MSc in Data Analytics for Business

Faire le lien entre Data Science et Business

Accès

De Bac +3 à Bac +4

Campus

Bordeaux

Diplôme(s)

MSc

Rythme

Temps plein

Rentrée

Septembre 2022

Langue

Anglais

Qu’est-ce que le MSc in Data Analytics for Business ?

Ce Master of Science prépare les étudiants à devenir des professionnels capables de faire le pont entre spécialistes des données et des techniques de traitement et les différents métiers de l'entreprise. A terme, ce seront des experts dans le domaine de la donnée et de la transformation digitale des entreprises.

Olivier DUPOUET - KEDGE

campus de Bordeaux

Olivier DUPOUET

Directeur du MSc in Data Analytics for Business

LES OBJECTIFS DE CETTE FORMATION EN DATA ANALYTICS

L’intelligence artificielle (IA), les techniques d’apprentissage machine et de business analytics prennent une place de plus en plus importante dans les entreprises, leur permettant d’inventer et de créer de nouveaux business, générateurs de valeur.

Cependant, au fur et à mesure que ces spécialités techniques se développent, il apparaît qu’un maillon crucial manque actuellement : des professionnels capables de faire le lien entre spécialistes des données et les autres métiers de l'entreprise.

Le MSc in Data Analytics for Business, est construit sur trois piliers essentiels au succès de la transformation digitale des entreprises : 

  • La modélisation, fondée sur les techniques de machine learning et de business analytics, qui permettent aux entreprises d’améliorer leur excellence opérationnelle et de développer de nouveaux modèles d’affaires. 
  • La compréhension des systèmes d’information, qui sont les infrastructures permettant le déploiement des modèles. 
  • La connaissance des métiers et grandes fonctions de l’entreprise, initiatrices des projets et utilisatrices finales des applications.

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POINTS FORTS DU MSc DATA ANALYTICS FOR BUSINESS

Une approche globale de la data

  • Langage de programmation (Python, SQL)
  • Algorithmes de machine learning
  • Data mining
  • Organisation et gestion des données
  • Visualisation des données
  • Business intelligence
  • Business Analytics
  • Management des systèmes d’information

Une approche managériale complète

  • Stratégie digitale des entreprises
  • Considérations éthiques
  • Aspects juridiques
  • Soft skills
    • Public speaking & leadership
    • Management des équipes
  • User eXperience, User Interface
  • Gestion de projet agile
  • Design thinking
  • Modèles d’affaire
  • Use cases en :
    • Finance
    • Marketing
    •  Logistique

Un parrain et des partenaires prestigieux

  • Microsoft
  • Digital Aquitaine
  • Chair Trustworthy AI

COMPÉTENCES DÉVELOPPÉES

Connaissances techniques sur l'intelligence artificielle et le machine learning

Sans devenir des experts de ces domaines, il est essentiel que les diplômés soient en mesure de comprendre les grands principes et logiques sous-tendant les activités des data scientists : 

  • Compréhension de ce qu’est une donnée, quelles en sont les principales sources et sous quelles formes elles peuvent se présenter.
  • Maîtrise des notions de base autour des algorithmes les plus populaires.
  • Compréhension de ce qu’il est possible de faire avec ces outils.
  • Maîtrise des techniques d’évaluation de la qualité des algorithmes et identifier les potentielles sources de problèmes.

 

Maîtrise des techniques de gestion associées à ce rôle d'intermédiaire dans le contexte particulier de l'intelligence artificielle

  • Acquisition des techniques de la gestion de projet agile
  • Compréhension des enjeux stratégiques et organisationnels associés à l’introduction d’outils d’intelligence artificielle dans les processus de l’entreprise.
  • Compréhension des enjeux éthiques associés à l’usage de ces techniques.

Les métiers à la sortie du MSc in Data Analytics for Business

En direction, en management d’équipe ou de projet, les opportunités de carrières qu’offre la formation data analytics for business à la sortie sont multiples :

  • MOA et assistance à maîtrise d’ouvrage
  • Chef de projet et product owner
  • Consultant, conseiller en développement IA
  • Manager de data scientists
  • Ingénieur d’affaires dans le domaine de l’IA
  • Transformation digitale

En savoir plus sur les carrières

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