MSc Data Analytics for Business
KEDGE Business School
L'essentiel sur le MSc Data Analytics for Business de KEDGE Business School
Le MSc Data Analytics for Business est classé cette année à la 16ème 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, EDUNIVERSAL, EQUIS.
Message du Directeur
L’intelligence artificielle (IA), les techniques d’apprentissage machine et de business analytics prennent une place de plus en plus importante dans les entreprises, leur permettant d’inventer et de créer de nouveaux business, générateurs de valeur.
Cependant, au fur et à mesure que ces spécialités techniques se développent, il apparaît qu’un maillon crucial manque actuellement : des professionnels capables de faire le lien entre spécialistes des données et les autres métiers de l'entreprise.
Le MSc in Data Analytics for Business, est construit sur trois piliers essentiels au succès de la transformation digitale des entreprises :
- L’analyse et la visualisation des données, qui permettent aux entreprises d’améliorer leur excellence opérationnelle et de développer de nouveaux modèles d’affaires.
- Le machine learning et les algorithmes d’intelligence artificielle, afin de contribuer à l’innovation dans les entreprises
- La transformation digitale des métiers et processus de l’entreprise, qui prend en compte le contexte organisationnel et stratégique dans lequel le déploiement de ces méthodes et techniques prend place.
Difficile de trouver chaussure à son pied ?
Les informations détaillées sur le MSc Data Analytics for Business de KEDGE Business School
CONDITIONS D'ADMISSION
Niveau requis
- Diplôme universitaire Bac +4
- Diplôme école Bac +4
- Diplôme universitaire Bac +3
- Diplôme école Bac +3
- Diplôme étranger équivalent aux diplômes français ci-dessus
Profils privilégiés
- Universitaires
- Etudiants issus d'une école de commerce
- Etudiants issus d'une école d'ingénieurs
- Etudiants issus d'une école spécialisée
Composition de la promotion en 2024-2025
SÉLECTION
Processus de sélection
- Dossier
- Entretien
Session de recrutement
La période de sélection se déroule d'octobre à juillet
COÛT DE LA FORMATION
À titre individuel :
Parcours de pré-spécialisation: 9 500 €
MSc : 17 500 €
Payé par l'entreprise au titre de la formation continue :
NC
Financement des études :
Possibilités de prêts bancaires, bourses
DÉROULEMENT DES ENSEIGNEMENTS
Durée totale de la formation
Parcours de pré-spécialisation: 12 mois
MSc : 18 mois
Période de cours
NC
CONTENU PÉDAGOGIQUE
Année de pré-spécialisation
Semester 1
- Strategic thinking
- Financial performance
- Data management
- Excel certification (TOSA)
- Business & ecological transition
- Business & social change
- Ecological challenge & organisational management
- Public speaking
- Visual communication & sustainable impakt
Semester 2
- Team management
- Business & sustainability
- ChatGPT leadership lab
- Coding skills
- Open Innovation Challenge (applied corporate project)
Pre-specialisation courses
- Marketing reconsidered
- Qualitative & quantitative research
- Procurement (Paris)
- Digital analytics (Python) (Bordeaux)
Additional content
- 4- month internship (in France or abroad) or academic partnership
Année de spécialisation
Semestre 1:
BOOTCAMP CODE
- Algorithmic
- Python
DIGITALISATION OF COMPANIES
- Digital strategies
- Digitalisation of business processes
- Management styles
- Inbound marketing
- Digital marketing
MANAGEMENT STYLES
DATA ORGANISATION
- Data modelling
- Queries
- NoSQL/Hadoop/MapReduce
IMPACTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
- Ethics and artificial intelligence
- Legal dimensions of artificial intelligence
- Social impacts
- Economy of artificial intelligence
DATA VISUALISATION
- Descriptive statistics
- Multivariate analysis
- Dashboards
- Time series analysis
MACHINE LEARNING I (FUNDAMENTALS)
- Supervised learning (categorization and regression trees)
- Unsupervised learning (clustering)
- Reinforcement learning (Q-learning)
- Model validation
- Over- and under-fitting
- Cross validation
Semestre 2:
AGILE PROJECT MANAGEMENT
- Agile methods
- Management of project teams
- Specific methods and tools
- Customer relations
MACHINE LEARNING II (ADVANCED TECHNIQUES)
- Neural network
- Deep learning
- Random forest and xg boost
- Natural language processing
BUSINESS ANALYTICS
- Linear programming
- Non-linear programming
STOCHASTIC PROCESSES
- Time series and forecasting
- Simulation
BUSINESS AND AI
- AI and new business models
- Starting a new AI business
- Marketing of AI
IMPLEMENTING MACHINE LEARNING IN COMPANIES
- The different types of actors involved
- Information systems aspects
- Setting up a pipeline
- Maintenance and updates of models
Additional content:
- International internship
- Final dissertation
- Paris study trip
- Hackathon
- Certification Azure AI-900
- Certification PSM 1 (professional scrum master)
DÉBOUCHÉS
- Project management and project management assistance
- Project manager and product owner
- Consultant, advisor in AI development
- Manager of data scientists
- Business engineer in the field of AI
- Digital transformation
- Data governance
- Data analyst
- Business analyst
Salaires annuels à la sortie
- Salaire minimum : NC€
- Salaire moyen : 38 000€
- Salaire maximum : NC€
Partenariat avec des entreprises
- Auchan
- Berluti
- Cdiscount
- CGI
- CMA-CGM
- Ferrero
- Givenchy
- L'Oréal
- Microsoft
- Vanessa Bruno
Insertion professionnelle
NC
Actualités
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