Master Data Analyst
Informations Générales
Campus : Marne-la-Vallée
Nombre de places : 36
Formation accessible en formation à temps plein pour la première année. Formation accessible en formation à temps plein (avec stage obligatoire), formation en apprentissage/alternance, formation continue, formation VAE. Pour plus d'informations, voir ici.
Il est possible d'intégrer le Master Data Analyst pour les 2 années (candidature en première année de Master) ou pour 1 année (candidature en deuxième année de Master).
Première année de Master (Master 1)
Candidature en première année de Master : Candidature du 26 février au 24 mars 2024 via le Portail MonMaster : lien vers la formation
Le score IAE Message est obligatoire pour candidater. Si vous n'avez pas eu votre résultat avant votre dépôt de candidature, téléchargez votre convocation au score. Nous pourrons retrouver votre score avec le numéro de convocation.
Responsable : Yannick L’Horty, Professeur des universités
Contact : Pauline Pois - m1data.iae@univ-eiffel.fr
Calendrier et rythme de la formation :
- En formation à temps plein (440 heures) : Les enseignements se déroulent de septembre à avril et possibilité de stage de 2 à 6 mois, à partir d’avril.
Toutes les informations sur les candidatures ici
Deuxième année de Master (Master 2)
Candidature en deuxième année de master parcours HRA uniquement : Ouverture de la plateforme E-candidat site de l'université Gustave Eiffel : du 1er mars au 29 mars 2024
Responsables : Jekaterina Dmitrijeva, Maîtresse de conférences, Pascale Petit, Professeure des universités, Emmanuel Valat, Maître de conférences
Contact : Pauline Pois - m2data.iae@univ-eiffel.fr
Calendrier et rythme de la formation :
- En formation à temps plein (350 heures) : Les enseignements se déroulent à partir de septembre, les lundis, mardis et mercredis (1 semaine sur 2). Stage obligatoire de 2 à 6 mois, à partir d'avril. Possibilité de stage long dès septembre sur le rythme de l'alternance.
. - En formation en alternance (350 heures) : Les enseignements se déroulent à partir de septembre, les lundis, mardis et mercredis (1 semaine sur 2) et les mercredis (1 semaine sur 2), les jeudis et vendredis, en entreprise. A partir d'avril, 5 jours en entreprise jusqu'à la fin du contrat.
Notre formation est classée parmi les meilleurs Masters Big Data & Data Sciences d'IDF
Présentation
Trois parcours spécialisés pour un meilleur savoir-faire
Un master d’excellence pour former des professionnels capables d’exploiter et d’analyser des données pertinentes dans le but de piloter la performance de l’entreprise et d’anticiper ses besoins futurs. Ils se démarquent par leur polyvalence : une maitrise des techniques quantitatives de traitement des données statistiques et une bonne connaissance du fonctionnement de l’entreprise et du domaine d'application choisi (les Ressources Humaines, le Marketing et la Finance d’entreprise). Les trois parcours sont réunis dans la mention « Economie de l’entreprise et des marchés ».
La première année du Master est une année de tronc commun permettant d’acquérir les connaissances fondamentales en techniques quantitatives et en management. Cette première année de master prépare les étudiants au choix du domaine d’application visé en master 2 : Human Resources Analytics, Etudes de marché ou Business Analytics.
Les enseignements, à la fois théoriques et pratiques, sont dispensés par des universitaires et des professionnels.
Les enseignements sont complétés par des applications professionnelles, un stage et une mission d’apprentissage en entreprise.
Le master est accessible à partir du master 1 ou du master 2.
Trois parcours sont ouverts aux étudiants :
- Human Resources Analytics (HRA)
- Etudes de marché (EMA)
- Business Analytics (BA)
Compétences
Métiers visés
Comme son nom l’indique, le master Data Analyst a pour objectif de former des data analysts, qu’ils soient consultants ou chargés d'études, dans trois domaines d’application qui correspondent aux trois parcours du master : le Marketing, les Ressources Humaines et la Finance d’entreprise. Il ouvre la voie à de nombreuses opportunités d’emploi dans le domaine des études et du conseil. Les débouchés professionnels sont avérés dans les grands instituts de sondage, dans les cabinets de conseil du domaine de la Data, dans les directions marketing ou ressources humaines de grandes entreprises et également dans les services d'étude de collectivités territoriales. Une orientation vers la recherche, soit en économie soit en gestion, est proposée aux étudiants, avec des cours spécifiques et la participation aux séminaires du laboratoire.
