MSc en Analyse de données d’assurance et gestion des risques 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 en assurance et gestion des risques
Le MSc — Analyse de données en assurance et gestion des risques de EBFM Business School associe les connaissances disciplinaires à l’analyse de cas et aux projets appliqués.
Développer des modèles de risque en assurance, un soutien à l'investigation multi-sources et une gouvernance. Évaluer la performance des modèles, les incidents numériques et les contrôles organisationnels dans des contextes d'investigation autorisés.
EBFM Business School — École de commerce et de gestion financière de Paris. Durée : 2 ans. Référence du programme : ESPAST-27-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
Données d'assurance ; risque commercial ; indicateurs de fraude et investigation numérique. Les parcours partagent un tronc commun. Les candidats indiquent leur parcours préféré ; la disponibilité est confirmée avant l'admission.
Acquis d'apprentissage
- Analyser les données de contrats et de sinistres pour décrire la fréquence, le coût des sinistres et l’évolution des risques.
- Construire et tester des modèles de risque en assurance, en repérant les erreurs de prévision, les biais et les limites des données.
- Examiner les anomalies dans les sinistres et proposer des vérifications dans le cadre des procédures autorisées.
- Comparer les options de souscription ou de gestion des sinistres et expliquer leurs coûts, risques et effets pour les clients.
Programme du MSc — Analyse de données en assurance et gestion des risques
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. Opérations d’assurance et modélisation des risques |
| 5. Analyse des données d’assurance et détection des anomalies |
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. Contrôle interne et gouvernance des risques en assurance |
| 5. Décisions en assurance et évaluation des modèles de risque |
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
Concevoir un système d'analyse du risque en assurance et de soutien à l'investigation, en validant la qualité des modèles et des éléments de preuve.
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 en assurance et gestion des risques
Analyste en données d'assurance ; analyste en risques commerciaux ; analyste en soutien à l'investigation. 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.