Diplôme d'Université : Big Data, Datascience et Analyse des risques sous Python

Présentation

• Champs d'enseignement : Économie, Droit
• Type de diplôme : DU
• Mots clefs : Économie, Droit
• Madame Françoise SEYTE, Maître de Conférence, tél. : 04 34 43 25 15
• Monsieur Stéphane MUSSARD, Professeur
• Possibilités d'études à l'étranger : Non
• UFR : UFR d'Economie
• Type de formation : Formation initiale et formation continue
• Présentation DU

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.

Ce DU 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.

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.

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

Public cible

Niveau Master 1

Pré-requis recommandés

Économétrie Master I, Analyse des données L3

Contenu de la formation

Stages, projets tutorés

Stage possible (sous conditions)

+ d'infos sur les stages

Possible, pour une durée de 6 mois maximum soit 924 heures mois.

Insertion professionnelle

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

Responsable(s)

Site du diplôme

Faculté d'Économie