Programme master of science in big data analytics for business

Data Science – a driving force for business.

  • Format

    2 SEMESTRES* + STAGE

  • Languages

    ANGLAIS

  • Location

    LILLE

  • Fees

    16 500€

  • Intake

    SEPTEMBRE

  • Credits

    90 ECTS

Accréditations

Programme

Le Master of Science in Big Data Analytics for Business est conçu pour aider les étudiants à maîtriser les compétences commerciales, les méthodes et les outils d’analyse nécessaires pour transformer les BIG data en BIG insights en marketing, finance et gestion.

Le programme est proposé à temps complet et se compose de 2 semestres consécutifs de cours (Septembre – Mai) suivis d’une expérience professionnelle (à partir de Juin). Le cursus se développe autour de modules principaux en commerce, technologie et méthodologie, ainsi que de cours spécialisés en marketing, finance et opérations.

Dans un monde connecté, les données donnent l’opportunité aux entreprises d’aligner leur stratégie marketing, financière et opérationnelle sur les faits et les chiffres. Les étudiants apprendront à devenir des managers orientés sur les données qui seront capables de repérer les opportunités analytiques dans un contexte commercial donné.

Contenu des Cours

ECTS

Module 1: Business

10

Project Management

2

Ce cours aborde les principes fondamentaux du secteur de la gestion de projet. La gestion de projet est une discipline managériale inévitable dans le contexte commercial actuel, influencé par les données. Dans de nombreux secteurs tels que le commerce de détail, les services de la finance, l’industrie pharmaceutique, l’informatique et l’aérospatiale, les projets analytiques dirigent les affaires. Une gestion de projet efficace offre souvent de nouvelles opportunités qui permettent à leur tour d’augmenter les ventes.

Communication Skills

2

Le cours perfectionne les compétences en communication des étudiants en matière d’analyses orientées sur les données. Développer les compétences en communication des analystes leur sert à tous les niveaux de leur vie professionnelle, des projets analytiques aux réunions avec les collègues en passant par tout le reste. La capacité à communiquer de façon claire, exacte et volontaire des informations analytiques est une compétence vitale de nos jours pour les experts en analyse de données, lesquels sont très souvent ultra prisés par de nombreuses entreprises.

Leadership Skills and Ethical Behavior

3

Ce cours analyse les caractéristiques qui font d’une personne un leader. Des experts ont identifié des traits caractéristiques, dont les traits de personnalité et les compétences acquises. L’une des compétences nécessaires des experts en analyse de données est la capacité d’identifier les caractéristiques indispensables du leadership.

Talent: Career Support Program

2

Description du cours non-disponible.

Connected Vision Tour

1

Description du cours non-disponible.

Module 2: Technology

20

Advanced Spreadsheet Analysis

4

Ce cours traite des fondamentaux de l’analyse de feuilles de calcul avancées. Des données d’entreprise internes et externes sont à portée de main et la capacité à les traiter de façon efficace obligent les employés à perfectionner leurs compétences analytiques. L’un des outils commerciaux les plus populaires est l’analyse de feuilles de calcul.

Business Analytics and Decision Making Tools (Commercial and Open Source)

8

Ce cours se divise en deux séquences principales : les outils d’analyse commerciale Open Source vs Logiciel Libre. Vous trouverez ci-dessous la description des deux séquences du cours. L’idée principale est de rendre les étudiants capables d’écrire des programmes SAS et R pour la gestion, l’analyse et la présentation des données.

Business Reporting Tools

4

Ce cours porte sur les concepts d’une base de données relationnelle et sur les normes du langage SQL (Structured Query Language). Par ailleurs, ce cours fournit aux étudiants les compétences nécessaires en visualisation des données.

Big Data Tools

4

Ce cours analyse les principes des big data et de ses outils. Aujourd’hui, avec Internet et les technologies d’information, des quantités gigantesques d’informations sont créées et stockées par les entreprises. Les données varient en termes de volume, de variété et de rapidité. Ces quantités gigantesques d’information sont appelées big data. Aujourd’hui, les big data sont prédominantes dans les pratiques commerciales, et en apprendre plus sur ces données est essentiel pour de nombreuses organisations.

