MBA SpécialiséBig Data Management et Processus Décisionnel

Octobre
Formation initiale
A partir d un Bac+3
Français
12 000€

PRÉSENTATION
du MBA Big Data Management et Processus Décisionnel

Comprendre le fonctionnement de son organisation et de son environnement pour être capable de mettre en place les tableaux de bords permettant d’en assurer le suivi et, dans une logique itérative, d’ajuster et de s’adapter, en utilisant au mieux les outils informatiques.

 

L’objectif de ce MBA est de former des véritables contributeurs à la maîtrise et au développement de l’activité de son organisation.

 

Objectifs de la formation - Année 1

De la décision à l’action où comment préparer son organisation à réagir. Le tableau de bord est la partie visible de l’iceberg. Est-ce que l’entreprise est prête à réagir ? Lorsqu’une alarme incendie se déclenche, chacun sait ce qu’il doit faire. Combien d’organisation savent comment réagir à l’évolution d’un indicateur clé.

  • Construire un tableau de bord. Apprendre à définir et fabriquer un indicateur. S’assurer que ce qu’on mesure permet de suivre et piloter l’activité.
  • Construire un tableau de bord élargi. Avoir une vision d’ensemble de la chaîne de données : interne à l’entreprise, externe avec des celles des fournisseurs ou celles contextuelles et d’environnement.
  • Comprendre les enjeux gestion : de l’analyse de la structure de coût à l’analyse de la structure des revenus. Analyser le passé pour mieux maîtriser le futur.
  • Comment maîtriser un environnement qui évolue toujours plus vite et toujours plus complexe ; interconnecté. Apprendre à passer d’une une comptabilité « classique » à une comptabilité multidimensionnelle ou événementielle.
  • Maîtriser les outils bureautiques (non exhaustif) : Word, PowerPoint, Excel, Access. Comparaison avec des suites bureautiques.
  • Se préparer le M2 avec des initiations à la programmation : Macro-commandes, SQL, Python, R, Javascript, HTML/CSS, XML & Web Sémantique

 


 

Objectifs de la formation - Année 2

  • Comprendre comment se décompose la chaîne du traitement de la donnée, de la création par l’action d’un individu ou d’un objet jusqu’à son exploitation à l’aide de ressources hautes fréquences et volumiques.
  • Comprendre comment exploiter des données. Du Small pour acquérir la maîtrise… Jusqu’au Big avec un réseau neuronal.
  • Comment faire du Machine Learning et bien utiliser le(s) Intelligences Artificielles, services cognitifs et autres algorithmes.
  • Comprendre les enjeux stratégiques. Où et comment stocker et faire traiter ses données dans un contexte de pression concurrentielle accrue.
  • En partant des outils bureautiques qui devront être maîtrisés l’enseignement montera progressivement en puissance avec des outils « serveur » et collaboratifs.
  • Acquérir une maîtrise des outils bureautiques (non exhaustif) : Excel, Access, MS SQL, Power Pivot, Power BI, Tableau, Hadoop, Jira, Monday, Dataiku, Cuda, SQL, Python, R, Javascript, HTML/CSS

 

 

Reconnaissance du diplôme :

Manager de l’innovation et du développement de projets transversaux, Titre certifié de niveau I RNCP – 7 Européen, code NSF 310n, paru au Journal Officiel du 21 avril 2017, délivré par ISEAM

 

 

PROGRAMME
Data Management

 

PROGRAMME ANNÉE 1 

Management

  • Stratégie
  • Comptabilité
  • Contrôle de gestion
  • Audit
  • Analyse financière
  • Le reporting : du tableau de bord au BSC (Balanced Score Card)
  • Théorie des organisations
  • La prise décision & biais cognitifs
  • Paradigme de la soutenabilité

 

Scientifique et Technique

  • Mathématiques : statistiques descriptives
  • Analyse de données à partir d’un sondage réalisé par les étudiants (segmentation, typologie, etc.)
  • Outils bureautiques : Traitement de texte, Présentation, Tableur, Base de données.
  • Outils collaboratifs & Workflow
  • Initiation Web (HTML, CSS & Javascript)
  • XML & Web Sémantique
  • Outil de simulation prévisionnel avec solveur, abaque pour prise de décision étendue avec partenaires (fournisseurs, sous-traitants, etc.)

 

Compétences acquises

 

Utiliser les fonctionnalités de base des outils bureautiques

  • Traitement de texte avec styles, modèles et mode plan
  • Outil de présentation
  • Tableur
  • Base de données.

 

Utiliser les fonctionnalités avancées des outils bureautiques

  • Consolidation, abaque et de solveur. Outil de simulation
  • Fabriquer un tableau de bord multi disciplinaire
  • Maîtriser les outils & méthodes permettant d'intégrer, traiter et analyser un flux de données
  • Fabriquer des outils permettant des traitements statistiques
  • Fabriquer un tableau croisé dynamique
  • Réaliser un sondage online de la conception du questionnaire jusqu’à l’exploitation des données recueillies
  • Apprendre à jongler entre la comptabilité générale et le contrôle de gestion

 


PROGRAMME ANNÉE 2

Semestre 1

 

Informatique

  • Business intelligence du small au big
  • IOT
  • Programmation html + css + Javascript + SQL
  • Langage Statistique Python

 

Management

  • Anglais : digital practice / oral
  • Création de valeur
  • Crowdfunding
  • Economie numérique et collaborative -INNO et ruptures
  • EnVie: les défis du monde #permaconnecté
  • Expression écrite/oral
  • Financement de l'économie numérique
  • Intégration

