Spécialité Data Science pour l’Économie et la Finance – option finance
Valoriser des actifs, modéliser des courbes de taux, analyser le risque et construire des stratégies quantitatives : c’est l’ambition de l’option finance, qui forme des ingénieurs alliant solide théorie financière, économétrie appliquée et maîtrise avancée du machine learning.
La finance quantitative requiert des ingénieurs capables de maîtriser à la fois la théorie économique et financière, les méthodes statistiques et économétriques rigoureuses, et les outils computationnels les plus récents. La place croissante du machine learning et de l’intelligence artificielle dans la gestion d’actifs, la valorisation et l’analyse des risques renforce encore le besoin de profils solides sur ces trois dimensions à la fois.
L’option finance de la filière Data Science pour l’Économie et la Finance construit ce socle quantitatif sur de solides fondations en sciences économiques : théorie financière, macroéconomie monétaire, finance d’entreprise et analyse de réseaux. Ce socle économique, combiné à une formation approfondie en économétrie (séries temporelles avancées, données de panel, modèles de choix) et à un enseignement avancé en machine learning et apprentissage profond — incluant NLP et réseaux de neurones — forme des analystes quant à forte capacité critique, capables de questionner les hypothèses des modèles et de mettre leurs résultats en perspective. L’enseignement couvre également la valorisation d’actifs (asset pricing), le calcul stochastique et la modélisation des courbes de taux. Une formation à la gestion des risques bancaires et au scoring complète le dispositif, offrant aux étudiants les outils nécessaires pour saisir les opportunités de stage et d’emploi dans ce domaine si les perspectives professionnelles le demandent.
Responsable de la filière : Samuel Danthine
Mots clés
Finance quantitative / Asset pricing / Calcul stochastique / Modèles de courbes de taux / Corporate Finance / Machine Learning / Gestion des risques / Scoring / Recherche quantitative / IA
Métiers
Quantitative Analyst (Quant) / Quant Portfolio Manager / Risk Analyst / Data Scientist en finance / Financial Engineer / Research Analyst
Entreprises de l’écosystème ENSAI
ARKEA / AXA / Banque de France / BNP Paribas / Cetelem / Crédit Agricole / Deloitte / Groupe BPCE / HSBC / ING Bank / La Banque Postale / LCL / Société Générale…