Module 3: Methodology

10

Descriptive and Predictive Analytics

4

Ce cours présente aux étudiants les fondamentaux de l’analyse prédictive et descriptive. De nos jours, les informations sur les entreprises et les clients, auxquelles les analystes ont accès, augmentent considérablement. En effet, les entreprises collectent différents types d’informations telles que celles disponibles sur les réseaux sociaux, les comportements d’achat, les plaintes des clients, les informations sociodémographiques, etc. Par conséquent, savoir utiliser ces informations afin d’améliorer son service est indispensable pour chaque analyste, puisque de meilleures décisions en découlent. Ce cours tente de répondre à ce besoin en fournissant aux étudiants de nouveaux moyens de décrire les données et d’interagir avec les clients en one-to-one.

Forecasting

2

L’objectif de ce cours est de présenter une description concise de quelques séries temporelles répandues en émettant des prévisions sur des modèles basés sur des structures de régression. La modélisation et la prévision des séries temporelles sont d’une importance capitale pour de nombreux secteurs commerciaux.

Social Network Analysis

4

Ce cours porte sur la façon dont les modèles de réseaux sont ancrés dans la vie sociale et le commerce actuels. Le cours a pour objectif de présenter l’analyse des réseaux sociaux comme étant l’un des domaines les plus innovants et brillants de la recherche en gestion. L’analyse des réseaux sociaux est une méthode de représentation et d’analyse de la structure des relations parmi les nœuds d’un réseau. Combien d’amis avez-vous sur Facebook ? Comment vous comportez-vous sur les réseaux de relations sociales ? Combien de followers sur Twitter ? Utilisez-vous LinkedIn ? Combien de liens pouvez-vous gérer ? Quelles sont les caractéristiques structurelles d’un réseau social ? Quelle sorte de relations sur les réseaux pourrait vous donner le plus de chances de trouver ce que vous cherchez ? Ce même genre de questions peut s’appliquer en contexte commercial afin de comprendre comment les entreprises s’adaptent aux relations de plus en plus nombreuses qu’elles doivent gérer (alliances, clients, fournisseurs, employés, etc.).

Module 4: Marketing

10

Marketing Research

2

L’objectif de ce cours est de fournir aux étudiants une présentation théorique et pratique des différentes phases d’un projet de recherche classique en marketing. Les étudiants apprendront à construire, mettre en œuvre et établir un compte-rendu de leur propre plan d’analyse marketing.

Recommendation Tools

2

Lors de ce cours, vous développerez vos connaissances sur la conception des systèmes de recommandation : les concepts fondamentaux, l’espace de conception et les compromis. Les étudiants doivent comprendre l’espace de conception des systèmes de recommandation et être capables de fournir des recommandations en termes de conception pour un domaine d’application spécifique, ainsi que se montrer critique vis-à-vis d’une conception afin de faire ressortir ses forces et ses faiblesses.

Statistical and Machine Learning for Marketing

4

Description du cours non-disponible.

Social Media Analytics

2

En l’an 2000, on a estimé que les connaissances codifiées dans le monde doubleraient toutes les 11 heures. Si cette estimation est bien plus courte dans la durée que les précédentes (au début du 20e siècle par exemple, elles ont doublé tous les 30 ans, et dans les années 70, tous les 7 ans. Source : Bontis, 2001), elle est aussi bien plus importante que les taux de croissances actuels. Par exemple, la blogosphère seule double tous les 6,5 mois (source : Technorati, 2010). A l’ère du web 2.0, les individus et les entreprises apprennent et adaptent leur façon de communiquer. Dans le domaine du Marketing, cela s’est traduit par une croissance explosive de la popularité des réseaux sociaux pour atteindre, engager et développer les relations avec les clients potentiels. Ce cours vous donne l’opportunité d’apprendre et d’analyser ces nouveaux médias qui transforment le paysage commercial. Vous sortirez en ayant analysé les données des médias numériques, principalement des réseaux sociaux comme Twitter.

Module 5: Finance

5

Credit Scoring

2

Ce cours familiarise les étudiants à l’évaluation des risques-clients. De nombreuses informations sont disponibles de nos jours au sein des organisations et nous permettent de nous centrer sur une approche axée sur les données pour attribuer un risque de crédit à certains clients de l’entreprise.

Financial Programming

3

L’objectif de ce cours est de familiariser les étudiants à l’utilisation des terminaux Bloomberg et Thomson Reuters EIKON disponibles dans les salles des marchés financiers. Plus précisément, ce module porte sur les éléments essentiels à maîtriser pour obtenir les certifications. A l’issue du module, les étudiants pourront passer la première partie de l’examen.

