La Formation

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 à 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 que ce soit en statistique et économétrie (économétrie de la finance, données de panel, variables qualitatives, séries temporelles, économétrie semi et non paramétrique, modèles de durée, classification, etc.) et en Machine Learning (arbres et méthodes d’ensemble, régressions pénalisées, réseaux de neurones, SVM, NLP, Machine Learning interprétable, 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 (gestion des risques financiers, détection de fraude, marketing quantitatif, etc.) que des méthodes utilisées.

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 trois logiciels spécialisés, i.e., Python, SAS et R, leaders dans le domaine de l’informatique décisionnelle. 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 :

  • La gestion des risques en finance et en assurance
  • La détection de la fraude
  • La biostatistique
  • Le marketing quantitatif
  • L’informatique décisionnelle
  • Les métiers du renseignement et de la sécurité nationale

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, que ce soit au niveau master ou au niveau doctorat.

La direction du Master ESA