Classement Master Big Data & Data Sciences TOP 35 2025

En 2025, le podium du classement des meilleurs Masters, MS et MBA en Big Data & Data Sciences évolue et devient un top 35.

Le Master 2 Modélisations Statistiques Economiques et Financières - MOSEF Data Science de l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Ecole d'Economie de la Sorbonne conserve une fois de plus sa 1ère place. 
Il est suivi par le MS Data Science de l’ENSAE Paris qui progresse à la 2ème place et par le Mastère Spécialisé® Big Data - gestion et analyse des données massives de Télécom Paris.

Une évolution est à noter cette année : le MSc Finance & Big Data de NEOMA Business School, qui progresse de la 9ᵉ à la 12ᵉ place.

10 nouveaux programmes font leur entrée dans le classement, parmis lesquels :

• Le MSc Data Engineering & Cloud Computing d’aivancity Paris-Cachan, la Grande Ecole de l'IA et de la Data, à la 7ème place
• Le Mastère Data Engineering et IA de l’Efrei Paris Panthéon Assas Université, 14ème 
• Le MSc Data Analytics for Business de KEDGE Business School, 16ème

Transversal par excellence, le Big Data concerne de nombreux secteurs d’activité tels que l’actuariat, l’assurance, la finance, les télécommunications et bien d’autres… Et cela ne risque pas de s’atténuer de sitôt : véritable opportunité de croissance pour les entreprises, la rationalisation et l’analyse des « données massives » est un besoin que les établissements de formation n’ont pas manqué d’observer. Si le nombre de masters, MS et MBA dans le domaine du Big Data augmente sensiblement en France depuis quelques années, il reste encore relativement limité mais permet néanmoins d’accéder à l’éventail de nouveaux métiers que cette discipline a créé : Architecte Big Data, Ingénieur Big Data, Ingénieur Data Scientist, Global data analytics, Growth Hacker…

Qu’il se trouve en tête de chaine (par la mise au point d’outils et d’architectures pour la collecte d’informations et la présentation des tendances générales normalisées) ou en sa fin (par la manipulation de données ordonnées pour la prise de décisions stratégiques), le professionnel du Big Data a, quoi qu’il en soit, de belles opportunités face à lui.

Demandant beaucoup de rigueur, d’analyse et de logique, les métiers du Big Data ouvrent de nombreuses portes à ceux qui aiment les chiffres et la stratégie. On ne le répètera jamais assez, le Big Data est un secteur d’avenir, qui aujourd’hui, par manque de formations dédiées, peine encore à recruter des profils qualifiés : dans le monde, on estime que 40 % des 4.5 millions postes de « data scientists » proposés sont finalement non-pourvus.

Parmi ces postes, ceux en lien avec le « data management » sont particulièrement prisés : choisir une formation qui allie compétences techniques et managériales peut-être une bonne stratégie pour trouver rapidement des fonctions à hautes responsabilités. Un savoir-faire marketing complémentaire ou la maîtrise d’un secteur d’activité particulier peuvent être d’autres véritables atouts pour une bonne évolution professionnelle.

Le programme d'un Master en Big Data est soigneusement élaboré pour doter les étudiants des compétences essentielles nécessaires pour travailler efficacement avec les volumes massifs de données générés dans le monde numérique d'aujourd'hui.

Il comprend généralement des cours avancés en statistiques, en apprentissage automatique, et en analyse de données, permettant aux étudiants de maîtriser les méthodologies de collecte, de stockage, et de traitement des données.

Les modules couvrent souvent des sujets spécifiques tels que l'exploration de données, la visualisation de données, et l'ingénierie de données. Les aspects techniques incluent l'utilisation de langages de programmation comme Python et R, ainsi que la manipulation de bases de données distribuées telles que Hadoop et Spark.

De plus, les étudiants apprennent à appliquer ces compétences dans des contextes réels en travaillant sur des projets pratiques de Big Data. En fin de compte, ce programme vise à former des experts capables d'extraire des informations précieuses à partir de données massives pour prendre des décisions éclairées dans divers domaines, de l'entreprise à la recherche scientifique.

Opter pour un Master en Big Data en alternance présente de nombreux avantages captivants pour les étudiants souhaitant se lancer dans ce domaine en pleine expansion. L'un des principaux atouts réside dans la combinaison de l'apprentissage académique avec une expérience professionnelle concrète en entreprise.

En choisissant l'alternance, vous avez l'opportunité d'appliquer immédiatement les compétences et les connaissances acquises en classe dans un environnement de travail réel.

Cela favorise une meilleure assimilation des concepts théoriques et renforce la compréhension pratique du Big Data. De plus, l'alternance offre généralement une rémunération, ce qui contribue à financer vos études tout en vous offrant une expérience professionnelle valorisante.

