Formation Master2 Innovation, Entreprise et Société|M2_IES

Former les futurs data scientists, économistes et spécialistes marketing capables d’inscrire leur démarche dans son contexte économique, rompus aux méthodes d’analyse, d’étude quantitative et de développement de marchés de produits ou services.

                L’objectif essentiel de la formation est de donner les compétences nécessaires pour exercer dans l’entreprise les métiers de data scientist, architecte big data, analyste Business Intelligence, analyste Connaissance Client, spécialiste de marketing quantitatif et de pouvoir y exercer rapidement des responsabilités.

                La formation en apprentissage, basée sur le principe de l’alternance, cumule les avantages de la formation universitaire traditionnelle et de la formation en entreprise.

                Les apprentis reçoivent une véritable formation, théorique et pratique. Ils sont préparés progressivement, dès le début du programme, à devenir de véritables data scientists ayant une expertise à l’intersection de l’analyse économique, du marketing et des techniques quantitatives, utilisant leur expérience vécue dans le milieu professionnel et capables d'assurer une certaine polyvalence au sein d'une entreprise.

n  évaluation des connaissances : elle est effectuée par les enseignants par un contrôle continu ;

n  évaluation des capacités : elle est à la charge du maître d’apprentissage (adaptation, autonomie, organisation, sens des responsabilités, gestion du temps et des moyens...) ;

n  évaluation du mémoire : à partir du mémoire rédigé par l’apprenti en fin de formation, la soutenance s’effectue devant un jury composé d’enseignants de l’Université, du tuteur pédagogique et du maître d’apprentissage.

niveau M1 dans le domaine de l’économie, de la gestion, du commerce ou de la vente (université ou école de commerce) ; dans une formation technique (mathématiques, informatique, statistiques, ingénieurs) manifestant un intérêt pour les sciences des données, l’économie et le marketing quantitatif.

missions possibles :

n  Analyse datamining (SAS, R, Python)

n  Analyse de connaissance client pour Marketing

n  Segmentation de client

n  Analyse comportementale des clients

n  Mise en place des outils de web analytics & recommandation

n  Gestion des outils de tag management

n  Pricing

n  Etudes statistiques

n  Analyse des performances des campagnes marketing multi-canaux

n  Réalisation de questionnaires en ligne (Sphinx)

n  Visualisation des données (TABLEAU)

n  Gestion de projet de développement SQL

n  Animation de campagne CRM (analyse ROI, marketing direct, ...)

n  Mise en place de socles Big data et conception/réalisation de visualisations de données

n  Benchmark des technologies (Spark, Splunk, …)

n  Développement d’algorithme en SAS, R, Scala, Python

n  Gestion de clusters

n  Gestion des environnements : gestion des métadonnées, gestion sous unix des serveurs de traitement et de métadonnées, CVS, paramétrage portail SAS

n  Analyste Marketing relationnel

n  Analyste Connaissance Client

n  Architecte Big data

n  Big data analyst

n  Business Intelligence analyst

n  Chargé d’études en statistiques et informatique décisionnelles

n  Consultant statisticien

n  Data analyst

n  Data Mining analyst

              Data scientist