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Droit, Economie, Gestion

Parcours Ingénierie des données et évaluations économétriques

  • ECTS

    120 ECTS crédits

  • Durée

    2 ans

  • Composante

    Faculté de droit, d'économie et de gestion

  • Langue(s) d'enseignement

    Français

Présentation


Le Master Économie Appliquée parcours Ingénierie des Données et Évaluations Économétriques (IDEE) associe analyse économique et méthodes empiriques d’évaluation de programmes dans les domaines de la finance, de l'environnement, de la santé et vieillissement, du marché du travail. Les étudiants sont formés aux raisonnements micro et macro-économiques (analyse des comportements, des structures et de la conjoncture économique) et aux méthodes d’évaluation, d’aide à la décision et de prévision, tout en développant un esprit critique. Ces compétences d’ingénierie permettront d’élaborer et de mettre en pratique différents dispositifs qui reposent sur une utilisation des outils économétriques  et statistiques d’analyse de données  en utilisant des ensembles de méthodes d'apprentissage automatique (machine learning-deep learning) au moyen de logiciels spécifiques (SAS-R-Python-Stata-GRETL).

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Organisation

Stages

Stage

Obligatoire

Durée du stage

De 4 à 6 mois en M2

Programme

Maquette des enseignements du Master 1 Économie appliquée - parcours IDEE (année 2023-2024)

Composition du Jury de Diplôme de M1 (2023-2024)

Maquette des enseignements du Master 2 Économie appliquée - parcours IDEE (année 2023-2024)

Composition du Jury de Diplôme de M2 (2023-2024)

Les enseignements combinent l’analyse économique approfondie (Economie de la décision, Economie numérique, Conjoncture -économique…) et les approches statistiques et économétriques d’analyse de données (Big data, Data science, Data mining, Etudes d’impact). Les étudiants apprennent à concevoir des dispositifs, de leur conception théorique et épistémologique (modélisation) jusqu’à la définition ou la prédiction de politiques (aide à la décision), en passant par leur mise en oeuvre (programmation informatique sur différents logiciels tels que R, SAS, Stata ou VBA).

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M1 | Parcours Ingénierie des données et évaluations économétriques

  • UE 1 : Cours généraux

    8 crédits
    • Histoire et épistémologie de l'Économétrie

      4 crédits
    • Économie de la décision

      4 crédits
  • UE 2 : Outils d'évaluation économétriques

    13 crédits
    • Dossier 1

      • Techniques d'enquêtes

        3 crédits
      • Économétrie des choix discrets

        3 crédits
    • Dossier 2

      • Analyse des données

        3 crédits
      • Économétrie des données transversales

        3 crédits
      • Approfondissement Logiciel (SAS, stata)

        1 crédits
  • UE 3 : Ingénierie appliquée à la finance

    5 crédits
    • Atelier IV : Environnement financier

      2 crédits
    • Théorie du portefeuille

      3 crédits
  • UE 4 : Transversalité

    4 crédits
    • Anglais

      2 crédits
    • Atelier éthique de recherche et accès aux données

      1 crédits
    • Analyse économique et méthodes

      1 crédits
  • UE 1 : Cours généraux

    6 crédits
    • Analyse économique de l'évaluation

      3 crédits
    • Économie internationale

      3 crédits
  • UE 2 : Outils d'évaluation économétriques

    6 crédits
    • Data Mining

      2 crédits
    • Dossier

      • Économétrie des séries temporelles

        2 crédits
      • Économétrie financière

        2 crédits
  • UE 3 : Ingénierie appliquée à l'environnement

    6 crédits
    • Économie de l'environnement

      3 crédits
    • Atelier Engagements environnementaux & écologie

      3 crédits
  • UE 4 : Data Programmation

    6 crédits
    • Atelier informatique (Python)

      3 crédits
    • Base de données + SQL

      3 crédits
  • UE 5 : Transversalité

    3 crédits
    • Anglais

      2 crédits
    • Atelier d'écriture I + Latex

      1 crédits
  • UE 6 : Stage ou Mémoire

    3 crédits
    • Au choix : 1 parmi 2

      • Stage en entreprise (2 à 3 mois)

