Master

Data Management & Business Analytics en alternance

Le programme du Master Data Management & Business Analytics en alternance

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Les 5 compétences clés que vous développerez

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1. Être capable de définir les besoins des clients internes/parties prenantes et de s’appuyer sur la compréhension des modules d’un ERP
2. Organiser, stocker et gérer efficacement les données (collecte, qualité, sécurité, normalisation et utilisation responsable/data privacy) 
3. Elaborer des stratégies efficaces pour garantir la précision, la cohérence et l’intégrité des données dans l’ensemble de l’écosystème de l’entreprise 
4. Être capable d’utiliser de manière avancée les différents outils de modélisation pour l’analyse approfondie des données et la création de modèles complexes
5. Savoir planifier, exécuter et surveiller des projets complexes tout en mettant l’accent sur les aspects stratégiques

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Un parcours adapté à vos ambitions

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MASTER 1

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• Introduction au Big Data
• Introduction à l’analyse de données

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MASTER 2

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• Pilotage de projet complexe : conception, planification et pilotage des projets complexes en maîtrisant l’analyse contextuelle, les outils de gestion de projet et l’élaboration de cahiers des charges structurés.
• Data Management & wharehousing : stratégies et bonnes pratiques pour gérer et stocker efficacement les données de référence, en garantissant leur qualité, leur cohérence et leur accessibilité à l’échelle de l’organisation
• Data driven decision making : Maîtrise de l’analyse et l’interprétation des données pour éclairer vos décisions stratégiques grâce à une approche data-driven.
• Gouvernance, qualité et sécurité des données : maitrise des stratégies de gestion responsable des données en garantissant leur exactitude, leur intégrité et leur conformité aux exigences réglementaires.
• Machine learning et analyses prédictives : modélisation de données pour extraire des tendances pertinentes à partir de données complexes et orienter des décisions stratégiques précises.
• Business intelligence et visualisation de données : représentation visuelle des données complexes à l’aide d’outils comme Power BI, afin de faciliter l’analyse stratégique et la prise de décision grâce à des rapports clairs et synthétiques.
• Fiabilité des données : importance de la précision et de l’intégrité des données dans les processus de décision (techniques de validation, de nettoyage et d’assurance qualité des données)
• Deep learning : techniques avancées de machine learning, incluant les algorithmes de deep learning et les réseaux de neurones, pour extraire des informations pertinentes à partir de grands ensembles de données complexes
• Analyses business : exploitation de la data dans différents domaines métiers — marketing, supply chain, RH, réseaux sociaux — en appliquant des outils et techniques d’analyse à des problématiques concrètes.

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Le tronc commun du Master Grande Ecole en alternance

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