Niveau d'étude visé
Bac +5
ECTS
120 crédits
Durée
2 ans
Composante
Faculté d'Economie de Grenoble (FEG)
Langue(s) d'enseignement
Français
Présentation
L’ambition du master MIASHS parcours Business et Data analyst est de former en deux ans des spécialistes en analyse économique quantitative pour répondre aux besoins d’aide à la décision des entreprises et des institutions et d’apporter aux étudiants les clés de compréhension des nouveaux challenges de nos sociétés liées à la transition numérique. Le master permet aux étudiants d’acquérir à la fois la maîtrise des outils statistiques, économétriques et du traitement de données, et les connaissances économiques indispensables à la réalisation d’études sectorielles ou de marché. Ces deux composantes, techniques et théoriques, structurent la particularité du master. Cette spécialisation est renforcée par une connaissance des données, logiciels et langages adaptés permettant aux étudiants de renforcer leurs compétences.
Dimension internationale
Master 1
Etudier en programme d'échange à l'international :
Dans le cadre de cette formation, vous avez la possibilité de partir étudier durant un semestre ou une année dans un établissement partenaire de l’UGA à l’international.
Organisation
Aménagements particuliers
Français (majorité des cours), Anglais (anglais professionnel ; deux cours d’économie sont dispensés en anglais)
Ouvert en alternance
Type de contrat | Contrat d'apprentissage |
|---|
Stages
Stage | Obligatoire |
|---|---|
Durée du stage | 4 à 6 mois |
Les stages sont facultatifs en M1 -durée 3 à 4 mois - (mais la plupart des étudiants en effectuent), obligatoires en M1 (si un contrat d’apprentissage ou pro n’a pas été trouvé). Les projets tuteurés sont proposés en M1 et en M2, avec à la clé un livrable pour nos partenaires professionnels
Stage à l'étranger
En France ou à l'étranger
Programme
Le parcours de master Business et Data Analyst est ouvert en formation initiale et à l’alternance. Outre la formation théorique et pratique, la professionnalisation est notre ambition essentielle et privilégiée :
- Contrats professionnels ou d’apprentissage en M2
- Stages en M1 (3 à 4 mois) et en M2 (4 à 6 mois)
- Projets tuteurés en équipe en M1 et en M2, commandés et encadrés par nos partenaires professionnels
Notre master n’exclut pas une orientation recherche (participation à la Graduate School de l’UGA sur les enjeux de l’économie digitale et de l’Intelligence Artificielle)
Spécificités du programme
Programme en cours de construction - en attente de vote CFVU
Sélectionnez un programme
Master 1re année
UE Séminaire
6 créditsUE Microéconomie approfondie
6 créditsÉconomie industrielle
3 créditsThéorie des jeux
3 crédits
UE Lecture, visualisation et analyse de données économiques (data driven analysis)
9 créditsLogiciels spécialisés
3 créditsAnalyse de données 1
3 créditsAu choix : 1 à 2 parmi 2
Base de données
3 créditsBase de données avancées
3 crédits
UE Économie quantitative 1 (Data economist)
6 créditsTests statistiques
3 créditsÉconométrie 1
3 crédits
UE Ouverture
3 créditsAu choix : 1 à 2 parmi 1
Anglais économique
3 crédits
GS_FuturProd_UE
3 créditsAu choix : 1 parmi 1
UE Séminaire
6 créditsSéminaire Etudes économiques pour aide à la décision
3 créditsMémoire
3 crédits
UE Microéconomie approfondie
9 créditsÉconomie publique
3 créditsÉconomie des réseaux
3 créditsÉconomie de l'innovation
3 crédits
UE Méthodes quantitatives 2
6 créditsApprentissage statistique 1
3 créditsÉconométrie 2
3 crédits
UE Professionnalisation
6 créditsProjet Tuteuré
3 créditsAu choix : 1 parmi 3
Stage et tutorat collectif encadré
3 créditsMémoire en anglais
3 créditsMémoire du PT FuturProd de la Graduate School
3 crédits
UE Ouverture (cours à choix)
3 créditsAu choix : 1 à 3 parmi 2
Donnée d'entreprises
3 créditsÉvaluation des politiques publiques
3 crédits
GS_FuturProd_UE
3 créditsAu choix : 1 parmi 1
All methods of research production
3 crédits
Master 2e année
UE Organisation industrielle et valeur économique de la donnée
9 créditsUE Méthodes de l'intelligence économique (Intelligence economics)
12 créditsÉconométrie 3
