Au travers de rencontres et échanges entre les étudiants, l’association MoSEF vise à créer un lien étroit et durable entre les différentes promotions du Master 1 Économétrie Statistiques et du Master 2 MoSEF. Elle véhicule des valeurs de solidarité et d’entraide entre les étudiants tout au long de leur parcours académique et professionnel.
Notre association s’engage à renforcer la cohésion de chaque promotion en organisant des événements conviviaux, des groupes d’entraide mais aussi des challenges pour permettre une montée en compétence globale en programmation et statistiques. Cette solidarité et cette cohésion nous permettent de faciliter leurs insertions professionnelles, en connectant chaque étudiant au réseau des diplômés et en relayant des offres de stages et d’emplois.
Pour suivre les événements de l’association, ça se passe ici.
Le Master 1 Économétrie et Statistiques – anciennement intitulé « Modélisations statistiques, économiques et financières (MoSEF) » – est un Master sélectif qui a pour vocation de former des économètres appliqués de haut niveau, ayant une forte appétence pour la data-science.
Au travers des différents cours, les étudiants disposent d’une formation exigeante qui leur permet d’acquérir une expertise en économétrie, tout aussi bien au niveau théorique que pratique. Les étudiants s’arment également d’un solide baguage en data science, via la réalisation de nombreux projets de machine learning sur des problématiques économiques, financières, business, mais aussi santé. Ils développent leurs compétences sur les langages de programmation les plus populaires dans le domaine (Python, R, SAS) et obtiennent de larges connaissances techniques et méthodes quantitatives, leur permettant d’appréhender au mieux les défis du monde de l’entreprise.
Le Master 2 Modélisations Statistiques, Economiques et Financières – MoSEF est une des deux suites logiques de la première année de Master. Il a pour ambition de former les futurs Data Scientists ayant des compétences en finance quantitative, capables d’inscrire leur démarche dans son contexte économique.
Ouvert à l’alternance, l’objectif premier de la formation est de donner les compétences nécessaires pour exercer dans l’entreprise les métiers de Data Scientist, Architecte Big Data, Analyste Business Intelligence, Spécialiste de la finance quantitative (Quant).
En ce sens, le contenu de la formation porte sur quatre principaux modules qui couvrent les domaines suivants : Apprentissage statistique et Big Data, Programmation (Scala, Python, R, SAS, Linux …), Econométrie, Modélisation en économie et finance.
Les cours, enseignés par de nombreux professionnels et chercheurs dans ces domaines permettent une approche très professionnalisante, à travers notamment l’organisation de plusieurs présentations et challenges chez nos différents partenaires, tout en conservant une approche universitaire qui invite à la recherche, la rigueur et la curiosité. La maitrise des technologies et des outils déjà existants mais aussi de ceux qui préparent déjà le futur de la data-science, couplé à de larges compétences techniques en statistiques et en machine learning permet aux étudiants de disposer, au terme de ce master, de tout l’attirail technique permettant de couvrir la pluridisciplinarité requise aux métiers de la data.
