MSc en Analyse de données financières et intelligence économique à Paris
Découvrir ce programme MSc à EBFM Business School, une école de commerce à Paris articulant compétences analytiques et décisions d'entreprise.
Présentation du MSc — Analyse de données financières et intelligence économique
Le MSc — Analyse de données financières et intelligence économique de EBFM Business School associe les connaissances disciplinaires à l’analyse de cas et aux projets appliqués.
Développer la recherche en données financières, la veille stratégique multi-sources et l'aide à la décision. Évaluer les indicateurs de risque, les événements et les menaces numériques, en reliant les modèles analytiques aux preuves d'investigation, à la gouvernance et à la communication sécurisée.
EBFM Business School — École de commerce et de gestion financière de Paris. Durée : 2 ans. Référence du programme : ESPAST-26-M.
S'appuyant sur des études de premier cycle pertinentes, le programme développe la comparaison des méthodes, le travail avec des contraintes complexes et la recherche indépendante ou la gestion de projets appliqués.
Parcours d'études
Analyse de données financières ; intelligence d'affaires ; risque financier et menaces numériques. Les parcours partagent un tronc commun. Les candidats indiquent leur parcours préféré ; la disponibilité est confirmée avant l'admission.
Acquis d'apprentissage
À l’issue du programme, les étudiants seront capables de :
- Organiser et analyser les données financières, commerciales et opérationnelles des entreprises.
- Construire des modèles d’analyse financière et comparer les rendements et les risques selon différents scénarios.
- Croiser les états financiers, les études sectorielles et les informations publiques pour évaluer la situation d’une entreprise.
- Repérer les anomalies dans les données, les risques financiers et les menaces numériques potentielles.
- Présenter les résultats dans des rapports clairs pour éclairer les décisions d’investissement et de gestion.
- Mener de façon autonome un projet d’analyse de données financières ou de renseignement économique et en expliquer les méthodes, les conclusions et les limites.
Programme du MSc — Analyse de données financières et intelligence économique
Cinq cours pour chacun des trois premiers semestres. Le quatrième semestre est consacré au stage et à l’évaluation finale.
Année 1 · Semestre 1
| Cours |
|---|
| 1. Méthodes de recherche en gestion et rédaction académique |
| 2. Analyse de données de gestion et méthodes statistiques |
| 3. Analyse financière et décisions de gestion |
| 4. Stratégie d’entreprise et management des organisations |
| 5. Éthique des affaires, conformité et gouvernance des données |
Année 1 · Semestre 2
| Cours |
|---|
| 1. Modélisation de gestion et analyse de scénarios |
| 2. Gestion des risques d’entreprise et contrôle interne |
| 3. Systèmes d’information de gestion et visualisation des données |
| 4. Traitement et modélisation des données financières |
| 5. Analyse du renseignement économique multisource |
Année 2 · Semestre 3
| Cours |
|---|
| 1. Gestion de projet et conduite du changement |
| 2. Évaluation des investissements et pilotage de la performance |
| 3. Recherche appliquée et conception du projet de fin d’études |
| 4. Gouvernance des risques financiers et menaces numériques |
| 5. Aide à la décision financière et validation des modèles |
Année 2 · Semestre 4 : stage et évaluation finale
Stage professionnel, rapport de pratique, projet de fin d’études ou mémoire et soutenance. Le projet est préparé au semestre 3 et achevé pendant le stage.
Les étudiants salariés peuvent demander à réaliser un projet pertinent dans leur emploi, sous réserve de validation pédagogique, d’encadrement et d’évaluation.
Projets et pratique
Étudier les risques commerciaux et numériques au sein d'une organisation financière, en soumettant des modèles analytiques, des éléments de preuve et des recommandations de décision.
Les soumissions de projets documentent le problème, le processus, la contribution individuelle, les preuves de validation et les limites. Les contributions individuelles sont évaluées au sein des projets d'équipe. Les stages et les projets externes dépendent des arrangements effectifs ; aucun employeur particulier ni aucun stage n'est garanti.
Enseignement et évaluation
Les cas d'entreprise, les laboratoires de données, l'analyse de scénarios et les projets d'équipe utilisent des informations publiques, simulées ou autorisées. Les cas peuvent s'appuyer sur la finance, l'assurance, l'industrie, les télécommunications et la santé.
Les devoirs de modules, les cas, les travaux pratiques, les projets par étapes et la soutenance orale finale évaluent la précision conceptuelle, les méthodes, la qualité des preuves, la fiabilité, la communication et la réflexion. Les pondérations, les règles de rattrapage et de prolongation sont publiées avant le début de l'enseignement. Moodle peut prendre en charge les ressources, les devoirs, les quiz et les retours ; les activités pratiques sont enregistrées et évaluées séparément.
Conditions d'admission
Fournir la preuve d'une qualification de premier cycle pertinente ou d'une expérience équivalente en commerce, gestion, économie, finance, données ou dans un domaine connexe. Expliquer votre parcours en statistiques, analyse et organisation. Les parcours d'investigation technique évaluent également les compétences en réseaux et en données.
Soumettre les preuves de formation, les relevés de notes, un CV, une lettre de motivation et tout portfolio de projets requis. Les langues d'enseignement, les preuves linguistiques et les exigences de traduction sont précisées dans l'annonce de la promotion. Les options linguistiques du site web ne déterminent pas la langue d'enseignement.
Diplôme
Valider les modules requis, les évaluations, le projet final et les exigences académiques applicables pour recevoir un diplôme d'établissement.
Débouchés du MSc — Analyse de données financières et intelligence économique
Analyste de données financières ; analyste en veille économique ; analyste en risques numériques. L'emploi dépend des compétences, de l'expérience et des exigences de l'employeur ; les fonctions réglementées nécessitent également les qualifications et autorisations applicables. La poursuite d'études est soumise aux conditions d'admission de l'établissement d'accueil.