Module 6: Operations

2

Optimization Techniques

2

Ce cours permet une approche pratique de l’Optimisation, plutôt que des algorithmes. Il vise particulièrement à : (i) fournir une liste sélective des problèmes pratiques auxquels les managers font face en optimisation, (ii) associer ces problèmes aux différentes méthodes d’optimisation mathématique, (iii) formuler des problèmes d’optimisation et interpréter les solutions sur une feuille de calculs.

Hands-on Experience

30

Stages ou expérience professionnelle, mémoire ou projets consulting

4 à 6 mois de stages ou d’expérience professionnelle, de mémoire ou de projets consulting partout dans le monde

Addendum Entrepreneurship*

30

5 cours et un projet collaboratif

*Les étudiants titulaires d’un diplôme de Licence – Bachelor’s degree (<210 ECTS) entrant dans le programme Master of Science et qui souhaitent obtenir le diplôme grade de Master reconnu par l’État en plus de leur diplôme Master of Science, devront valider un semestre supplémentaire en Entrepreneuriat. En France, un Diplôme de grade de Master reconnu par l’Etat nécessite aux participants de valider au moins 300 ECTS, diplôme de Bachelor (Bachelor degree) inclus. Etant donné que le programme MSc représente 90 ECTS, l’École propose un semestre « Addendum Entrepreneuriat » de 30 ECTS pour permettre aux étudiants inscrits d’obtenir les 300 ECTS requis. Le coût de ce semestre additionnel est de 4 500€.

Technology Entrepreneurship & New Business Development

Creative Business Modelling

Design Thinking

Innovation Management

Entrepreneurial Funding

Zoom sur… Un projet concret en fin d’année

Le MSc en Big Data Analytics for Business permet à ses participants de réaliser un projet concret à la fin de l’année académique.Ce projet a pour objectif de mettre en pratique les compétences et qualifications assimilées lors de leur cursus. En collaboration avec une entreprise, les participants ont l’opportunité de travailler sur des problématiques professionnelles en appliquant les techniques et méthodes qu’ils ont acquises au cours de leur formation.

L’an dernier, le projet en fin d’année a été organisé sous le forme d’un hackathon avec Delaware Consulting, Oney, Mealhero et Crédit Agricole.

En savoir plus sur le Hackathon

Développement personnel et professionnel

Parallèlement aux cours, le programme inclut des ateliers et manifestations d’entreprise supplémentaires dans le but de développer davantage encore les compétences personnelles et professionnelles des étudiants. Ceux-ci couvrent un éventail de sujets tels que la gestion des conflits dans des environnements interculturels et la communication interculturelle.

Notre programme Talent aide les participants à mettre en place leur plan de carrière professionnelle en travaillant sur leurs compétences, leurs points forts individuels et en utilisant les outils de mise en réseau pour se préparer à répondre aux attentes des recruteurs au niveau international.

Stages

Durant leurs stages, les étudiants seront capables de lier les théories du management à l’expérience de terrain et d’appliquer les compétences interculturelles qu’ils auront développées à l’IÉSEG.

Ingénieur en Big Data, Analyste Données Clients, Data Analyst, Data Architect, Ingénieur Qualité des Données, Chercheur en Data Science, Data Scientist, Analyste du Marketing en ligne, Analyste Performance ou Pricing Intelligence Analyst : les opportunités de stages qu’offre la formation en fin de parcours sont multiples.

Quelques entreprises qui recrutent nos stagiaires : Trivago, Accenture, Teradata, Honda Europe, Bombardier, KBC, Materialise, Pipecandy, McAfee, CapGemini, Allianz, Sodexo, BNP Paribas, Bloomon, Auchan, AXA, etc.

Le stage peut être réalisé en France ou à l’étranger ; la majorité des étudiant l’ont réalisé en Europe ou en Asie par exemple.

Partenariats

L’IÉSEG a conclu un partenariat avec Capgemini et SAS pour son programme MSc in Big Data Analytics for Business. Ce partenariat avec des leaders mondiaux du conseil, des services informatiques, des services de sous-traitance et des services professionnels locaux enrichit la vision que les étudiants ont de l’analyse des big data. Capgemini et SAS partagent leur expertise, leurs analyses et perspectives professionnelles concernant les tendances du moment dans leur secteur d’expertise avec les étudiants au cours de sessions de coaching, conférences spéciales, cas d’étude de la vie réelle et visites de l’entreprise.L’opportunité d’en apprendre plus sur des questions professionnelles concrètes de la part de leaders du marché et d’être confronté à l’expérience réelle de professionnels accomplis est un atout capital pour les étudiants.

Contact général

Alexia ESSERY