique. Ce mastère vous forme à l’analyse et à l’exploitation des données financières pour optimiser la gestion financière, affiner les prévisions budgétaires et identifier les risques et opportunités. Grâce à une approche complète, vous développerez un double savoir-faire : la compréhension fine des enjeux financiers, et la maîtrise des outils et langages de la data (Python, SQL, Machine Learning, visualisation de données…).
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.
Quels sont les objectifs du Mastère Big Data ?
À l’issue de cette formation, vous saurez :
- Elaborer des solutions de développement économique ;
- Gérer les portefeuilles financiers (actifs/boursiers) ;
- Piloter et gérer les opérations et risques de marchés ;
- Manager les opérateurs financiers.
Prérequis
En formation initiale et en alternance :
Pour une entrée en 4ème année :
Vous devez avoir suivi et validé 3 années d’études supérieures, soit 180 ECTS en finance, par exemple une licence professionnelle assurance, banque, finance ; ou une licence économie et gestion. 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.
Outre votre parcours académique, nous accordons une grande importance à votre personnalité, à votre motivation et à vos ambitions professionnelles.
Pour une entrée en 5ème année :
Vous devez avoir suivi et validé 4 années d’études supérieures, soit 240 ECTS dans le domaine de la finance, par exemple une 1ère année de master finance en IAE, en faculté d’économie et de gestion, en école de commerce ou en école de management.
Outre votre parcours académique, nous accordons une grande importance à votre personnalité, à votre motivation et à vos ambitions professionnelles.
En formation professionnelle :
Vous devez être titulaire d’un titre ou diplôme de niveau 6 et justifier de 3 ans d’expérience professionnelle en finance ou être titulaire d’un titre ou diplôme de niveau 5 et justifier de 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 ?
Élaborer 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
Acquérir une expertise en Big Data et Data Science
- Calculs stochastiques
- Base de données MySQL
- Econométrie des séries temporelles
- Business English
- Python
- Mathématiques financières
- Introduction au C++
Développer sa culture professionnelle et citoyenne
- Intelligence Artificielle
- Atelier CV
- Action projet associatif
- Transition écologique appliquée au secteur d’activité de mon entreprise
- S’ouvrir aux autres : Inclusion, diversité et handicap
Expérimenter et découvrir
- Les échappées : visites d’entreprises et de lieux innovants / ESG Guest : rencontres et échanges avec des professionnels remarquables
- L’argument : apprendre à construire un argumentaire convaincant
- Décryptage : comprendre l’actualité, les enjeux économiques, sociétaux et environnementaux
- Apprentissage entre pairs / Mobilité internationale
Élaborer des solutions de développement économique
- Bloomberg et analyse technique
- Introduction au Big Data
- Pricing de produits financiers en VBA
- Produits structurés
- Econométrie 2
- Méthodologie / mise en situation professionnelle – mémoire
Gérer des portefeuilles financiers
- Gestion de portefeuille / Mise en situation professionnelle - Dossier
- Jeu Boursier / Mise en situation professionnelle - Dossier
- Gestion obligataire
Piloter et gérer des opérations et risques de marchés
- Gestion des risques financiers
- Mathématiques 2
Développer la performance et manager des opérateurs financiers
- Management de la performance
- Management d’équipes
Acquérir une expertise en Big Data et Data Science
- Machine Learning
- Deep Learning
- Analyse de données sous R
- Econométrie 3
- Business English
- Certification AMF
- Technologie Big Data
Développer une culture professionnelle et citoyenne
- Citoyenneté et diversité
- Handimanagement
- Café débat
Expérimenter et découvrir
- Convaincre son auditoire : comment maîtriser son pitch et capter l’attention
- Idol Talk : présentation façon « Ted-X » d’une personnalité ou d’une thématique de votre choix afin de maîtriser la prise de parole en public
- Game of ESG : La compétition stratégique de la dernière année de Mastère : plusieurs maisons, 1 trône de « faire »
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 cycle se termine par une "Semaine des compétences" comprenant différentes épreuves dont l'objectif est de démontrer l’acquisition des compétences liées à la certification professionnelle visée par la formation.
Les modalités d’évaluation sont les suivantes :
- cas pratique,
- mises en situation professionnelle avec rendu de livrables,
- et mémoire.
L’évaluation certifiante est toujours individuelle.
La formation se déroule en 469h00 par an. Ce volume comprend les heures de face à face pédagogique, de travaux de groupe, d’e-learning et d’événements liés à la formation tels que les conférences.
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 vous représenter autant de fois que possible aux épreuves liées aux autres blocs de compétences manquants dans la mesure où le titre est « actif » (France Compétences).
Passerelles :
Cette formation délivre le titre d’Expert en finance de marché d’ESGCV, niveau 7 enregistré au RNCP sous le numéro 37437 par décision du directeur général de France compétences du 27/03/2023.
Des passerelles sont possibles vers les autres formations des écoles ESG délivrant le même titre et/ou la même formation.
Equivalences :
Ce titre n’a pas d’équivalence avec d’autres certifications professionnelles.
Intéressé.e par le Mastère Big Data et Data Science en finance ?
Nos équipes sont mobilisées pour vous accompagner !
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Alternance et stages
Formez-vous tout en travaillant : un tremplin pour votre carrière
Attention, pour les étudiants internationaux, il est obligatoire de réaliser une année en parcours initial avant de pouvoir faire de l'alternance.
