Publié le 25 août 2020 Mis à jour le 9 mars 2021

Master Économie : Ingénierie économique et de l'analyse de données

Formation LMD
Master Économie : Ingénierie économique et de l'analyse de données

Résumé

Le Master 2 parcours ingénierie économique et de l'analyse de données offre une formation en un an, accessible soit directement en M2 si vous êtes déjà détenteur d'un M1 Économie. En savoir plus

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Détails

Présentation

Dans de nombreux domaines d'activité, l'abondance des informations aujourd'hui disponibles rend nécessaire le recours à des traitements statistiques élaborés. Le recours à ces techniques est de plus en plus fréquent et s'étend à un très grand nombre de secteurs (banque, finance, assurance, conseil, économie de la santé, économie des transports, marketing quantitatif, études de marché, classification de clientèle, etc.).

Tout en approfondissant les connaissances théoriques en amont, la formation vise à donner aux étudiants une bonne maîtrise des outils statistiques, économétriques et informatiques qui sont utilisés dans ces secteurs.

La formation s'attache tout d'abord à apporter des enseignements fondamentaux dans les principaux domaines de l'économétrie (séries temporelles, microéconométrie, économétrie des variables qualitatives et économétrie des données de panel), complétés par l'apprentissage de l'utilisation de logiciels comme GAUSS et SAS et de la programmation en Python, langage actuellement privilégié dans l'analyse des Big Data.

L'analyse de données occupe également une bonne partie des enseignements avec une initiation aux systèmes de gestion de base de données, ainsi qu'au data mining et scoring.

Des ateliers de macroéconomie, finance, marketing quantitatif et d'évaluation des politiques publiques, où sont réalisées des études appliquées, viennent compléter la formation.

Un stage de 3 mois minimum est prévu à partir du mois d'avril.

Sur demande lors du dépôt du dossier de candidature et après accord du comité de sélection, il est possible de réaliser par équivalence le 2ème semestre de ce M2 à l'université du Québec à Montréal.

Lieux

Site des Chênes 1, CY Tech - Campus de Cergy

Responsable(s) de la formation

Partenariats

Établissements

CY Tech économie et gestion

Admission

Pré-requis

Niveau(x) de recrutement

Master 1

Série de bac préconisée

  • Baccalaurèat Scientifique
  • Baccalaurèat Economique et Social

Formation(s) requise(s)

Le Master 2  parcours ingénierie économique et de l'analyse de données offre une formation en un an, accessible soit directement en M2 si vous êtes déjà détenteur d'un M1 d'une autre université, soit après avoir suivi les cours du M1 Économie de CY Cergy Paris Université.

Modalités de candidature

  • CANDIDATURES 2020-2021

    Lien e-candidat afin de postuler : https://ecandidat.u-cergy.fr/

     Début du dépôt des dossiers : 6 avril 2021

     Fin du dépôt des dossiers : 13 juin 2021

Modalités de candidature spécifiques

Le recrutement se fait d’abord sur dossier. Les candidats sélectionnés sont ensuite, le cas échéant, convoqués à un entretien individuel. Une liste d’attente est établie pour les éventuels désistements. Le nombre total de places est limité à 25.

En formation initiale, le recrutement est ouvert aux étudiants titulaires d’un M1 de sciences économiques à fort contenu en économétrie, aux étudiants titulaires d’un M1 de mathématiques appliquées qui ont reçu une formation complémentaire en économie, gestion et finance, ainsi qu’aux étudiants titulaires de diplômes d’ingénieurs ou d’écoles de commerce.

