Formation LMD

Master Mention Economie appliquée parcours type MASERATI - Parcours Data Analyst, parcours Data Science

Nature :
Formation diplômante
Diplôme national
Type de diplôme :
Master
Durée des études :
2 ans
Année post-bac de sortie :
Bac + 5
Niveau de sortie :
Niveau I
Lieu(x) de formation :
Créteil - Campus mail des Mèches
Accessible en :
  • Formation initiale
  • Formation continue
  • Formation en alternance
  • Formation en apprentissage

Domaine : Droit - Economie - Gestion
Mention : Economie appliquée
UFR/Institut : UPEC - UFR de Sciences Economiques et de Gestion
Département d'économie
Site web de la formation : http://fseg.u-pec.fr

Capacité d'accueil

40

Autre(s) établissement(s) délivrant le diplôme

Université Paris-Est Marne-la-Vallée

Objectifs

Le parcours « MASERATI » permet d’acquérir la maîtrise des outils statistiques et économétriques nécessaires en économie appliquée. Le Master 2 MASERATI comprend deux parcours : Data Science et Data Analyst.  

Ayant une formation à l’interface entre modélisation mathématique, statistique et informatique, le Data Analyst & Scientist est chargé de collecter ces données, de les mettre en forme et de valoriser l’information contenue dans ces données.

Compétence(s) visée(s)

Le data analyst & scientist mobilise à la fois des compétences informatiques et statistiques.
Conduite  d' étude économique, financière ou marketing dans toutes ses dimensions. Parmi les missions d'un data analyst, nous pouvons citer : 
- La production du reporting automatisé de qualité professionnelle.
- L'elaboration, l'adaptation et l'estimation des modèles prédictifs ou explicatifs à l'aide d'algorithmes de machine learning ou économétrique.
- L'elaboration, l'adaptation et l'estimation des modèles statistiques et économétriques aussi bien sur données individuelles que de panel. 
- La programmation dans les langages du big data (  SAS R Python)
- Collecte et analyse des données sur internet.
- Manipulation des bases de données volumineuses et complexes (Hadoop, Spark..)


 

Poursuites d'études

Le Master 2 Maserati permet aux étudiants d’accéder à une large palette de métiers de la Data, aussi bien dans les entreprises privées (PME et grandes entreprises) que dans les entreprises publiques, opérant dans presque tous les secteurs d’activités (banque, assurances, études et conseil, télécommunications, distribution...).

     

Débouchés professionnels

- Chargé d’études dans l’administration économique mais aussi les services d’études des grandes entreprises, des banques et institutions financières;
- Consultant junior et assistant chef de projet, dans les sociétés de conseil et d’études spécialisées dans les programmes internationaux d’assistance technique et économique;
- Chargé d’études, cadre et expert auprès de l’administration centrale et locale du système de santé, des agences ou institutions sanitaires, de l’industrie pharmaceutique, des assurances privées, etc.

Environnement de recherche

Le M1 et le M2 Maserati sont adossés à l’Érudite (EA437).

De nombreux enseignants-chercheurs de l’Érudite participent activement à l'enseignement et à l'encadrement des étudiants du Master 1 et 2. Ci après les E.C de l’Érudite qui enseignent dans le M2:

- Rappels d'analyse des séries temporelles: V.Bouvatier
- Modèles qualitatifs ou à variable tronquée: T. Brodaty
- Rappels d'économétrie: P. Blanchard  et T. Brodaty
- VBA approfondi: A. Cellier
- Modèles qualitatifs ou à variable tronquée: T. Brodaty
- Modèles de durée: E. Duguet
- Économétrie des données de panel II:E. Duguet
- Marchés financiers et risque: . Szpiro
- Économétrie de la finance: A. Cellier

Statistiques

Le département d'économie évalue chaque année ses programmes de formation. Pour connaître nos taux de sélectivité, de réussite, d'insertion, de satisfaction, etc, merci de bien vouloir compléter le formulaire suivant : formulaire statistique.