Poursuivre un Master en Big Data & Data Sciences en région offre une perspective attrayante pour de nombreux étudiants. Outre les avantages traditionnels de l'alternance, une telle opportunité permet également de rester proche de son lieu de vie actuel, réduisant ainsi les contraintes de déménagement.

De nombreuses régions proposent désormais des programmes de Master de haute qualité dans le domaine du Big Data, ce qui signifie que vous n'avez pas besoin de vous installer dans une grande ville pour accéder à une éducation de premier plan.

Cette approche vous permet de bénéficier d'un équilibre entre votre vie étudiante et personnelle tout en vous préparant efficacement à une carrière passionnante dans le domaine en pleine expansion des données et de l'analyse.

Découvrez les villes propices où vous pourrez choisir de faire un master Big Data & Data Sciences :

Un Master en Big Data ouvre la porte à une multitude de débouchés professionnels dans un paysage professionnel en constante évolution.

Les experts en Big Data sont hautement demandés dans divers secteurs, ce qui offre un large éventail d'opportunités. Parmi les débouchés métiers, on trouve les postes de data analyst, ingénieur data, responsable de la business intelligence, spécialiste en analyse prédictive, consultant en Big Data, data scientist, et bien d'autres.

Ces professionnels sont chargés de collecter, de gérer, d'analyser et d'interpréter d'énormes volumes de données pour prendre des décisions éclairées, optimiser les opérations, améliorer la prise de décision, et résoudre des problèmes complexes.

Les industries telles que la finance, la santé, le commerce électronique, la publicité, et même le secteur public ont un besoin croissant de talents en Big Data pour exploiter au mieux leur potentiel.

Sebastien Corniglion, Directeur Général de Data ScienceTech Institute, met l’accent sur les bonnes dénominations des métiers du secteur du Big Data & Data Sciences

« Afin de discuter du choix d’un programme de spécialisation dans les sciences et l’ingénierie des données, il est utile de présenter les métiers de cette filière ».

Quels sont les trois grands métiers des sciences et de l'ingénierie des données ?

Dans l'évolution rapide des domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de la science des données, trois rôles principaux émergent : le Data Scientist, le Data Engineer/AI Engineer et le Data Analyst. Chacun de ces métiers joue un rôle unique et complémentaire dans le traitement et l'analyse des données.

Data Scientist : Les Moteurs de Théorie et d'Innovation

Rôle et Activités : Les Data Scientists se concentrent sur le développement et le prototypage d'algorithmes complexes pour l'analyse des données. Ils extraient des informations à partir de données en utilisant l'analyse statistique, l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive, tout en innovant dans la création de modèles d'apprentissage. Avec l'explosion du nombre d'algorithmes de machine learning disponibles, ainsi que de leurs complexités, les Data Scientists travaillent à l'optimisation de ceux-ci ainsi qu'à des processus statistiques complexes sur la préparation des données d'entraînement des modèles. Véritables scientifiques, leurs outils fondamentaux sont les mathématiques appliquées. Ils utilisent la technologie informatique pour réaliser et valider leurs prototypes.

Compétences Requises : Spectre large des mathématiques appliquées (déterministes et statistiques) pour le machine learning, programmation pour prototypage, bases de données, éléments d'infrastructure IT et compréhension métier.

Data Engineer/AI Engineer : Les Spécialistes de l'Industrialisation

Rôle et Activités : Les Data Engineers, également connus sous le nom d'AI Engineers ou ML Engineers, implémentent et mettent à l'échelle les travaux des Data Scientists.  Ils conçoivent l'infrastructure de données pour le traitement à grande échelle des données et l'implémentation des algorithmes d'IA, intégrant ces algorithmes dans des environnements de production et créant des pipelines de données automatisés, souvent dans des démarches DevOps & MLOps.

Compétences Requises : Maîtrise de l'architecture et infrastructure IT (notamment cloud computing), des grands systèmes de bases de données, de l'ingénierie logicielle et des méthodologies pour l'automatisation, connaissance des mathématiques de l'IA.

Data Analyst : Les piliers de l'aide à la décision

Rôle et Activités : Les Data Analysts analysent des données en utilisant des outils de visualisation et de logiciels d'intelligence d'affaires pour fournir des informations exploitables. Ils consomment de grands ensembles de données et les présentent de manière compréhensible, en utilisant les réservoirs et pipelines de données des Data Engineers et les algorithmes et modèles des Data Scientists. Un aspect clé de leur rôle est de rester proches des clients (internes ou externes) pour assister à la prise de décision, requérant ainsi une connaissance métier approfondie et d'excellentes compétences relationnelles.

Compétences Requises : requêtage/consommation des bases de données, analyse statistique, configuration et interprétation des algorithmes de machine learning et maîtrise des logiciels de visualisation des données et de business intelligence. Contrairement au rôle du "M/Mme Excel" d'autrefois, le Data Analyst moderne doit posséder des compétences informatiques bien plus évoluées. »