Études / Formation pour devenir Analyste de données / Scientifique de données
Un diplôme de niveau Bac + 4 ou Bac + 5 en informatique, gestion, statistiques ou marketing est indispensable pour accéder à ce poste. Certaines formations de niveau Bac + 3 permettent de décrocher des postes d’assistant. Bien que les formations dans le domaine du big data soient encore rares, 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. Différents parcours : infrastructures de stockage et analyse de données massives – big data (Université de Bourgogne)
- Licence professionnelle métiers du décisionnel et de la statistique. Différents parcours : data mining ou applications aux domaines de la santé (Paris Descartes), 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. Différents parcours : big data décisionnel et apprentissage / data science (Université de Rennes)
- Master informatique. Différents parcours : optimisation et recherche opérationnelle (Université de Nantes), apprentissage automatique et fouille de données (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 large 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 (École 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
Pour plus de détails sur les masters, consultez le site 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)
