La Formation

Présentation Générale


Depuis 2004, le Master Économétrie, Statistiques de l’Université d’Orléans dans son parcours unique Économétrie et Statistique Appliquée (ESA) forme les étudiants aux métiers de la Data Science. Cette formation délivre des connaissances la fois théoriques et appliquées de haut niveau et permet d’acquérir des compétences reconnues, tant dans le monde professionnel que dans le cadre de la préparation d’un doctorat d’économie appliquée.

Le Master ESA est une formation pluridisciplinaire qui relève de l’informatique décisionnelle et s’appuie sur un socle de méthodes qu’il est nécessaire de maîtriser (économétrie de la finance, données de panel, variables qualitatives, séries temporelles, économétrie semi et non paramétrique, modèles de durée, classification, etc.). La plupart des enseignements sont assurés par des enseignants-chercheurs membres de l’équipe économétrie du Laboratoire d’Économie d’Orléans.

Ce socle de connaissances a permis d’adapter la formation à l’évolution des pratiques professionnelles observées tant au niveau des problématiques traitées (scoring, détection de fraude, marketing quantitatif, gestion des risques, etc.) que des méthodes utilisées. Ainsi, après consultation de son Conseil de perfectionnement, le Master a intégré un bloc d’enseignements « Big Data » dans lequel sont présentés les principaux algorithmes de ce domaine en plein essor.

Au niveau opérationnel, la formation s’articule autour de quatre piliers :

  • Assurer la maîtrise théorique d’un très large panel de méthodes statistiques et économétriques ainsi que des algorithmes les plus usités dans le domaine du big data.
  • Développer une expertise des logiciels spécialisés et particulièrement du logiciel SAS, un des produits leaders dans le domaine de l’informatique décisionnelle, mais aussi des langages R et Python. Les compétences acquises vont de la récupération des données dans des systèmes d’informations potentiellement très complexes (Data Warehouse ou entrepôt de données), à leur traitement (problématique de la qualité des données) et jusqu’à leur modélisation statistique.
  • Fournir une formation en économie et en gestion permettant aux étudiants d’appréhender la dimension métier de l'ensemble de leurs connaissances.
  • Développer une capacité de communication autour des modélisations statistiques et de leurs résultats, que ce soit avec des spécialistes du domaine de la Data Science, ou au contraire avec des non spécialistes.

Ces quatre objectifs de la formation permettent aux étudiants d’assurer des missions dans la plupart des domaines d’application de la Data Science en économie gestion, et plus spécifiquement dans les secteurs de débouchés traditionnels du master à savoir :

  • Le marketing quantitatif
  • La gestion des risques en finance et en assurance
  • L’informatique décisionnelle
  • Détection de la fraude

Cette formation complète et adaptée aux besoins du monde professionnel se distingue par la qualité de l’insertion de ses étudiants comme le montrent les différentes enquêtes et classements nationaux.

Gilbert Colletaz, Responsable du Master ESA