Tu veux être un pro de la data ? Voilà les 4 écoles qu’il te faut !

#1 Télécom Paris, la plus historique

C’est l’une des premières écoles d’ingénieurs à s’être investie dans le domaine du big data. Son mastère spécialisé Big data : gestion et analyse des données massives permet d’acquérir un socle de connaissances techniques (informatique et machine-learning) et business conduisant à l’exercice opérationnel du métier de data scientist.

#2  Audencia, la plus marketing

Le Mastère spécialisé Stratégies marketing à l’ère digitale permet aux futurs managers d’acquérir des compétences managériales, stratégiques, analytiques, techniques et créatives ainsi que de travailler dans des équipes pluridisciplinaires. Au programme ? Créer, maintenir et renforcer la relation client et l’image de marque dans un rapport au temps accéléré. Une formation équilibrée entre la théorie et les projets transversaux.

#3  KEDGE Business School, la plus polyvalente

Le Mastère spécialisé Marketing digital et data forme des managers capables d’allier une vision stratégique et opérationnelle des activités. Ces futurs experts du marketing digital seront ainsi capables d’adapter leur stratégie en exploitant le plus finement possible la data. Le programme est également axé sur la culture de la performance client.

#4 Grenoble Ecole de Management, la plus complète

Le Mastère spécialisé Big data : analyse, management et valorisation responsable est accessible aux étudiants de GEM et de l’Ensimag, aux diplômés de niveau master (écoles d’ingénieurs, écoles de management ou master universitaire) et aux personnes en formation continue. Au programme ? Systèmes distribués et architectures de type cloud, large scale, data management, web des données et web semantic, analyse statistique multidimensionnelle, computer security and privacy, les fondamentaux du management, management des ressources, éthique …

Data analyst : les compétences qu’il te faut

#1 Comprendre l’enjeu et le rôle de la data à tous les niveaux en gestion et du management (tactique, opérationnel, stratégique)

#2 Comprendre le rôle et la capacité du machine learning (IA) dans le management. « Que peut faire un algorithme ? » : that is the question !

#3 Comprendre l’histoire de l’évolution du management. Pourquoi la data aujourd’hui et pas avant ?

#4 Comprendre l’importante de la prédiction en gestion : pourquoi prédire ?

#5 Comprendre la notion de valeur commerciale (business value pour les intimes) : pourquoi la chercher ?