Organisation de la formation

data analyst

UE 1- Enseignements fondamentaux - 11 ECTS
- ECUE 1 Economie industrielle -   30 h - 3 ECTS
- ECUE 2 Econométrie 2 - 30 h - 4 ECTS-  24 h - 
- ECUE 3 
- ECUE 4 Certification SAS - 24 h - 3 ECTS
- ECUE 5 Introduction à R - 24 h - 2 
UE 2 - Outils de l'entreprise - 6 ECTS
ECUE 1 Anglais -   24 h - 6 ECTS
- ECUE 2  Aspects juridiques et protection des données  -  12 h 
- ECUE 3  Data mining - 24 h - 
- ECUE 4  Data visualisation - 12 h - 
- ECUE 5  Introduction au Web scrapping - 12 h -
- ECUE 6  Logiciel SGBD MYSQL - 24 h
- ECUE 7  Machine/Deep learning - 30 h
- ECUE 8  Rappels de Python - 12 h
- ECUE 9  Scoring - 24 h
- ECUE 10 Text mining - 18h 
UE 3 - Cours de spécialité et projet -10 ECTS
- ECUE 1 - Cointégration et Modèles VAR -18 h
- ECUE 2 - Econométrie des études d’impact -18 h
- ECUE 3 - Modèles de durée - 18 h
- ECUE 4 - Econométrie des variables qualitatives-24 h
- ECUE 5 - Marchés financierss et risques -24 h
- ECUE 6 - Panel - 182 h
- ECUE 7 - Projet en anglais 18 h -10 ECTS-
UE 4 - Activités professionnels -33 ECTS
- ECUE 1- Activité en entreprise
- ECUE 2 - Mémoire professionnel - 30 ECTS
- ECUE 3 - Travail personnel et projet à rédiger et soutenir en anglais.
- ECUE 4 - Initiative, Implication et Gestion de Projet »  3 - ECTS 
 

data scientist

UE 1- Enseignements fondamentaux - 11 ECTS
- ECUE 1 Rappel économétrie -   24 h - 2 ECTS
- ECUE 2 SAS 1 -  24 h - 2 ECTS
- ECUE 3 SAS Programmation avancée - 24 h - 2 ECTS
- ECUE 4 Certification SAS - 24 h - 3 ECTS
- ECUE 5 Introduction à R - 24 h - 2 
UE 2 - Outils de l'entreprise - 6 ECTS
ECUE 1 Anglais -   24 h - 6 ECTS
- ECUE 2  Aspects juridiques et protection des données  -  12 h 
- ECUE 3  Data mining - 24 h - 
- ECUE 4  Data visualisation - 12 h - 
- ECUE 5  Introduction au Web scrapping - 12 h -
- ECUE 6  Logiciel SGBD MYSQL - 24 h
- ECUE 7  Machine/Deep learning - 30 h
- ECUE 8  Rappels de Python - 12 h
- ECUE 9  Scoring - 24 h
- ECUE 10 Text mining - 24 h 
UE 3 - Cours de spécialité et projet - 10 ECTS
- ECUE 1 - Technologie big data - 24 h
- ECUE 2 - Web mining et web analytics - 24 h
- ECUE 3 - Web scrapping avancé - 12 h
- ECUE 4 - SAS pour big data - 24 h
- ECUE 5 - Marchés financierss et risques - 24 h
- ECUE 6 - Python avancé - 12 h
- ECUE 7 - Projet en anglais 18 h - 10 ECTS-
UE 4 - Activités professionnels - 33 ECTS
- ECUE 1- Activité en entreprise
- ECUE 2 - Mémoire professionnel - 30 ECTS
- ECUE 3 - Travail personnel et projet à rédiger et soutenir en anglais.
- ECUE 4 - Initiative, Implication et Gestion de Projet »  3 - ECTS 

Le contrôle des connaissances se fait, selon les ECUE, soit contrôle continu, soit examen terminal, soit combinaison des deux. Le mémoire d'activités en entreprise de Master 2 fait l'objet d'un document écrit et d'une soutenance orale. Validation du diplôme, nécessaire d'obtenir 10/20 au mémoire associé.

 Des journées de tutorat et de révision sont organisées au cours de l’année. Tous les enseignements ont lieu dans une salle informatique dédiée au M2. Des prêts de PC sont possibles pour certains étudiants. 
 

Stage / Alternance

Pour être admis en apprentissage, les candidats doivent conclure un contrat d’apprentissage auprès d’une entreprise ou administration. Les apprentis bénéficient ainsi d’un contrat de travail d’un type particulier comportant, entre autres mentions légales, une obligation d’assiduité aux cours. Il est rappelé que, conformément à la législation sociale, l’employeur peut opérer des retenues sur salaire correspondant aux périodes d’absences non justifiées. En cas de rupture du contrat de travail au cours du Master, intervenue avec l’autorisation du CFA, l’étudiant doit conclure un nouveau contrat d’apprentissage. A défaut, il est exclu de la formation

Modalités de contrôle des connaissances

- Examens écrits sur les matières obligatoires de l'UE 1 (4 x 2 ECTS) et examen de certification SAS (3 ECTS), 
- Interrogations écrites et orales en anglais (4 ECTS), 
- Le projet à soutenir et à rédiger en anglais (12 ECTS dont 2 pour l’anglais), 

