Dans la finance, la santé, l’industrie, le marketing, le numérique, l’environnement, les politiques publiques… votre expertise de Data Scientist sera au cœur des grands enjeux scientifiques, économiques et sociétaux de demain. Par votre compréhension et votre maîtrise des algorithmes, vous ferez parler les données pour éclairer les décisions des entreprises et des acteurs publics.
Programme de la formation ingénieur data scientist
Durant les deux premières années de scolarité à l’ENSAI, les élèves ingénieurs et statisticiens publics (attachés statisticiens stagiaires de l’Insee) suivent un cursus identique. Au second semestre de 2e année, les élèves s’orientent vers des cours adaptés aux spécialisations de 3e année :
1re année – Homogénéiser les connaissances
Enseignements spécifiques selon le cursus antérieur.
Acquisition des connaissances scientifiques de base en statistique, économie et informatique.
Aptitude à mener une étude descriptive à partir d’une base de données réelle, mettre en œuvre les premiers modèles statistiques, juger des qualités de différents algorithmes et relier des problèmes économiques contemporains à la théorie économique.
2e année – Approfondir et commencer à se spécialiser
Découverte des concepts statistiques avancés, applications concrètes.
Cours spécialisés en données temporelles, durée, données économiques, Big Data, sondages… et complémentaires en économie industrielle, économie financière, technologie mobile…
Projets majeurs en informatique et statistique.
3e année – Se spécialiser
Spécialisation dans une des 6 filières proposées de l’ingénierie statistique appliquée à l’industrie, à la biostatistique, à l’analyse des territoires et de la santé, au traitement informatique de grands volumes de données, au marketing ou à la gestion des risques et à l’ingénierie financière.
Data Science & Génie statistique Le génie statistique enseigné à l’ENSAI ouvre des perspectives professionnelles très larges. Ces experts en modélisation maîtrisent en effet plusieurs champs qui vont de la qualité-fiabilité pour l’industrie à la prévision environnementale, en passant par le traitement de l’image et du signal.
Data Science & Gestion des risques Afin de bien évaluer et mesurer le risque associé aux différentes opérations, les banques ont besoin de s’appuyer sur des experts maîtrisant à la fois la règlementation bancaire et les techniques quantitatives avancées. La construction d’outils quantitatifs efficaces pour bien gérer l’épargne financière est également indispensable : gestion des risques et gestion des actifs sont au cœur de cette spécialisation.
Data Science en Santé & Biostatistique L’ENSAI propose une spécialisation en biostatistique qui permet d’embrasser des carrières passionnantes au sein de grands laboratoires pharmaceutiques, les biotechnologies et dans la santé publique.
Data Science & Ingénierie des données Le Data Scientist qui aura suivi cette spécialisation est doté d’une forte culture informatique associée à son bagage initial de statisticien. Expert des environnements Big Data, il bénéficie des connaissances suffisantes en architecture des systèmes, en réseaux et en sécurité informatique pour manipuler de très grands volumes de données.
Data Science & Marketing Les ingénieurs qui suivent cette spécialisation bénéficient d’une culture marketing à haute valeur ajoutée (marketing mix, marketing expérientiel, marketing digital, gestion de la relation client) qui leur permettra d’extraire et analyser des données pour comprendre et expliquer, mais aussi et surtout pour prédire des comportements d’achat de produits et de services.
Data Science, Modélisation économique & Santé Cette spécialisation donne un bagage en ingénierie statistique, en économie, en économétrie appliquée à la connaissance des dynamiques territoriales et à la santé, et permettant l’évaluation des politiques publiques ainsi que des programmes privés.
STAGES
Pour obtenir le diplôme d’ingénieur de l’ENSAI, les élèves doivent réaliser trois stages obligatoires en France ou à l’étranger en fin de chaque année de scolarité :
1re année : stage opérateur (1 à 3 mois)
2e année : stage d’application en statistique / data science (2 à 3 mois)
3e année : stage de fin d’études (6 mois)
Une période de quatre semaines minimum à l’étranger doit être validée à l’occasion d’un stage ou d’un séjour académique.
En fonction de leur projet professionnel, ils peuvent également obtenir une Licence d’économie appliquée à l’Université Paris-Dauphine et une Licence de mathématiques à l’Université de Rennes 1.
Enfin, les élèves intéressés par une carrière dans la recherche peuvent dès la 3e année intégrer en parallèle de leurs études un Master 2 dans le cadre de l’Option formation par la recherche :
Vous êtes motivé par une carrière dans la recherche ? Outre la formation par la recherche accessible en 3e année, vous avez la possibilité de poursuivre en thèse au sein de l’école doctorale Matisse et d’obtenir un doctorat en mathématiques appliquées. L’ENSAI a par ailleurs le statut de partenaire de l’école doctorale Sciences Economiques et sciences De Gestion (EDGE).
Concours Économie et sciences sociales (B/L) Le recrutement des candidats se fait à partir de la banque inter-ENS. Les épreuves écrites sont communes à celles du concours économie et sciences sociales de l’ENSAE Paris. Les épreuves orales se déroulent à l’ENSAI.
Concours Économie (D2) Les épreuves sont communes à celles du concours économie gestion option économique et de gestion du concours de l’ENS Cachan (prépa ENS Cachan D2) auxquelles s’ajoute une épreuve orale spécifique de mathématiques.
Admission sur titres Recrutement ouvert aux candidats ayant validé une 2ème année de BUT (Stid ou informatique) Recrutement niveau L3 ou M1, parcours Miashs, Mathématiques appliquées, sciences économiques… ou équivalence pour l’étranger. Admission en 1re ou 2e année selon la nature du cursus antérieur.