Économie - Gestion

DIPLOME D'UNIVERSITÉ : BIG DATA, DATA SCIENCE ET ANALYSE DES RISQUES SOUS PYTHON

  • Durée

    1 an

  • Structure de formation

    Faculté d'économie

Présentation

 Ce diplôme Universitaire (D.U.) a été créé pour les étudiants souhaitant approfondir leur connaissance en analyse des risques et les professionnels qui ont besoin d’une formation sur le logiciel Python. La formation concerne : le big data, la data science, la manipulation de bases de données, la modélisation à haute dimension pour l’analyse des risques comme les réseaux de neurones et le machine learning. Les cours sont donnés par des Datascientist et des professionnels spécialistes du Big Data.

Ce diplôme Universitaire à été créé pour les étudiants souhaitant : 

  • Devenir datascientist, pour les professionnels qui ont besoin d’une formation sur le logiciel Python, pour : le bigdata, économétrie, statistique, informatique, les bases de données, l’analyse des risques.

Responsables :

  • Madame Françoise SEYTE, Maître de Conférence
  • Monsieur Stéphane MUSSARD, Professeur

Type de formation :

  • Formation initiale et formation continue / A savoir : La formation est de type hybride "présentiel + distanciel zoom"
  •  Champs d'enseignement : Informatique, économie, sciences de l'ingénieur, statistique 
  • Type de diplôme : DU (Diplôme Universitaire)

 

Pour candidater : https://ecandidat.umontpellier.fr/ecandidat/#!accueilView

 

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Les + de la formation

La formation est:

  • de type hybride "présentiel + distanciel zoom"
  • Permet de partir en stage (sous conditions)
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Objectifs

- Acquérir une formation concernant l’utilisation des librairies de python avec notamment : pandas, sklearn, keras, tensorflow, mongodb.

- Compléter et enrichir la formation en VBA/SQL avec le NoSQL de python (Mongodb).

- Obtenir une introduction à la programmation objet pour la programmation de réseaux de neurones discriminants nécessaires à l’analyse des risques.

- Acquérir une formation (théorique et pratique) en analytics, détéction fraude, et big data sous python, en passant par l’analyse juridique de l’utilisation des bases de données massives.

- Acquérir les bases du webscraping afin d’extraire des informations (enrichissement de bases de données) et les analyser par les techniques de textmining et machine learning.

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Savoir faire et compétences

Maitriser le logiciel python pour :

  • les données massives (tableur, pandas, NoSQL),
  • l’économétrie (série temporelle, analyse des données, etc.),
  • le textmining (extraire de la connaissance à partir de données textuelles),
  • l’analyse des risques clients (réseaux de neurones),
  • risque d’anomalies clients,
  • création de micro-services et analytics,
  • python pour l’assurance.  
  • R pour l'actuariat
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Organisation

Programme

Enseignements :

Nombre d'heures :

Introduction à Python

16 heures     

Web scraping

18 heures

Textmining

16 heures

NoSQL

19 heures

Détection fraudes

08 heures

Analytics

16 heures

Réseaux de neurones

24 heures

Big Data Assurance

16 heures

Econométrie

24 heures

Machine Learning

25 heures

Projet tutoré

70 heures

Droit et Data

06 heures

Programmation orientée objet

12 heures

  • La formation est de type hybride "présentiel + distanciel zoom"
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Admission

Conditions d'accès

Public cible

Niveau Master 1

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Pré-requis recommandés

Économétrie Master I, Analyse des données L3

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Et après

Insertion professionnelle

  • Analyste des risques bancaires,
  • risques actuariels,
  • risques de marché,
  • Datascientist
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