        3 crédits
      • Mémoire

        3 crédits

M2 | Parcours Ingénierie des données et évaluations économétriques

  • UE 1 : Cours généraux

    8 crédits
    • Économie de la santé

      4 crédits
    • Economie comportementale & expérimentation

      4 crédits
  • UE 2 : Outils d'évaluations économétriques

    9 crédits
    • Économétrie des données de panel

      3 crédits
    • Approfondissement logiciels d'économétrie (R+GRETL+…)

      3 crédits
    • Machine learning pour l'Econométrie (Python)

      3 crédits
  • UE 3 : Ingénierie appliquée au vieillissement

    7 crédits
    • Atelier Silver Economy

      3 crédits
    • Économie des retraites

      4 crédits
  • UE 4 : Transversalité

    6 crédits
    • Anglais économique I

      2 crédits
    • Recherche opérationnelle et optimisation

      2 crédits
    • Atelier big data en économie

      2 crédits
  • UE 1 : Cours généraux

    8 crédits
    • Theory of Incentives

      4 crédits
    • Économie numérique

      4 crédits
  • UE 2 : Cours économétrie

    7 crédits
    • Méthodes d'évaluation appliquées au marché du travail

      3 crédits
    • Économétrie des modèles de durée

      3 crédits
    • Méthodes de prévision et de simulation économétrique

      1 crédits
  • UE 3 : Ingénierie appliquée au travail

    4 crédits
    • Atelier Discrimination & marché du travail

      2 crédits
    • Modélisation stochastique en santé et au travail

      2 crédits
  • UE 4 : Programmation

    4 crédits
    • Algorithmie et programmation

      1 crédits
    • Modélisation économique assistée par ordinateur (VBA)

      1 crédits
    • Atelier méthodologie et séminaire de recherche

      2 crédits
  • UE 5 : Transversalité

    3 crédits
    • Anglais économique II

      2 crédits
    • Atelier d'écriture II + Data visualisation

      1 crédits
  • UE 6 : Stage ou Mémoire

    4 crédits
    • Au choix : 1 parmi 2

      • Stage en entreprise (4 à 6 mois)

        4 crédits
      • Mémoire de recherche

        4 crédits

Admission

Conditions d'admission

En Master 1

1) Étudiants résidant dans un pays à procédure CEF :
Candidatez directement via Campus France (accès à partir du 1er octobre 2023 / questionnez Campus France pour connaître la date de clôture prévue dans votre pays)

2) Étudiants résidant dans un pays non CEF ; étudiants titulaires de diplômes étrangers et résidant déjà en France (demande de validation d'études à remplir dans le dossier eCandidat) ; étudiants titulaires d'une Licence de l'Enseignement Supérieur français du type Économie et Gestion, Mathématiques-Finance-Économie, Mathématiques appliquées aux Sciences Sociales, Double Licence Droit-Économie, Double Licence Mathématiques-Économie :
Candidatez via la plateforme monmaster.gouv.fr (accès du 26 février au 24 mars 2024)

En Master 2

1) Étudiants résidant dans un pays à procédure CEF :
Candidatez directement via Campus France (accès à partir du 1er octobre 2023 / questionnez Campus France pour connaître la date de clôture prévue dans votre pays)

2) Étudiants résidant dans un pays non CEF ; étudiants titulaires de diplômes étrangers et résidant déjà en France (demande de validation d'études à remplir dans le dossier eCandidat) ; étudiants titulaires d'un M1 délivré par une autre université française et souhaitant poursuivre dans la même mention ou filière (demande de validation d'études ou de reconnaissance de modules acquis à remplir dans le dossier eCandidat) :
Candidatez via la plateforme eCandidat (accès du 1er au 30 juin 2024)

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Droits de scolarité

Informations candidature et tarifs

Capacité d'accueil

15 étudiants en M1 parcours IDEE

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Et après

Poursuite d'études

Doctorat, ENSAE...

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Insertion professionnelle

Data analyst, Ingénieur statisticien, Chargé d’études statistiques, Consultant Big Data, Consultant formateur, Chargé d’études économiques et financières, Analyste conjoncturel, Chargé d’études socio-économiques, Chargé d’études marketing, Chargé d’études-Réalisation et traitement d’enquêtes, Responsable data search.

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