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MSc Finance & Big Data
NEOMA Business School

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MSc Finance & Big Data

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  • Nouveau dans le classement
  • École
  • Formation initiale
  • Formation continue
  • Stage obligatoire
  • Durée de la formation : 15 mois
  • Condition d'admission : Bac+3
  • Condition d'admission : Bac+4
  • Condition d'admission : Bac+5
  • Condition d'admission : Bac+8
  • Accréditation Membre CGE
  • Accréditation EQUIS
  • Accréditation AACSB
  • Accréditation Eduniversal
  • Accréditation CGE
  • Accréditation AMBA
  • Accréditation RNCP Niveau 1

Informations détaillées : MSc Finance & Big Data

Conditions d'admission

Admissions

  • Diplôme universitaire Bac +5
  • Diplôme grande école Bac +5
  • Diplôme universitaire Bac +4
  • Diplôme grande école Bac +4
  • Diplôme universitaire Bac +3
  • Diplôme grande école Bac +3
  • Diplôme étranger équivalent aux diplômes français ci-dessus

Profils privilégiés

  • ESC
  • Ingénieurs
  • Universitaires
  • Cadres en reprise de formation

Sélection

Processus de sélection

  • Dossier
  • Entretien
  • Tests de langue

Session de recrutement

Au fil de l'eau de janvier à septembre 2019

Coût de la formation

  • À titre individuel :

    16 900 €

  • Payé par l'entreprise au titre de la formation continue :

    16 900 €

  • Financement des études :

    Financement par l'entreprise : contrat de professionnalisation - FONGECIF - OPCA...

    Financement personnel

    Pret bancaire

Déroulement des enseignements

    Durée totale de la formation

    15 mois

    Période de cours

    En alternance. Cours les jeudis, vendredis, samedis tous les 15 jours

Contenu pédagogique

Délivré entièrement en anglais, le programme comporte 8 modules combinant savoir-faire et savoir être.
Les compétences délivrées permettent aux apprenants d’être de véritables spécialistes de la data science appliquée à la finance.
Au-delà des savoir-faire délivrés, de nombreuses mises en application professionnalisantes sont proposées afin d’être immédiatement opérationnels en entreprises

Module 1 : Core Finance

Asset Classes and Financial Intruments · Derivative Products · Portfolio Choice · Introduction to Actuarial Models for Insurance
· Introduction to Corporate Finance · Retail Banking

Module 2 : Core Mathematical Skills

Stochastic Calculus and Applications · Pricing of Financial Instruments · Empirical Methods in Finance

Module 3 : Numerical Methods in Finance

Optimization Methods · Finite Differences · Monte-Carlo Simulation

Module 4 : Advanced Courses in Finance

Behavioural Finance · Market Microstructure · Algorithmic Trading · High-Frequency Trading · Structured Products · Applications of Blokchain to Finance

Module 5 : Risk Management

Market Risk · Credit Risk · Liquidity Risk · Operational Risk · New risk paradigms : CVA, DVA, XVA

Module 6 : Core Data Science

Big Data, Machine Learning and Applications · Deep learning · Artificial Intelligence · Neural networks

Module 7 : Applied Data Science 

Applications of Machine Learning to Credit Scoring · Data Science and Fraud detection · Unstructured Data Analysis
· Big Data for the Insurance Business · Big Data and Network Architecture · Applications of Natural Language Processing to
Finance

Module transversal : Impact de la Big Data ( legal - Social - Déontologique) - Accompapagnement Talent et Career - Préparation à la thèse professionnelle

Débouchés

Nos diplômés seront aptes à mettre en pratique leurs compétences techniques dans le traitement des données massives appliqué aux prédictions de marché, l’allocation de portefeuille, la gestion du risque de crédit/marché et du risque opérationnel.
Ils auront accès à des postes de Data Scientists dans les équipes Front office et Middle Office des divisions trading, risk-management, IT et compliance des banques d’investissement, gestion de fonds et compagnies d’assurance ainsi que les entreprises de conseil spécialisés en finance.Quantitative Analyst - Trader Analyst - Portfolio manager...

 

Salaires annuels à la sortie

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