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Master 2 Econométrie Statistiques - Parcours type : Econométrie et Data Science (EDS)
Spécifications:
Description du formation:
Semestre 3
BCC 1 : Etre capable d'utiliser les méthodes de la science de données
- Machine Learning et Programmation I / Machine Learning and Programming
Machine learning et statistical learning / Machine Learning and Statistical Learning
Programmations / Programming
Logiciels / Software
BCC 2 : Etre capable de comprendre et appliquer les techniques économétriques
- Econométrie / Econometrics
Méthodes de prévision / Predictive Methods
Méthodes de réduction de l'information / Methods for Information Reduction
Méthodes non paramétriques en économétrie / Non-parametrics Methods in Econometrics
Séries temporelles / Time Series
BCC 3 : Etre capable de concevoir, conduire et communiquer autour d'un projet en maîtrisant l'environnement professionnel
- Applications et projets I / Applications and Projects I
Utilisation de la science des données : limites et défis / Practicing data science in the real world: Limitations and Challenges
Application: marketing quantitatif / Application: Quantitative Marketing
Méthodologie des études économétriques et statistiques / Methodology of econometric and statistical studies
- Préparation de l'insertion professionnelle / Preparation for entering the job market
Ateliers de professionnalisation / Professional training
Semestre 4
BCC 1 : Etre capable d'utiliser les méthodes de la science de données
- Machine Learning et Programmation II / Machine Learning and Programming II
Machine learning avancé / Advanced Machine Learning
Interprétabilité et la causalité en Machine Learning / Interpretability and Causality in Machine Learning
BCC 2 : Etre capable de comprendre et appliquer les techniques économétriques
- Econométrie II / Econometrics II 3
Modèles de transitions et de durées / Transition and Duration Models
Colles en économétrie / Oral training in econometrics
BCC 3 : Etre capable de concevoir, conduire et communiquer autour d'un projet en maîtrisant l'environnement professionnel
- Applications et projets II / Application and projects II 3
Hackathon / Hackathon
Certification / Certification
BCC 4 : Se professionnaliser
Stage de fin d'études
Rapport de stage
Organisme de formation:
UNIVERSITE D'AIX MARSEILLE
Solide connaissance des méthodes économétriques et d'apprentissage automatique et de leurs conditions d'utilisation, mise en œuvre sur des données réelles et à la présentation des résultats, à des publics variés. Utilisation de l'anglais
Compétences professionnelles visées à la fin du M2 : Savoir manipuler, analyser et interpréter les données à l'aide de techniques d'apprentissage automatique (machine learning) et de méthodes économétriques de pointe, quelle que soit leur nature (par exemple, des données quantitatives, qualitatives ou non structurées telles que du texte et des images) ou leur taille. Être compétent dans divers langages de programmation (tels que Python et R) et applications de science des données (telles que les visualisations de tableaux de bord), afin de pouvoir s'adapter rapidement à tout environnement professionnel. Choisir de manière autonome les meilleurs outils d'apprentissage automatique pertinents et les mettre en œuvre afin d'obtenir des réponses fiables et robustes qui contribuent à la création de valeur pour l'entreprise ou fournissent des analyses utiles aux administrations publiques ou privées dans la conduite de leurs actions. Communiquer clairement à l'oral et à l'écrit les résultats de vos analyses quantitatives à des publics variés tels que des chefs d'entreprise non spécialistes ou des data scientists professionnels. Ce parcours est enseigné 100% en anglais.
" Les retours et évaluations des participants seront bientôt disponibles pour vous aider à choisir les formations les plus pertinentes "
" Des recommandations de formations complémentaires vous seront bientôt suggérées pour construire un parcours cohérent et adapté. "
" Connectez prochainement votre profil LinkedIn pour recevoir des suggestions de formations alignées avec votre parcours professionnel. "