MASTER Analyse et politique économique
Parcours : Data Science pour l'économie et l'entreprise du futur (DS2E) - Data Science for Economics and Business

Le Master en Data Science pour l'Economie et l'Entreprise du Futur – DS2E (Data Science for Economics and Business) s'adresse aux étudiants intéressés par la science des données dans le domaine de l’économie et de la gestion. Aujourd'hui, il s’agit d’un enjeu majeur visant à relever de réels défis pour les entreprises et les acteurs économiques en général. Le développement soutenu de la saisie, du stockage et du calcul des données permet la production, la gestion, le traitement et l'analyse d'ensembles de données de plus en plus volumineux. La granularité et la multidimensionalité de ces données offrent des avantages aux économistes et aux gestionnaires pour identifier les tendances économiques lorsqu'elles surviennent, une meilleure perception des effets des différentes politiques et chocs économiques, une amélioration significative des mesures et la construction de nouveaux indicateurs de performance. Les étudiants du Master DS2E seront initiés aux techniques quantitatives les plus récentes qui permettent d'extraire de la valeur à partir des Big Data et d'influencer les décisions stratégiques des organisations opérant dans des contextes hétérogènes.

Il est possible de réaliser le M2 de ce Master en alternance (contrat d'apprentissage ou contrat de professionnalisation).

Le programme a été articulé autour de quatre axes qui correspondent à quatre objectifs d'apprentissage complémentaires :
(1) Offrir une base en informatique pour développer et mieux comprendre les outils de programmation et la conceptualisation d'algorithmes ;
(2) Développer des compétences avancées en économétrie, statistiques théoriques et appliquées, et en techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) pour la conception et l'interprétation de modèles prédictifs et pour l'analyse de données ;
(3) Développer une connaissance approfondie des dynamiques économiques et de gestion afin de mieux encadrer le rôle de la science des données en tant qu'outil d'aide à la décision ;
(4) Sensibiliser les étudiants aux enjeux éthiques et juridiques liées à l'exploitation d'ensembles de données à grande échelle.
A l'issue du programme, les étudiants acquerront de solides compétences quantitatives et les connaissances nécessaires qui leur permettront de comprendre les principaux défis économiques de la société de l'avenir, fondée sur les données.

Le master 2 Data Science pour l’Economie et l’Entreprise du Futur est une formation en alternance. 470 heures de cours sont dispensées par année de formation (maquettes avec volumes horaires disponibles sur http://ecogestion.unistra.fr/formations/offre-de-formation/), réparties sur environ 15 semaines (de septembre à mars). Le reste du temps, les alternants sont en entreprise. Les apprentis sont susceptibles d’avoir cours entre 8h et 20h, du lundi au samedi lorsqu’ils sont en formation à l’université, dans la limite de 35h par semaine. L’emploi du temps précis est communiqué par la scolarité de la formation aux inscrits.

• Modalités d'examen des candidatures :
ecandidat.unistra.fr
Examen d'un dossier basé sur les résultats, les expériences, le projet et la motivation de l'étudiant
• Calendrier de la procédure d'admission :
Date d'ouverture des candidatures : 14 mars 2022
Date de fermeture des candidatures : 1er mai 2022
Date limite de retour des pièces du dossier de candidature : 8 mai 2022
Date de réponse des commissions pédagogiques : 24 juin 2022

CFA PARTENAIRE : CFAU

Equipe pédagogique :
Stefano BIANCHINI, enseignant-chercheur, Université de Strasbourg, Responsable du parcours
Thierry BURGER-HELMCHEN, enseignant-chercheur, Université de Strasbourg
Patrick LLERENA, enseignant-chercheur, Université de Strasbourg
André LORENTZ, enseignant-chercheur, Université de Strasbourg
Jamel TRABELSI, enseignant-chercheur, Université de Strasbourg
Herrade IGERSHEIM, chercheur CNRS, Université de Strasbourg
Bertrand KOEBEL,enseignant-chercheur, Université de Strasbourg
Claude GUITTARD, enseignant-chercheur, Université de Strasbourg
Moritz MULLER, enseignant-chercheur, Université de Strasbourg
Kévin WIRTZ, doctorant, Université de Strasbourg
Malihehsadat VAEZALAEI, doctorant, Université de Strasbourg
Diletta ABBONATO, doctorant, Université de Strasbourg
Daniel HAIN, enseignant-chercheur, Aalborg University Business School (Denmark)
Roman JUROWETZKI, enseignant-chercheur, Aalborg University Business School
Marco VIVARELLI, enseignant-chercheur, Université Catholique de Milan (Italie)
Jean-Marc DELTORN, CEIPI, Strasbourg (France)
Marco GUERZONI, enseignant-chercheur, Université de Milan (Italie)
SCHWARZ Deborah, consultante
JUNG Nicolas, Crédit Agricole, Strasbourg (France)
DAMIOLI Giacomo, senior economist, EU Commission, Bruxelles (Belgique)
MILLOT Valentine, economist, OECD, Paris