Econométrie et Statistique

Nom : Sciences des Données et Applications (SDA)

Domaine : Sciences Economiques et de Gestion ; Sciences et Technologies

Mention : Mathématiques,  Sciences des Données, Economie

Spécialités : Econométrie et Statistique

{tab Objectifs}

Ce programme vise à former des économètres et statisticiens ayant également de solides connaissances en économie, en gestion et en informatique qui les destinent à être au cœur des processus décisionnels fondés sur le traitement de l’information économique et statistique. La dualité de cette formation, à la fois théorique et appliquée, permet d’acquérir des compétences reconnues tant dans le monde professionnel que dans le cadre de la préparation d’un doctorat.

Plus spécifiquement, il s’agit de :

• donner aux étudiants un ensemble de connaissances théoriques, techniques et pratiques dans le domaine précité ;
• définir les méthodes statistiques de traitement de l’information économique en fonction des contraintes de l’entreprise.
• adapter les outils de traitement statistique de données afin de réaliser des études pour l’aide à la décision.
• établir à partir de ces outils des prévisions, des évaluations, des recommandations pour optimiser les processus décisionnels de l’entreprise.

{tab Compétences}

A l’issue de leur formation, les étudiants seront capables de :

• C1 : maitriser les concepts mathématiques indispensables en science des données ;
• C2: maitriser les outils informatiques indispensables en science des données ;
• C3: expliquer le fonctionnement de l’environnement économique et les comportements de ses acteurs ;
• C4 : utiliser les méthodes économétriques adéquates pour traiter l’information économique de l’entreprise ;
• C5 : utiliser les méthodes statistiques appropriées pour analyser les faits socioéconomiques ;
• C6 : concevoir, optimiser et simuler des modèles économétriques ;
• C7 : Faire des prédictions à court, moyen et long terme de phénomènes socioéconomiques à partir des modèles développés et des bases de données préalablement recueillies et analysées.
• C8 : appliquer les connaissances acquises à des problèmes de traitement et exploitation de données massives dans les organisations
• C9 : Communiquer, présenter des résultats d’études ou de travaux de recherche

Compétences	C1	C2	C3	C4	C5	C6	C7	C8	C9
U. E
SDD411	ü
SDD412									ü
SDD413	ü
SDD414		ü
SDD416	ü
SDD421					ü	ü	ü
SDD422		ü
SDD423		ü
SDD424			ü
SDD425								ü
SDD531				ü
SDD532						ü	ü
SDD533				ü		ü	ü
SDD534					ü		ü
SDD541								ü	ü
SDD542								ü

{tab Admision}

L’admission se fait sur la base d’:

• Une sélection sur dossiers ;
• Un entretien avec une commission de recrutement.

Peuvent faire acte de candidature pour l’admission

• En M1 : les titulaires d’une licence de
  • Management informatisé des organisations ou équivalent ;
  • Informatique ou équivalent ;
  • Mathématiques ou équivalent ;
  • Sciences économiques et gestion
  • Physique ou chimie et équivalent
• En M2 : les étudiants ayant capitalisé les 60 crédits formant la première année de Master (M1) dans un domaine compatible avec celui du programme.

{tab Contenu }

{slider title= »Semestre 1″ class= »icon »}

UE1  Mathématiques pour la décision

EC1  Technique d’échantillonnage et de sondage

EC2  Optimisation

UE2 Communication

EC1 Techniques de communication écrite et orale

EC2 Anglais

UE3 Probabilité-Statistiques

EC1 Probabilités

EC2 Statistiques

UE4 Programmation en science des données

EC1  Algorithmique, programmation et complexité

EC2 Visualisation des données

EC3 Bases de données relationnelles

UE5 Comptabilité OPTION DAC

EC1 Comptabilité approfondie

EC2 Comptabilité de gestion

UE6  Mathématiques OPTION DAP, ESM

EC1 Analyse

EC2 Algèbre

{slider title= »Semestre 2″ class= »icon »}

UE1 Statistique-Mathématique

EC1  Modèle de régression

EC2 Séries chronologiques

EC3 Calcul matriciel

UE2 Outils Informatiques

EC1 Logiciels statistiques

EC2  Excel VBA

EC3 Structure de données, Algorithmique et complexité

UE3 Fouille de données

EC1 Analyse de données et Datamining

EC2 Modélisation multidimensionnelle

UE4 Economie

EC1 Analyse macroéconomique

EC2 Analyse microéconomique

UE5 Stage

EC1 Camp de données/Stage

{slider title= »Semestre 3″ class= »icon »}

UE1 Econométrie

EC1 Techniques de prévision

EC2  Econométrie avancée

UE2 Modélisation

EC1 Modélisation économique

EC2 Théorie des jeux

UE3 Econométrie et apprentissage

EC1 Econométrie de la Finance et l’assurance

EC2 Apprentissage statistique

UE4 Statistique avancée

EC1 Statistique des processus

EC2 Statistique des valeurs extrêmes

EC3 Statistique non paramétrique

{slider title= »Semestre 4″ class= »icon »}

UE1 Développement personnel et leadership

EC1 Technique de rédaction scientifique

EC2 Méthodologie de la recherche

EC3 Entreprenariat

UE2 Stages

EC1 Rédaction de mémoire ou rapport de stage

{/sliders}
{tab Débouchés}

A l’issue de leur formation, les étudiants pourront entrer dans la vie active comme :

• Chargé d’études en statistiques, économétrie et économie
• Analyste conjoncturel et prévisionniste
• Économètre
• Responsable de projets
• Ingénieur d’études ou de recherche en statistique, économétrie et économie
• Analyste financier
• Data Analyste
• Expert en modélisation
• Spécialiste de Business Intelligence
• Consultant en statistiques, économétrie et économie

   Ce master offre également la possibilité de poursuivre des études de doctorat

{/tabs}