Classement Master Big Data & Data Sciences TOP 25 2023

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Même si l’École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique - ENSAE Paris maintient sa 1re place avec son Mastère spécialisé Data Science, le reste du podium n’est plus le même.

En effet, la 2e et 3e place sont dorénavant occupées par le Master 2 Traitement de l'Information et Data-science en Entreprise de l’Université Paris 1 - Panthéon Sorbonne et par le Mastère Spécialisé Big Data de TELECOM Paris qui ont réussi à faire une belle progression dans le classement.

On note l’arrivée du Master 2 Data Science et Management de l'Innovation (DSMI) de l’IAE SAINT-ETIENNE - School of Management en 19e place.

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.

Sebastien Corniglion, Directeur Général Data ScienceTech Institute, met l’accent sur les bonnes dénominations des métiers du secteur du Big Data & Data Sciences : “Nous n’aimons pas les « buzzwords » à DSTI. Nous aimons par contre bien qualifier les métiers auxquels nous formons, avec leurs compétences, leurs perspectives d’emplois et de carrières.

Le Data Scientist, qui est un métier de mathématiques appliquées complexes avec l’utilisation d’outils informatiques pour la conception et/ou l’amélioration des algorithmes permettant la modélisation descriptive ou prédictive des données, pour l’aide à la décision. Certains parlent d’Intelligence Artificielle, même si nous en sommes encore loin : l’apprentissage automatique par la machine, ou « machine learning » est plus raisonnable. Les Data Scientists, n’étant pas des informaticiens, ils produisent des prototypes ou « Preuves de Concept » à industrialiser.

Le Data Engineer, qui est un métier d’informatique, où l’on analyse, conçoit et implémente les réservoirs et les pipelines de données de l’entreprise, afin « d’abreuver » les différents composants du système d’information (SI). Ils participent grandement à l’architecture du SI. Le Data Engineer a également la charge de la « mise à l’échelle » dans le système d’information des organisations des preuves de concepts de leurs collègues Data Scientists. À ce titre, leurs compétences mathématiques sont solides, au point qu’on les appelle parfois « Machine Learning Engineers ».

Le Data Analyst, qui est un métier aussi essentiel que transverse de « business support » : c’est l’opérateur expert des outils permettant l’aide à la décision. À ce titre, il doit savoir manipuler les réservoirs de données, se connecter aux différents points du pipeline de données de l’entreprise, puis utiliser des logiciels complexes permettant à la fois l’analyse et la restitution graphique des résultats. Le but est invariant : ses résultats doivent éclairer et aider la prise de décision. Ce métier ancien est en plein bouleversement : d’un expert Excel du 20e siècle, on passe à des compétences extrêmement larges allant des statistiques descriptives et inférentielles à la manipulation de bases de données structurées ou pas.”

 

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.

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