Analyste de données / Data scientist

Analyste de données / Data scientist

Études / Formation pour devenir Analyste de données / Data scientist

Un diplôme de Bac + 4 ou Bac + 5 en informatique, gestion, statistiques ou marketing est essentiel pour occuper ce poste. Quelques formations de niveau Bac + 3 permettent d’accéder à des postes d’assistant. Les formations spécialisées dans le domaine de la big data restent encore rares, mais elles se développent rapidement pour répondre à la demande croissante.

Exemples de formations :

Niveau Bac + 3

  • BUT informatique
  • Licence professionnelle métiers de l’informatique : systèmes d’information et gestion de données (Université de Bourgogne) – différents parcours : infrastructures de stockage et analyse de données massives – big data.
  • Licence professionnelle métiers du décisionnel et de la statistique (Paris Descartes) – différents parcours : data mining ou applications aux domaines de la santé, ingénierie de données (Université de Pau)
  • Diplôme (type bachelor) d’école spécialisée (IA School)

Niveau Bac + 5

  • Master MIAGE – méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises (Université de Rennes) – différents parcours : big data décisionnel et apprentissage / data science.
  • Master informatique – différents parcours : optimisation et recherche opérationnelle (Université de Nantes), machine learning and data mining (Université de Saint Etienne), données et systèmes connectés (Université de Saint-Etienne), big data (Université de Cergy), intelligence artificielle embarquée (Université de Cergy), data mining (Université de Lyon 2), MIASHS : big data et fouille de données (Paris 8), master of science in informatics – MOSIG (Ensimag), gestion des données et extraction de connaissances à grande échelle (Université de Paris Saclay)
  • Master SIAD – systèmes d’information et d’aide à la décision – différents parcours : data sciences, business intelligence
  • Master mathématiques – différents parcours : statistiques pour l’évaluation et la prospective (Université de Reims-Champagne Ardennes), ingénierie statistique et data science – ISDS (ISUP – institut de statistique de Sorbonne Université)
  • Master mathématiques et applications – différents parcours : statistiques appliquées et analyse décisionnelle – SAAD (Université de Caen), méthodes stochastiques et informatiques pour la décision – MSID (Université de Pau et des pays de l’Adour), master of science in industrial and applied mathematics – MSIAM (Ensimag)
  • Master MIASHS – mathématiques appliquées aux sciences humaines et sociales
  • Master sciences des données
  • Master méga données et analyse sociale – Medas (Cnam – INTD)
  • Master data sciences for business (École Polytechnique, HEC)
  • Mastère spécialisé en big data (ESGI, Grenoble Ecole de Management)
  • Mastère in artificial intelligence & management (IA school)
  • MSc (Master of Sciences) : statistics for smart data (Ensai), big data for business (Ecole Polytechnique – HEC), data sciences & business analytics (Centrale Supelec – Essec Business School), applied data science & big data (Data Science Institute), data science (Ensae ParisTech), data management (PSB)
  • Diplôme d’ingénieur avec spécialisation en big data, statistiques, informatique IAMD – ingénierie et applications des masses de données (Télécom Nancy) big data & data science (Mines Nancy) data science (Ensae ParisTech) ingénierie des systèmes d’information (Grenoble INP Ensimag) informatique et statistique (Polytech Lille) autres écoles : Isep
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Plus de détails sur les masters : www.trouvermonmaster.gouv.fr

Niveau Bac + 6

  • Mastère spécialisé (MS) : Big data – gestion et analyse des données massives (Télécom ParisTech), Big data : analyse management et valorisation responsable (Ensimag + EMSI Ecole de Management de Grenoble), Data Science (ENSAE), Expert en sciences des données (Insa Rouen Normandie), Data science pour l’ingénierie (INP Sigma)
  • International Program Big Data et Data Science (Mines Nancy)