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KEDGE Business School

MSc Data Analytics for Business KEDGE Business School

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15

Classement Eduniversal 2026

Classé N°15 en Big Data & Data Sciences

N°16 en 2025

L'essentiel sur le MSc Data Analytics for Business de KEDGE Business School

Caractéristiques du programme

Type d'établissement

COMFormation dispensée par une école de commerce

Formation

FIFormation initiale

Stage

STAGEStage obligatoire pendant le cursus

Durée

18 MOISDurée de la formation : 18 mois30 MOISDurée de la formation : 30 mois

Niveau d'entrée

BAC+3Niveau d’entrée : Bac +3BAC+4Niveau d’entrée : Bac +4

Accréditations

AACSBAccréditation AACSBEQUISAccréditation EQUISCGEAccréditation CGEAMBAAccréditation AMBA
Le MSc Data Analytics for Business est classé cette année à la 15ème place du classement master Big Data & Data Sciences. Le responsable du programme est Dupoüet Olivier - Directeur du programme.
Le programme est disponible en
  • Formation Initiale
Le programme requiert une période de stage obligatoire.
La durée totale de la formation est de 18 ou 30 mois suivant le profil du candidat.
La formation recrute les titulaires d'un Bac+3 et Bac+4.
École de commerce KEDGE Business School est labelisée :
AACSB, AMBA, CGE, EQUIS.

Message du directeur

Le(s) responsable(s) du programme

Dupoüet Olivier

Dupoüet Olivier

Directeur du programme

Le MSc Data Analytics for Business forme des spécialistes capables de connecter les expertises techniques de la data aux besoins opérationnels des différents métiers de l’entreprise. En combinant modélisation avancée (machine learning, business analytics), compréhension des systèmes d’information et connaissance des usages business, ce programme prépare des professionnels aptes à piloter la transformation digitale et à créer de nouveaux leviers de performance. Double diplômant, il dote les étudiants de compétences techniques, managériales et stratégiques, renforcées par des études de cas réels et des partenariats avec des acteurs majeurs du secteur.

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Les informations détaillées sur le MSc Data Analytics for Business de KEDGE Business School

Conditions d'admission

Diplôme universitaire Bac +4
Diplôme école Bac +4
Diplôme universitaire Bac +3
Diplôme école Bac +3
Diplôme étranger équivalent aux diplômes français ci-dessus

Sélection

DossierEntretien

Coût de la formation

Parcours de pré-spécialisation: 9 700 €

MSc : 18 000 €

Déroulement des enseignements

Parcours de pré-spécialisation: 12 mois

MSc : 18 mois

Contenu pédagogique

Année de pré-spécialisation

Semester 1 

  • Strategic thinking
  • Financial performance
  • Data management
  • Generative bootcamp (artificial intelligence)
  • Public speaking
  • Visual communication & sustainable impact 

Semester 2 

  • Business & socio-ecological transitions
  • Sustainable environment for organisations
  • Team management
  • Business & sustainability
  • Human & AI collaboration
  • Business & climate change
  • Open Innovation Challenge (corporate project)

Pre-specialisation courses

  • Marketing reconsidered
  • Procurement
  • Fundamentals of digital analytics for business

Additional content

  • 4- month internship (in France or abroad) or academic partnership

Année de spécialisation

SEMESTER 1

  • Code bootcamp
  • Digitalisation of companies
  • Data management
  • Impacts of artificial intelligence
  • Data visualisation
  • Machine learning I: fundamentals

SEMESTER 2

  • Agile project management
  • Machine learning II (advanced techniques)
  • Business analytics
  • Stochastic processes
  • Business and Artifical Intelligence (AI)
  • Change Management

ADDITIONAL CONTENT

  • International internship
  • Final dissertation
  • Study trip to Paris
  • Hackathon (CGI, Arval, Microsoft)
  • Certification: Microsoft Azure AI-900
  • Certification PSM I: Professional Scrum Master
  • Conferences (Cdiscount, Nestlé)

 

Débouchés

Le MSc en data analytics pour les entreprises propose de nombreux débouchés en France et à l'étranger, principalement dans les domaines de la transformation digitale, l'intelligence artificielle, la gestion de projet, le consulting...

  • MOA et assistance à maîtrise d’ouvrage
  • Chef de projet et product owner
  • Consultant, conseiller en développement IA
  • Manager de data scientists
  • Ingénieur d’affaires dans le domaine de l’IA
  • Transformation digitale

Avis d'étudiants

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