Études / Formation pour devenir Analyste de données / Scientifique des données
Un diplôme de niveau Bac + 4 ou Bac + 5 en informatique, gestion, statistiques ou marketing est indispensable pour occuper ce poste. Certaines formations de niveau Bac + 3 permettent d’obtenir des postes d’assistant. Les formations dédiées au domaine du big data sont encore limitées, mais elles se développent rapidement pour répondre à la demande.
Exemples de formations:
Niveau Bac + 3
- BUT informatique
- Licence professionnelle métiers de l’informatique : systèmes d’information et gestion de données (avec différentes spécialisations telles que l’infrastructure de stockage et l’analyse des données massives – big data à l’Université de Bourgogne)
- Licence professionnelle métiers du décisionnel et de la statistique (avec différentes spécialisations telles que l’exploration de données ou les applications dans le domaine de la santé à Paris Descartes, et l’ingénierie de données à l’Université de Pau)
- Diplôme (type bachelor) d’école spécialisée (IA School)
Niveau Bac + 5
- Master MIAGE – méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises (avec différentes spécialisations telles que le big data décisionnel et l’apprentissage / data science à l’Université de Rennes)
- Master informatique (avec différentes spécialisations telles que l’optimisation et la recherche opérationnelle à l’Université de Nantes, l’apprentissage automatique et la fouille de données à l’Université de Saint-Étienne, les données et les systèmes connectés à l’Université de Saint-Étienne, le big data à l’Université de Cergy, l’intelligence artificielle embarquée à l’Université de Cergy, la fouille de données à l’Université Lyon 2, le big data et la fouille de données à Paris 8, le master of science in informatics – MOSIG à Ensimag, la gestion des données et l’extraction de connaissances à grande échelle à l’Université de Paris Saclay)
- Master SIAD – systèmes d’information et d’aide à la décision (avec différentes spécialisations telles que les sciences des données et l’intelligence d’affaires)
- Master mathématiques (avec différentes spécialisations telles que les statistiques pour l’évaluation et la prospective à l’Université de Reims-Champagne Ardennes, l’ingénierie statistique et la science des données à l’ISUP – institut de statistique de Sorbonne Université)
- Master mathématiques et applications (avec différentes spécialisations telles que les statistiques appliquées et l’analyse décisionnelle à l’université de Caen, les méthodes stochastiques et informatiques pour la décision à l’Université de Pau et des pays de l’Adour, le master of science en mathématiques industrielles et appliquées – MSIAM à 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 big data, statistiques, informatique (IAMD – ingénierie et applications des masses de données à Télécom Nancy, big data & data science à Mines Nancy, data science à Ensae ParisTech, ingénierie des systèmes d’information à Grenoble INP Ensimag, informatique et statistique à Polytech Lille, autres écoles : Isep)
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)
