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Big Data & Data Science en Finance

4e et 5e année - Formation Finance Avancée

Maîtrisez les technologies du Big Data et les méthodes de Data Science pour révolutionner l'analyse financière, la gestion des risques et les stratégies d'investissement.

2 ans Niveau Bac+4/Bac+5 Présentiel / Alternance Recrutement ouvert
Postuler maintenant Découvrir le programme

Filière Finance Quantitative & Technologique

Présentation de la formation

Cette formation d'excellence combine l'expertise financière avec les technologies avancées du Big Data et de la Data Science pour former les profils les plus recherchés par l'industrie financière.

Conditions d'accès

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

Objectifs de la formation

  • 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

Débouchés professionnels

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

Modalités de formation

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

Poursuite d'études

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

Points forts de la formation

  • 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

Structure du programme

Découvrez le contenu détaillé de la formation Big Data & Data Science en Finance sur 2 années

Année Enseignements techniques Enseignements financiers Projets et stages
4e année
  • Python avancé pour la finance
  • Base de données et SQL
  • Statistiques et probabilités
  • Machine Learning fondamentaux
  • Visualisation de données
  • Marchés financiers avancés
  • Produits dérivés et pricing
  • Analyse quantitative
  • Gestion de portefeuille
  • Réglementation financière
 Stage de 3 mois
Projet Data Finance
5e année
  • Big Data Technologies (Hadoop, Spark)
  • Deep Learning et réseaux de neurones
  • Traitement du langage naturel
  • Architecture cloud et DevOps
  • Data Engineering
  • Algorithmic Trading
  • Risk Management avancé
  • Fintech et blockchain
  • Analyse alternative data
  • Stratégies quantitatives
 Stage de 6 mois
Mémoire de recherche

Technologies maîtrisées

Python R SQL Hadoop Spark TensorFlow PyTorch Kafka Docker AWS/Azure Tableau Git

Domaines d'application

Trading Algorithmique

Développement de stratégies de trading automatisées utilisant le machine learning et l'analyse de données en temps réel.

  • Signaux de trading
  • Execution algorithms
  • Market microstructure
  • Backtesting

Risk Analytics

Modélisation avancée des risques financiers grâce aux techniques de Big Data et d'intelligence artificielle.

  • Credit risk modeling
  • Market risk analysis
  • Fraud detection
  • Stress testing

Compétences développées

Programmation financière
Machine Learning appliqué
Analyse quantitative
Gestion de données massives
Algorithmic Trading
Risk Management data-driven

Projets réalisés

Développement d'un modèle LSTM pour la prédiction des prix d'actions en utilisant des données historiques et des indicateurs techniques.

  • Techniques : Deep Learning, Feature Engineering
  • Données : Données boursières en temps réel
  • Outils : Python, TensorFlow, Yahoo Finance API

Implémentation d'un système de détection d'anomalies pour identifier les transactions frauduleuses.

  • Techniques : Isolation Forest, Autoencoders
  • Données : Transactions bancaires
  • Outils : Scikit-learn, PySpark, Kafka

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Questions fréquentes

Trouvez des réponses aux questions les plus courantes sur la formation Big Data & Data Science en Finance

Un bon niveau en mathématiques est effectivement nécessaire, mais la formation est conçue pour progresser graduellement :

  • Prérequis : Bases en statistiques, algèbre linéaire et calcul différentiel
  • Renforcement : Modules de remise à niveau disponibles
  • Pratique : L'accent est mis sur l'application pratique plutôt que la théorie pure
  • Outils : Utilisation de bibliothèques qui simplifient les calculs complexes

Les candidats venant de filières non-mathématiques mais motivés peuvent réussir grâce à l'accompagnement personnalisé.

Les salaires sont très attractifs dans ce domaine en forte croissance :

  • Début de carrière : 45 000 - 65 000 € brut annuel
  • Avec 2-3 ans d'expérience : 65 000 - 90 000 €
  • Senior/Lead : 90 000 - 150 000 €+
  • Dans les hedge funds : Rémunérations variables très élevées

Les salaires varient selon :

  • Le type d'employeur (banque, fintech, fonds d'investissement)
  • La localisation (Paris, Londres, New York, Singapour)
  • La spécialisation (trading, risk, data engineering)

Notre formation se distingue par :

  • Spécialisation finance : Tous les cas pratiques et projets sont orientés finance
  • Données spécifiques : Travail sur données boursières, transactions, risques
  • Expertise métier : Intervenants professionnels du secteur financier
  • Infrastructure dédiée : Accès à des plateformes de trading et données financières
  • Réseau professionnel : Partenariats avec des institutions financières

Alors qu'un master classique couvre tous les domaines (marketing, santé, retail...), notre formation offre une expertise pointue sur la finance.

Les perspectives sont excellentes avec plusieurs voies d'évolution :

  • Expertise technique : Lead Data Scientist → Chief Data Officer
  • Management : Team Lead → Head of Quantitative Research
  • Spécialisation : Expert en NLP financier → Specialist en alternative data
  • Entrepreneuriat : Création de fintechs ou solutions d'analyse
  • International : Mobilité vers les grands centres financiers mondiaux

La demande pour ces compétences hybrides dépasse largement l'offre, garantissant d'excellentes opportunités de carrière.