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Master Big Data & Data Science en Finance

Finance & Banque

Niveau Bac+5 2 ans 1400h formation 200h entreprise Alternance
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Une formation en bref

La formation Master Big Data & Data Science en Finance conjugue apprentissage théorique, mises en situation professionnelles et accompagnement individualisé pour amener chaque apprenant vers la réussite de son projet. Voici un aperçu en images de votre future formation.

La formation en images

Formation
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Formation
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Le programme en détail

Objectifs

  • Maîtriser les technologies Big Data pour la finance
  • Développer des modèles prédictifs pour les marchés
  • Analyser des données financières massives
  • Implémenter des algorithmes de trading
  • Gérer les risques avec l'IA et le machine learning

Points forts

  • Accès à un laboratoire de trading équipé
  • Partenariats avec des fintechs leaders
  • Intervenants experts des marchés financiers
  • Projets sur données financières réelles
  • Préparation aux certifications industry

Conditions d'accès

  • Bac+3 en Finance, Informatique, Mathématiques ou Statistiques
  • Admission sur dossier et tests techniques
  • Entretien de motivation
  • Bases en programmation requises

Modalités pédagogiques

  • Formation initiale
  • Alternance (contrat de professionnalisation)
  • Formation continue
  • Projets pratiques en laboratoire de trading
  • Stage de 6 mois en entreprise

Programme de formation

Volumes horaires indicatifs par année. Les coefficients servent au calcul de la moyenne à l'examen national.

MatièreAnnée 1Année 2Coefficient
Python avancé pour la finance 4h/semaine 3h/semaine 5
Machine Learning et Deep Learning 3h/semaine 4h/semaine 5
Bases de données et Big Data (Hadoop, Spark) 3h/semaine 3h/semaine 4
Statistiques et probabilités appliquées 3h/semaine 2h/semaine 3
Marchés financiers et produits dérivés 3h/semaine 2h/semaine 3
Algorithmic Trading et stratégies quantitatives 2h/semaine 4h/semaine 4
Traitement du langage naturel (NLP) appliqué 2h/semaine 3h/semaine 3
Cloud computing et DevOps (AWS, GCP) 2h/semaine 3h/semaine 3
Risk Management quantitatif 2h/semaine 3h/semaine 4
Projet de recherche et mémoire 2h/semaine 3h/semaine 4

Après la formation

Débouchés professionnels

  • Data Scientist Finance
  • Quantitative Analyst
  • Risk Data Analyst
  • Algorithmic Trading Developer
  • Financial Data Engineer
  • AI Finance Specialist

Poursuite d'études

  • Master spécialisé en Finance Quantitative
  • PhD en Finance Computationnelle
  • MBA Technologie Financière
  • Certifications professionnelles (AWS, Google Cloud)

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