- 87% à 96% de nos diplômés ont trouvé un emploi dans les 6 mois suivant leur sortie en 2021
- Une expérience professionnelle sur le terrain
- Un rythme de travail/études adapté en fonction des niveaux d'études
- Séances de coaching CV et jobdating avec des entreprises partenaires
- Un salaire chaque mois
- L'opportunité d'améliorer votre insertion professionnelle après vos études
100% financé par l'employeur
Trouver son alternance peut être un défi pour certains étudiants : peu d’expérience à mettre en avant sur un CV, manque d’aisance en entretien, …
Pour vous aider, nous mettons à votre disposition des outils indispensables pour maximiser vos chances de décrocher l'alternance idéale.
- La checklist CV pour vérifier tous les éléments essentiels à inclure dans votre CV afin de capter l'attention des recruteurs.
- Le livret de la recherche d'alternance vous guidera à travers les étapes clés de votre démarche : définir votre projet professionnel, maîtriser votre sujet, créer un CV et une lettre de motivation percutants, préparer vos entretiens et organiser efficacement votre recherche.
- Un groupe LinkedIn qui recense toutes les offres de stages et d’alternance de nos entreprises
- Des webinars dédiés à votre préparation dans la recherche d'alternance
Retrouvez toutes les réponses à vos questions ici :
Choisir de poursuivre ses études avec l'ESG Finance en alternance, c'est opter pour un parcours à la fois théorique et professionnalisant. L'alternance permet une expérience professionnelle et immersive directement en entreprise lors de vos études. Vous aurez ainsi l'occasion de mettre en pratique les connaissances théoriques acquises en cours. L'alternance offre des opportunités de carrière immédiates.
Vous souhaitez poursuivre vos études à l'ESG Finance ? L'école facilite le financement de votre formation par l'emploi en alternance, avec une prise en charge des frais de scolarité par l'entreprise. Des stages rémunérés et un emploi à temps partiel adapté au rythme des études sont également des solutions pour vous autofinancer. ESG Finance propose par ailleurs des options comme le paiement échelonné, des prêts bancaires avec une banque partenaire, ou encore le prêt garanti par l'État (PEGE).
Trouver une alternance rapidement exige de bien se préparer. Réalisation d'un CV attractif et ciblage précis des entreprises sont les premières étapes. L'ESG Finance met à disposition des ressources avec la Direction des Relations Entreprises, qui facilitent le contact avec les employeurs grâce à des partenariats. Vous aurez également accès à une plateforme proposant des offres d'alternance.
L'ESG Finance va vous accompagner tout au long de votre candidature via des sessions de coaching pour que vous puissiez perfectionner vos outils de candidature et votre technique d'entretien. Enfin, les Jobdatings permettent aux étudiants admis de pouvoir rencontrer des entreprises afin de décrocher leur alternance.
Calculé selon un cadre légal strict, le salaire d'un étudiant en alternance varie en fonction de plusieurs critères comme l'âge, le type de contrat et le niveau d'études. Offrant une rémunération basée sur un pourcentage du SMIC, ce système permet aux étudiants d'acquérir une expérience professionnelle tout en percevant une rémunération durant leurs études.
Le plus tôt possible. En effet, plus vous vous y prendrez à l'avance, et plus vous serez en capacité de choisir l'alternance qui vous plaira. pour cela, l'ESG Finance vous accompagne dans cette recherche grâce à son réseau d'entreprises partenaires ainsi que des sessions de coachings.
Trouvez votre stage avec l'ESG Finance !
Les stages intégrés à nos formations ponctuent votre apprentissage en vous mettant régulièrement en situation professionnelle. Ces différentes périodes vous permettent de découvrir différents types de missions, de postes ou d’entreprises pour affiner au fur et à mesure votre futur choix professionnel.
Rythme des stages :
- 1ere et 2e années : 2 mois de stage en France ou à l’international
- 3e année : 3 mois de stage en France ou à l’international
- 4e année : 4 mois de stage en France ou à l’international
- 5e année : 6 mois de stage en France ou à l’international
Débouchés
Les diplômés du Mastère Big Data et Data Science in Finance occupent des postes de :
- Expert en finance de marché
- Trader
- Analyst financier
- Ingénieur financier de marché
- Sales
- Opérateur de marchés
- Analyst risques financier
- Gérant de portefeuille
- Consultant financier
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 :
- Data Analyst ;
- Chief data officer ;
- Business Intelligence Manager ;
- Data Miner ;
- Master Data Manager ;
- Data Protection Officer.
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.
FAQ : le Big Data dans la Finance
C'est quoi le big data 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.
Quel est l'avenir du Big Data ?
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.
Quel est le meilleur moyen de se former à la data science ?
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.
Est-il possible de faire le Mastère Big Data et Data Science en alternance ?
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.
Quels sont les exemples d’utilisation du Big Data en Finance ?
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 +
Quels sont les débouchés après ce Mastère ?
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 91%.
Qu'est-ce que le métier de Data scientist en Finance ?
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.
Quels sont les salaires d'un data scientist en Big Data ?
Un Data Scientist en finance peut espérer un salaire entre 60 000 € et 90 000 € brut annuel, pouvant dépasser les 100 000 € pour les experts. En début de carrière, la rémunération démarre généralement entre 2500 et 3000 euros brut mensuel, évoluant rapidement avec l'expérience.
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 :
- 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.
- 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.
Comment peut-on se former si on est un professionnel ?
L'Executive MBA Finance et Risk Management est une formation de haut niveau destinée aux professionnels souhaitant approfondir leur expertise en finance d'entreprise et gestion des risques. Le programme permet d'évoluer vers des fonctions à plus forte valeur ajoutée. Cette formation se distingue par son caractère innovant et opérationnel, garantissant de réelles perspectives d'évolution dans les carrières de la finance, de l'assurance et du risk management.
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 |