Programme Master in Big Data Analytics for Business

Data Science – a driving force for business.

  • Format

    3 SEMESTRES + STAGE

  • Languages

    ANGLAIS

  • Location

    LILLE

  • Fees

    18 900€

  • Intake

    SEPTEMBRE

  • Credits

    120 ECTS

Accréditations

Programme

Le Master 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 3 semestres consécutifs de cours suivis d’une expérience professionnelle. 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

Le programme est dispensé à temps plein et se compose de 3 semestres consécutifs de cours, suivis d’une expérience professionnelle.

ECTS

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.

Business Analytics in a Substainable World

2

Description du cours non-disponible.

Business Ethics & Managerial Behavior 1

1

Description du cours non-disponible.

Business Ethics & Managerial Behavior 2

2

Description du cours non-disponible.

Data Strategy

2

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Industry Perspectives on Big Data Analytics

1

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Technology

28

Advanced Spreadsheet Analysis

2

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 Reporting Tools

5

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

6

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.

Business Analytics Tools – Commercial

5

Description du cours non-disponible.

Business Analytics Tools – Open Source – Python

5

Description du cours non-disponible.

Business Analytics Tools – Open Source – R

5

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Methodology

20

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

3

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

3

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.).

Fundamentals of Deep Learning

2

Description du cours non-disponible.

Fundamentals of Interpretable Data Science

2

Description du cours non-disponible.

Fundamentals of NLP

2

Description du cours non-disponible.

Statistical and Machine Learning

4

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Applications

6

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.

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.

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.

Data Science Hackathon

4

Connected Vision Tour

4

Ce cours offre aux participants une expérience unique et réelle de résolution d’un enjeu concret en matière de « data science » pour une entreprise. Les participants travaillent en équipe dans le cadre de projets de trois mois, comme un hackathon, afin de fournir une solution basée sur les données qui soit acceptable à la fois par les scientifiques et les responsables d’entreprise. Les étudiants sont suivis par des experts académiques et issus du monde professionnel.

Innovation and New Business Development

22

Business Consultancy in a Digital Environment

4

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Programme Carrière

4

Notre Programme Carrière aide les participants à établir leur plan de carrière professionnelle en travaillant sur leurs compétences, leurs forces personnelles et en utilisant des outils de réseautage pour être prêts à répondre aux attentes des recruteurs à l’échelle internationale.

À l’issue du modèle, les étudiants doivent être capables de :

Créer un projet de carrière ;

Identifier des compétences personnelles et des expériences accumulées (e.g., expérience du Master) ;

Adapter des outils professionnels (e.g., CV, LinkedIn) au marché local ;

Développer une représentation de leur profil professionnel ;

Utiliser son réseau personnel pour mieux identifier des opportunités professionnelles ;

Mieux comprendre des techniques et des outils pour trouver un emploi ou un stage en France ou à l’étranger ;

Développer une conscience de soi pour connaître ses talents.

Le Programme Carrière en détails

Creativity and Design Thinking

4

Description du cours non-disponible.

Entrepreneurship and New Business Development

4

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Cours de Langues

6

Description du cours non-disponible.

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

Zoom sur… Un projet concret en fin d’année

Le Master 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 a été organisé sous le forme d’un hackathon « Data Science » pendant 3 mois. Plusieurs entreprises ont participé à ce hackathon lors des éditions précédentes : Microsoft, Graydon, Mealhero, Delaware Consulting, Oney, Cofidis 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 Carrière 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.

Découvrir le Programme Carrière

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 Master 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