Compétences attendues
A l’issu du Master 2 Data Analyst, le diplômé a une vision transversale de l’entreprise lui permettant d’apporter des réponses pertinentes aux problématiques managériales. La mention du master est « Economie de l’entreprise et des marchés ». Trois grands axes de compétences, assurant la polyvalence du Data Analyst, sont développés :
• des compétences en économie et en techniques quantitatives permettant de traduire les problématiques managériales en problématiques d’étude et de mobiliser les méthodologies appropriées pour transformer les données brutes en informations utiles pour la prise de décision.
• des compétences managériales permettant de comprendre le fonctionnement et les enjeux stratégiques d’une organisation.
• des compétences dans le domaine d’application choisi permettant de comprendre la performance de l’entreprise sous l’angle du parcours choisi.
Pédagogie
Master 1
Organisation de la formation / Période en entreprise
Les cours ont lieu à l'IAE Paris-Est, Campus de Marne-la-vallée, Bâtiment Bois de l'Etang de début septembre à avril. Les étudiants ont la possibilité d'effectuer un stage de 2 à 6 mois, à partir d'avril.
Approche pédagogique
La première année du Master est une année de tronc commun permettant d’acquérir les connaissances fondamentales en techniques quantitatives et en management. Cette première année de master prépare les étudiants au choix du domaine d’application visé en master 2 : Human Resources Analytics, Etudes de marché ou Business Analytics.
Les enseignements, à la fois théoriques et pratiques, sont dispensés par des universitaires et des professionnels. Les enseignements peuvent être complétés par un stage.
Master 2
Organisation de la formation / Période en entreprise
Les cours ont lieu à l'IAE Paris-Est, Campus de Marne-la-vallée, Bâtiment Bois de l'Etang.
En formation plein temps, les cours ont lieu 2 à 3 jours par semaine, les lundis, mardis et mercredis (1 semaine sur 2). A partir d'avril, stage obligatoire de 2 à 6 mois. Possibilité d'effectuer un stage de longue durée, dès le mois de septembre sur le rythme de l'apprentissage.
En formation par apprentissage, les étudiants sont en cours, 2 à 3 jours par semaine, les lundis, mardis et mercredis (1 semaine sur 2) et en entreprise, 2 à 3 jours par semaine, les mercredis (1 semaine sur 2), les jeudis et vendredis. A partir d'avril, les étudiants sont à plein temps en entreprise.
Vacances scolaires : temps plein en entreprise.
En formation continue, les étudiants peuvent adopter le rythme, soit des étudiants plein temps, soit des étudiants en alternance.
Notre partenaire apprentissage: CFA Descartes
Approche pédagogique
Les enseignements, à la fois théoriques et pratiques, sont dispensés par des universitaires et des professionnels. Ils sont complétés par des applications professionnelles, un stage et une mission d’apprentissage en entreprise.
Admission
Master 1
Conditions d’admission : 180 crédits ECTS ou VAE (Bac + 3 - Licence) - Licence d'économie-gestion, licence MASS ou une licence équivalente.
Modalités d'admission : Admissibilité sur étude du dossier et Score IAE Message.
Admission sur entretien de motivation dans lequel le jury apprécie le niveau de connaissances du candidat. TOEIC supérieur à 800 points recommandé.
Master 2
Conditions d’admission : 240 crédits ECTS ou VAE (Bac + 4) .
Modalités d'admission : Admissibilité sur étude du dossier et Score IAE Message (Score pour les candidats extérieurs).
Admission sur entretien de motivation dans lequel le jury apprécie le niveau de connaissances du candidat. TOEIC supérieur à 800 points recommandé.
International
Au niveau Master 1, des étudiants participent chaque année au dispositif ERASMUS+.
Des accords de coopération existent avec plusieurs universités étrangères qui se traduisent par la présence effective et régulière d'étudiants de Haïti, de Shanghai, et de Madagascar.
Si vous êtes étranger et résidez à l’étranger, cliquez ici.