- De plus, on définit dans le contrôle des connaissances une matière composite « Initiative, Implication et Gestion de Projet », IIGP, faisant l’objet d’une note bonus d’au maximum de 1 sur 20 (comptant pour 3 ECTS) élaborée en fonction des différentes rubriques suivantes: 
- Participation au salon SMBG 
- Participation aux salons de l’UPEC 
- Exercice du rôle de délégué 
- Présence en cours et ponctualité 
- Note de qualité de la participation en cours …

Calendrier pédagogique

450 h cours en présentiel - 1074 h stage entreprise
Cours mi septembre 2022 à mi-septembre 2023
 Rythme : 2/3 jours à l'université, Enseignement, dispensés entre mi-septembre à fin mai.
 - 3/2 jours en entreprise, Intégralement en entreprise à partir de fin mai. 

Niveau(x) de recrutement

Bac + 3, Bac + 4

Modalités d'admission en formation initiale

> Pour le Master 1 : Licence (Bac +3) en Économie, Économie-Gestion, Informatique ou Mathématiques, ou diplôme jugé équivalent.

> Pour le Master 2 MASERATI :
- En interne : les M1 Maserati ayant validé leur année 
- En externe : examen de dossier et entretien oral 

 

Modalités d'admission en formation continue

Le Master 2 Maserati est ouvert aux titulaires d’un diplôme de niveau Bac + 4 (1ère année de Master) en Techniques Quantitatives, Economie, Finance et Gestion ainsi qu’aux diplômés des Ecoles d’ingénieurs et des Ecoles de commerce souhaitant acquérir une formation complémentaire en méthodes quantitatives. Les dossiers de candidatures sont accessibles en ligne à partir de mi-mars sur le site.
Volume annuel :
- 450h en présentiel - Enseignement, dispensés entre mi-septembre et mi mai.
- 1074 h en entreprise - A partir de fin mai l’apprenti est intégralement en entreprise jusqu’à mi-septembre.
Tarif 6 600 €

Modalités d'admission en formation par apprentissage

Le Master 2 Maserati est ouvert aux titulaires d’un diplôme de niveau Bac + 4 (1ère année de Master)
- Étude du dossier de candidature
- Entretien individuel avec un jury pour les candidats admissibles.
- Après la sélection universitaire, les candidats doivent être recrutés par une entreprise en contrat d’apprentissage ou de professionnalisation.
Plusieurs sessions de recrutement sont organisées entre mi mars et fin juin. Des informations complémentaires sont disponibles sur le site internet de l’UPEC.

Candidature

Les recrutements se font en deux temps à chaque année du Master (hors étudiant ayant validé le M1) :
- Sélection sur dossier
- Entretien de 30 minutes (15 minutes de présentation du candidat, 15 minutes de questions)
Les candidats étrangers hors UE doivent être titulaires d'un permis de travail dont la validité couvre la période de formation. Les contrats de professionnalisation sont possibles.  
Les dossiers de candidatures sont accessibles en ligne à partir du 04/04/22 jusqu'au 14/05/2022 pour la 1ère session  et 20/05/22 jusqu'au 10/06/2022 pour la 2ème session sur le site: https://candidatures.u-pec.fr

Partenariats

Acceniom Consulting, Acoss, AID, AXA, Groupama, La Banque Postale, LCL, Netbooster, RH Equity, Toluna, UGAP, Vertuo Conseil, Allianz, EDF, SFR, Pole Emploi, Société Générale, BNP Paribas, MFP Services, Groupe BPCE, France Stratégie (CGSP), Orange, Itelis, GENERALI, SwissLife, Banque de France, Marsh SA, AIR France, NPD GROUP, IKEA, Butagaz, Estia, SAS France, Crédit Agricole…      

Responsable(s)

Master 1 Economie appliquée
Arnold VIALFONT  

Master 2  MASERATI, parcours Data Science 
Zineb ABIDI

Master 2 MASERATI, parcours Data Analyst
Kevin Fourrey

Scolarité

Bureau 06
Campus Mail des mèches
RDC - Bâtiment d’économie
Route de Choisy
94010 Créteil
Tél : 01 41 78  46 20

Master 1 Economie appliquée :
Stéphane Reggane 

m1-ea@u-pec.fr

Master 2 MASERATI, parcours Data Analyst et parcours Data Science :
Stéphane Reggane 
m2-maserati@u-pec.fr

Bureau 05 :  Formation continue 
Marie-Flore Berthomieu
Campus Mail des mèches
RDC - Bâtiment d’économie
Route de Choisy
94010 Créteil
Tél : 01 41 78 46 11 
fc-fseg@u-pec.fr
fc-depeco@u-pec.fr
Formulaire en ligne