Pour les étudiants titulaires d'une licence, désireux de rejoindre le M2 IE parcours ingénierie économique et de l'analyse de données, vous trouverez des informations concernant le M1 d'Economie de CY Cergy Paris Université ici: 

https://www.u-cergy.fr/fr/ufr-economie-et-gestion/les-diplomes/masters-1/master-1-economie.html

Conditions d'admission / Modalités de sélection

Compétences Thèmes
1 Maîtriser les concepts fondamentaux en statistiques et les utiliser pour analyser les données (exemple: utiliser les analyses en composantes principales pour synthétiser le contenu des caractéristiques d'une base clients). Statistiques
2 Maîtriser les outils mathématiques nécessaires à la modélisation statistique (par exemple, être capable de dériver les règles de décisions d'un ménage urbain en matière de localisation de l'habitat principal). Modélisation
3 Maîtriser des connaissances de base en analyse conjoncturelle (par exemple, pour développer un modèle de prévision à court terme du taux de croissance du PIB réel). Analyse conjoncturelle
4 Maîtriser des connaissances de base en  finance (par exemple, pour prévoir l'évolution du spread de taux d'intérêt et ses conséquences). Finance
5 Maîtriser des connaissances de base en marketing quantitatif (par exemple, être capable d'exploiter les données d'une base clients pour cibler une campagne promotionnelle). Marketing 
6 Maîtriser les concepts fondamentaux économétrie et réaliser des études économétriques (outre les exemples précédents, il peut également s'agir d'évaluer l'efficacité des politiques publiques). Econométrie
7 Maîtriser le traitement de grandes bases de données par les méthodes d'analyse des données et de data-mining Informatique de gestion
8 Rédiger les résultats d'un travail de recherche scientifique  Communication
9 Présenter oralement un travail de recherche scientifique Communication
10 Maîtriser les logiciels SAS, Eviews, VBA, Stata, R et Python Informatique  de gestion
11 Maîtriser l'anglais professionnel (préparation au TOEIC) Langues
12 Maîtriser la réalisation de projets en équipe (par exemple, être capable de coordonner 4 personnes pour étudier la modélisation et la prévision du retournement conjoncturel). Gestion de projet

Programme

Semestre 1

CM (heures) ECTS Coef
UE n°1: Econométrie - Enseignements fondamentaux  60 9 9
Econométrie des séries temporelles approfondie 20 3 3
Econométrie des données individuelles et des variables qualitatives 20 3 3
Econometrie des données de panel 20 3 3
UE n°2: Analyse économique  60 9 9
Risque de crédit et réglementation bancaire 20 3 3
Marketing quantitatif 20 3 3
Evaluation microéconomique de projets 20 3 3
UE n°3: Techniques quantitatives appliquées 80 12 12
Systèmes de gestion de bases de données 20 3 3
Data mining et scoring 20 3 3
Préparation à la certification SAS 20 3 3
Introduction à la programmation Python 20 3 3
Total semestre 1 200 30 30

Semestre 2

CM (heures) ECTS Coef
UE n°1: Econométrie et techniques quantitatives appliquées 60 15 15
3 ateliers parmi: 3x5
Analyse des données avancée 20 5
Comportements individuels et évaluation microéconomique des
politiques publiques 20 5
Banque, assurance : évaluation du risque 20 5
Macroéconomie appliquée 20 5
UE n°2: Enseignements professionnels 40 15 15
Anglais 30 4 4
Préparation à la recherche d'emploi et à l'embauche 10 1 1
Stage de 3 mois minimum à partir d'avril 10 10
Total semestre 2 100 30 30
Total annuel 300 60 60

Et après ?

Niveau de sortie

Année post-bac de sortie

Bac +5

Niveau de sortie

BAC +5, Master

Débouchés professionnels

Secteurs d'activité ou type d'emploi

Les diplômés du master 2 Ingénierie économique ont la possibilité d’accéder à des emplois de chargés d’étude dans des services d’études économiques des banques, grandes entreprises, organismes internationaux ou organismes publics ou parapublics (caisse d’assurance-maladie ou de retraite, entreprises de transport, etc.), aux métiers de la finance (back office), de l’assurance, du conseil et du marketing.

Débouchés professionnels

Secteur(s) d'activité  (santé, énergie, enseignement...)

Banque, finance, assurance, conseil, marketing, instituts de sondage

Métiers

A l'issue de la formation, les étudiants sont recrutés comme chargés d'études quantitatives en économie, finance, banque, marketing ou  assurance (actuaire débutant).