Chiffres clés
Taux de sélection
|
Rentrée 2023 |
Master 1 |
M2 Data BA |
M2 Data EMA |
M2 Data HRA |
|
2023-2024 |
12% |
31% |
56% |
67% |
Source interne IAE 2023
Taux de réussite
|
Promotions |
Master 1 |
M2 Data BA |
M2 Data EMA |
M2 Data HRA |
|
2017-2018 |
87 % |
|
92 % |
|
|
2018-2019 |
93 % |
|
84 % |
|
|
2019-2020 |
87 % |
|
100 % |
|
|
2020-2021 |
92 % |
92 % |
100 % |
67 % |
|
2021-2022 |
100 % |
100 % |
100 % |
100 % |
|
2022-2023 |
96% |
88% |
100% |
100% |
Source interne IAE 2023
Taux d'insertion
|
Promotion |
Master 2 Data |
|
2021-2022 |
100 % |
Source interne IAE 2023 - Pourcentage des diplômés en poste au bout de 6 mois
Cours
Master (M1) - Data Analyst / Marne-la-Vallée
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Econométrie générale linéaire | 18.00 | 3.00 |
| Gestion des données sous STATA | 18.00 | 3.00 |
| Statistiques d'enquête | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Corportate Social Responsability | 18.00 | 3.00 |
| Management des systèmes d'information | 18.00 | 3.00 |
| Management stratégique | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Projet de techniques d'enquête | 18.00 | 2.00 |
| TER | 18.00 | 2.00 |
| Traitement des données sous R | 18.00 | 2.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Data visualisation | 9.00 | 2.00 |
| SQL | 9.00 | 1.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Protection des données et RGPD | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Econométrie des variables qualitatives | 18.00 | 3.00 |
| Evaluation de programmes et de politiques publiques | 18.00 | 3.00 |
| Gestion de bases de données sous SAS | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Comportement du consommateur | 18.00 | 3.00 |
| Gestion des ressources humaines | 9.00 | 1.50 |
| Gestion des ressources humaines | 9.00 | 1.50 |
| Pilotage de la performance | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Initiation Python | 18.00 | 2.00 |
| Projet d'évaluation d'impact | 9.00 | 1.00 |
| Projet d'évaluation d'impact | 9.00 | 1.00 |
| Stage ou mémoire TER | 18.00 | 2.00 |
Total heures : 440,00
Master (M2) - Data Analyst - Parcours Business Analytics / Marne-la-Vallée
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Analyse des données | 18.00 | 3.00 |
| Big data et Web-analytics | 18.00 | 3.00 |
| Data mining et scoring | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Conférences professionnelles | 18.00 | 3.00 |
| Economie comportementale | 18.00 | 3.00 |
| Théorie des jeux et stratégie d'entreprises | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Analyse et diagnostic financier | 18.00 | 2.00 |
| Economie industrielle | 18.00 | 2.00 |
| Empirical methods for business decision | 18.00 | 2.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Management de projet classique et Agile | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Panels et géo-données | 18.00 | 3.00 |
| Time series analysis & forecasting | 18.00 | 3.00 |
| Understanding the machine learning algorithms | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Anglais - préparation du TOEIC | 20.00 | 1.50 |
| Anglais - préparation du TOEIC | 20.00 | 1.50 |
| Certification SAS | 18.00 | 3.00 |
| Gestion financière | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Mémoire professionnel | 18.00 | 15.00 |
Total heures : 368,00
Master (M2) - Data Analyst - Parcours Etudes de marché / Marne-la-Vallée
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Analyse des données | 18.00 | 3.00 |
| Big data et Web-analytics | 18.00 | 3.00 |
| Data mining et scoring | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Conférences professionnelles | 18.00 | 3.00 |
| Economie comportementale | 18.00 | 3.00 |
| Théorie des jeux et stratégie d'entreprises | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Etudes de cas marketing | 18.00 | 2.00 |
| Etudes et décisions marketing | 18.00 | 2.00 |
| Principes de Marketing | 18.00 | 2.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Management de projet classique et Agile | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Panels et géo-données | 18.00 | 3.00 |
| Time series analysis & forecasting | 18.00 | 3.00 |
| Understanding the machine learning algorithms | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Anglais - préparation du TOEIC | 20.00 | 1.50 |
| Anglais - préparation du TOEIC | 20.00 | 1.50 |
| Certification SAS | 18.00 | 3.00 |
| Simulations marketing | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Mémoire professionnel | 18.00 | 15.00 |
Total heures : 368,00
Master (M2) - Data Analyst - Parcours Expertise de l'emploi et des Ressources Humaines / Marne-la-Vallée
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Analyse des données | 18.00 | 3.00 |
| Big data et Web-analytics | 18.00 | 3.00 |
| Data mining et scoring | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Conférences professionnelles | 18.00 | 3.00 |
| Economie comportementale | 18.00 | 3.00 |
| Théorie des jeux et stratégie d'entreprises | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Economie des discriminations | 18.00 | 2.00 |
| Human Resource Analytics | 18.00 | 2.00 |
| Personnel economics | 18.00 | 2.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Business English | 20.00 | 1.50 |
| Management de projet classique et Agile | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Panels et géo-données | 18.00 | 3.00 |
| Time series analysis & forecasting | 18.00 | 3.00 |
| Understanding the machine learning algorithms | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Anglais - préparation du TOEIC | 20.00 | 1.50 |
| Anglais - préparation du TOEIC | 20.00 | 1.50 |
| Certification SAS | 18.00 | 3.00 |
| Institutions et marché du travail | 18.00 | 3.00 |
| Cours | Heures | ECTS |
|---|---|---|
| Mémoire professionnel | 18.00 | 15.00 |
Total heures : 368,00
Dernière mise à jour 21/03/2024 9h48