3 créditsMéthodes avancées en économétrie (IA, machine learning)
3 créditsÉconométrie de l'évaluation
3 crédits
UE3 Méthodes de la Business Intelligence
3 créditsAnalyse des business data
3 crédits
UE Cours d'ouverture
3 créditsAu choix : 1 parmi 2
GS_FuturProd_UE
3 créditsAu choix : 1 parmi 1
UE Aide à la décision / Marchés et comportements de consommation
6 créditsUE Compétences transversales et projet tuteuré
9 créditsUE Périodes de professionnalisation (alternants)
18 créditsAu choix : 1 à 2 parmi 2
UE Périodes de professionnalisation (FI et FC)
18 créditsAu choix : 1 parmi 1
Stage/mission, mémoire et soutenance
18 crédits
UE bis Périodes de professionnalisation (FI et FC)
15 créditsAu choix : 1 parmi 1
GS_FuturProd_UE
3 créditsAu choix : 1 parmi 1
Summer school
3 crédits
Admission
Conditions d'admission
- Accès en 1re année de master : la formation est ouverte aux étudiants titulaires d'une licence Économie et gestion, ou d'une licence MIASHS et satisfaisant aux pré-requis
- Accès en 2e année de master : la formation est ouverte aux étudiants titulaires d'un master 1re année en Économie ou d'un master 1re année MIASHS, et satisfaisant aux pré-requis. La priorité est donnée aux étudiants venant du master 1re année Business et Data Analyst.
Public formation continue : Vous relevez de la formation continue :
- si vous reprenez vos études après 2 ans d'interruption d'études
- ou si vous suiviez une formation sous le régime formation continue l’une des 2 années précédentes
- ou si vous êtes salarié, demandeur d'emploi, travailleur indépendant
Si vous n'avez pas le diplôme requis pour intégrer la formation, vous pouvez entreprendre une démarche de validation des acquis personnels et professionnels (VAPP).
Pour plus d'informations, consultez la page web de la Direction de la formation continue et de l’apprentissage
Vous pouvez consulter les tarifs s'appliquant aux publics de la formation continue en suivant le lien : https://www.univ-grenoble-alpes.fr/consulter-nos-tarifs/
Candidature
Vous souhaitez candidater et vous inscrire à cette formation ? Rendez-vous sur le site internet de l'UGA, rubrique Candidater et s'inscrire.
Retrouvez toutes les dates sur le site web de la faculté d'économie :
https://economie.univ-grenoble-alpes.fr/formations/candidater/
Public cible
Licence MIASHS, Licence économie-gestion
Capacité d'accueil
20 étudiant.es
Pré-requis obligatoires
- Pré-requis pour l'accès en 1re année de master : connaissances en économétrie et économie industrielle
- Pré-requis pour l'accès en 2e année de master : connaissances en data mining, économétrie et économie industrielle (niveaux 3e année de licence, 1re année de master)
Et après
Poursuite d'études
95% de nos diplômés choisissent de trouver un emploi dès l’obtention du diplôme. Certains poursuivent en thèse de doctorat.
Passerelles et réorientation
Réorientation possible après le M1 dans un autre master MIASHS (si pré-requis atteints).
Insertion professionnelle statistiques
- A un an : 87%
- A deux ans : 89%
- Taux d’emploi qualifié : 91%
Secteur(s) d'activité(s)
L'objectif de ce parcours de master 2e année professionnel est de préparer les étudiants aux métiers de :
- Business Analyst
- Data Analyst
- Data Scientist
- Consultant·e spécialisé en analyse de marché, études sectorielles ou de filières, études d’implantation, études d’impact
- Ingénieur·e d’étude ou de recherche
- Contrat doctoral
Les diplômés de la spécialité travaillent principalement dans :
- des entreprises de data performance
- des entreprises de l’économie digitale
- des entreprises industrielles (grands groupes de l'industrie agro-alimentaire, automobile, pharmaceutique, etc.) ou de services (sociétés d'études et de conseils, grands groupes de la distribution)
- des banques et des assurances
- des organismes publics et semi publics (collectivités territoriales, centres d'études ou de recherche, CCI, chambre des métiers, syndicats professionnels)
Métiers visés
Business analyst
Data analyst
Pricing analyst
Data Miner
Business Intelligence Manager
Chargé.e/ingénieur.e d'études (statistiques, économiques)
Responsable marketing quantitatif