Présentation de la formation

L'objectif du M2 Finance Technology Data est de préparer des spécialistes de la finance capables de bien comprendre l'économie et la technologie à l'origine de la vague actuelle d'innovation financière.

Le programme est intégralement dispensé en anglais. Il a été conçu à l'interface entre la finance et la science des données, et permet aux apprentis d'acquérir des bases solides dans leur domaine de compétence afin de devenir force de proposition durant leur vie active.

Objectifs de la formation

À l’issue de la formation, les apprenants seront capables de :
- Préparer des spécialistes de la finance maîtrisant la théorie financière, économique et la technologie en ayant accès de manière critique à la valeur ajoutée du Fintech.
- Savoir programmer en R et Python pour appliquer les techniques les plus récentes de l'économétrie, de la science des données et de l'analyse des grandes données.
- Développer des compétences en cryptographie, programmation, économie et droit pour comprendre les enjeux de la blockchain.
- Comprendre le paysage mondial de Fintech.

Plus d'informations sur le site de l'établissement…

Métiers visés

- Data Scientist
- Data Analyst
- Ingénieur en IA
- Ingénieur en Machine Learning
- Trader
- Sales
- Analyste quantitatif
- Analyste du risque de (crédit, marché, contrepartie)
- Structureur
- Portfolio Manager
- Economiste chercheur
- Analyste de la gestion d’actif-passif (ALM)
- Analyste Fintech
- Analyste Blockchain
- Analyste en innovation et en stratégie

Conditions d’admission

Pré-requis : L'admission nécessite un Master 1 français en Monnaie, Banque, Finance, Assurance ou son équivalent étranger.
Les étudiants titulaires d'un master dans d'autres domaines (notamment en statistiques, mathématiques, ingénierie et informatique) seront acceptés s'ils ont des connaissances de base en économie, finances et statistiques.

Les étudiants doivent avoir des compétences de base en économétrie et en codage dans l'un des langages de programmation utilisés par les analystes de données et les scientifiques des données (STATA ou R ou Python, etc.).
Tous les cours étant dispensés en anglais, une connaissance pratique de l'anglais est essentielle. La maîtrise du français n'est pas une exigence, mais elle est recommandée pour trouver un contrat d'apprentissage.

Le master nécessite d'avoir trouvé une alternance afin d'être officiellement admis.

Modalités de candidature

Le candidat doit faire parvenir un CV, son dossier académique, une lettre de motivation détaillant son intérêt pour le programme de master ainsi qu'une note de deux pages sur le rôle de la technologie dans la finance (néobanque, big data, machine learning , crypto, crowdfunding, Big Tech dans la finance, etc). D'autres documents pertinents pour la candidature d'un étudiant, tels que les certificats de cours, les certificats de travail / stage et les lettres de recommandation, seront acceptés mais ne sont pas obligatoires.

Après cette étape, les candidats seront reçus à un entretien avec le directeur académique et certains des professeurs enseignant dans le programme de master.

Lien candidature