Tout savoir sur le master en data science

Le mastère et le mastère 2 en data science ouvrent la porte à différents métiers de l’informatique, tous liés à l’univers de la donnée et du big data. Les diplômés deviennent des profils très convoités dans ce domaine en forte progression, notamment sur des postes de :

• data scientist
• data analyst
• Chief data officer
• data miner
• Business intelligence manager
• Data protection officer

L’univers de la data science – ou science des données – revêt en effet des réalités différentes dans les entreprises à la recherche d’experts capables de manipuler des données massives, les déchiffrer, les analyser et les exploiter pour améliorer leur stratégie et développer leur croissance. Au carrefour de l’informatique et de la statistique, un data scientist traite par exemple un volume important de données stockées dans des « warehouses » (littéralement entrepôt de données) qu’il aura lui-même conçues. L’analyse et la modélisation de ces données lui permettent de proposer des solutions à l’entreprise, notamment pour la mise en place de stratégies marketing.

Assimilé lui aussi à un ingénieur data, le data analyst trie et sélectionne les données qui ont une influence sur les résultats de l’entreprise, en contrôlant leur qualité. Un data protection officer (DPO), ou délégué à la protection des données, est quant à lui responsable de la sécurité des mégadonnées récoltées par l’entreprise, mais aussi de leur conformité, en particulier au RGPD (règlement européen sur la protection des données). Son rôle touche à la fois à la cybersécurité et au juridique.

Toutes ces fonctions réclament une grande expertise, justement acquise dans le cadre du mastère en data science, que ce soit en programmation informatique, gestion de mégadonnées, mathématiques et statistiques… Ces connaissances sont ensuite exploitées dans des secteurs d’activité tels que l'e-commerce et la grande distribution, l’informatique, et bien sûr la finance. Autant dire que les débouchés sont multiples, mais avant cela, deux années d’études attendent les futurs diplômés.

La formation comprend entre 400 et 530 heures d’enseignement par an, elle est associée à un stage qui varie entre 4 et 6 mois selon les établissements. Il est en outre possible de choisir la voie de l’alternance. Le programme de 4e et de 5e année intègre systématiquement :

• Une partie théorique et méthodologique sur les apprentissages automatiques, les modèles statistiques en grande dimension, l’analyse de réseaux…
• Une partie technologique sur les applications informatiques, les langages de programmation, la création d’algorithmes ou encore les outils pour la gestion des bases de données
• Un parcours de spécialisation, par exemple la finance avec des cours sur la finance d’entreprise, la gestion d’actifs, le contrôle de gestion…

Les programmes de formation permettent de valider des blocs de compétences, et portent donc tout autant sur les fondamentaux du big data que sur les mathématiques et les statistiques, la gestion des bases de données ou la programmation informatique. L’objectif est dans tous les cas d’obtenir son diplôme de mastère 2, soit l’acquisition de 120 crédits ECTS (30 par trimestre). La validation se fait par contrôle continu et/ou examen final. Les étudiants obtiennent alors un grade de mastère, mais aussi un titre de niveau 7 du RNCP (Répertoire national des certifications professionnelles) par l’acquisition de compétences.

Le mastère 2 en science des données débouche sur de nouveaux métiers de l’informatique. Les formations certifiantes telles que celle dispensée par l’ESG Finance permettent d’acquérir, en plus du diplôme, des titres RNCP de niveau 7 (bac+5). Ainsi, une certification data scientist assure aux employeurs que son titulaire a acquis les compétences nécessaires pour :

• agréger un grand volume de données, les nettoyer et les structurer
• déterminer la valeur de ces données et repérer des motifs
• créer des modèles prédictifs à partir de ces données
• entraîner un modèle de machine learning selon une problématique de l’entreprise
• communiquer les résultats de ses analyses de manière claire aux personnes qui ne sont pas des spécialistes du domaine
• formuler des recommandations et orienter des décisions stratégiques

À l’ESG Finance, le mastère Big data et data science en finance propose une option certifiante pour acquérir le titre d’Expert en ingénierie financière. Cela signifie concrètement que les diplômés sont notamment en mesure de :

• piloter un système de reporting et d’analyse des risques financiers
• réaliser l’évaluation financière d’un projet d’investissement à long terme
• élaborer une stratégie de financement à long terme
• gérer des portefeuilles d’actifs financiers

Cette double certification constitue une voie royale pour intégrer des entreprises du domaine de la finance, de la banque et des assurances, qui ont de plus en plus besoin d’experts en analyse de données maîtrisant en parallèle les rouages de leur secteur d’activité.