 

Scientifique

  • Statistiques descriptives et inférentielle

 

Semestre 2 

 

Informatique

  • Hadoop
  • Langage Statistique
  • Modélisation (UML/BPML)
  • Javascript suite Semestre 1
  • Machine Learning
  • Gestion de projet & JIRA

 

Management

  • Droit de la data
  • Intelligence Economique + Examen
  • Economics of information Technology (Olivier Williamson + Shapiro Varian + Volle)
  • Prise de parole en public
  • RSE
  • Sécurité informatique
  • Business English
  • Scientifique
  • Statistiques descriptives et inférentielle

 

Mémoire de fin d’études

  • Choix d’un sujet en relation avec son projet professionnel

 


 

Méthodologie et approche pédagogique 

L'approche pédagogique repose sur 4 pilliers fondamentaux : apprendre, comprendre, maîtriser et faire évoluer.

 

  • Apprendre les bases pour s’assurer une bonne compréhension.

  • Comprendre pour avoir la maîtrise.

  • Maîtriser pour être en capacité de faire évoluer.

 

La démarche mélange l’acquisition de connaissance techniques, de gestion et de business afin de se situer à la frontière de mondes qui ont parfois du mal à se comprendre.

Au niveau des outils l’approche est agnostique. Elle ne se concentre pas sur un seul, mais cherche à mettre en évidence ce qui est commun à tous les outils et met plutôt en exergue les avantages et inconvénients de chacun.

Cette méthodologie appliquée aussi bien en M1 qu’en M2 vous permettra de relever avec succès les défis du Big (et small) Data de tout type d’organisation

 

Activités hors cours : Travaux individuels & collectifs, lectures, cas pratiques, cycle de conférences d’experts

 

Évaluation

  • Évaluations spécifiques en fonction des cours.

  • Cas pratiques transversaux.

  • Serious gaming

  • Hackathon

 

 

ÉQUIPE ENSEIGNANTE
du MBA Big Data Managament

 

Mot du directeur de programme :

La Data est aujourd’hui au coeur des enjeux stratégiques de notre époque. Finance, assurance, médecine, énergie, industrie ou encore transports, la Data est devenue, au fil des années, un vecteur de croissance pour toutes les entreprises, tous secteurs confondus.

Et cette explosion de la Data amène les acteurs du marché à diversifier leurs services. Les compétences Data sont très demandées par les entreprises, aussi bien sur le plan technique que le plan métier. C’est pourquoi, à l’ESLSCA, nous avons mis en place une formation Big Data pour former des spécialistes aptes à résoudre un large panel de problématiques industrielles.

Par le biais d’interventions de professionnels reconnus, de conférences toujours plus intéressantes, et d’événements de création de produits, ce MBA vous permettra de vous positionner selon vos envies dans toutes les branches des secteurs d’activité porteurs. Avec ses modules d’enseignements techniques agrémentés de travaux pratiques et de projets, vous aurez toutes les cartes en main face aux défis de l’intelligence artificielle.

C’est ainsi, pour toute l’équipe pédagogique, un immense plaisir de vous accueillir dans ce MBA qui, je l’espère, vous apportera toute la connaissance et satisfaction attendue.

Maxime Jumelle
Directeur de programme



Les intervenants du MBA Big Data sont issus à la fois du milieu professionnel et du milieu académique, pour garantir un haut niveau scientifique tout en apportant des réponses aux problématiques industrielles actuelles. Les profils et les postes qu'occupent les intervenants sont variés :

- Consultants indépendants en développement et innovation digitale
- Data Scientists et Data Analysts
- Juristes et avocats
- Chercheurs en Machine et Deep Learning
- Project Manager et Lead Developers

De plus, l'équipe pédagogique est très impliquée dans la vie de l'école. Les membres de l'équipe enseignante interviennent régulièrement dans des conférences ou lors de rencontres professionnelles, dans lesquelles les étudiants du MBA sont invités. Les différentes activités telles que les Hackathons ou les Journées de l'Entrepreunariat, permettent de développer des compétences techniques et métiers qui apportent une véritable plus-value dès l'obtention du diplôme.

 

DÉBOUCHÉS
en Big Data & Data Science

La formation offre des débouchés dans plusieurs secteurs clés qualifiés de transversaux au sein d’une entreprise. Il s’agit plus précisément de permettre aux futurs diplômés de traduire les besoins fonctionnels et métiers en composants techniques et de proposer en anticipation des composants qui pourront créer de la valeur et conquérir de nouveaux marchés. L’objectif étant celui d’automatiser la collecte des données, de procéder à leur analyse et à leur structuration et d’en extraire l’information utile en temps réel et au bon moment pour la transformer ensuite en valeur ajoutée.

 

A l’aise avec les statistiques, les bases de données, le futur diplômé sera capable de visualiser immédiatement les éléments à exploiter pour être plus en phase avec les besoins de l’entreprise 2.0, saura piloter et mener à bien des projets complexes dans des environnements Big Data, faisant travailler ensemble des experts des différentes disciplines.

 

  • Chargés d’études experts de type Chief Data Officer, au cœur de la nouvelle économie numérique, permettant de traiter les problématiques d’entreprises liées au big data : marketing, actuariat et finance.
  • Large palette de métiers de chargés d’études, aussi bien dans les entreprises privées (PME et grandes entreprises) que dans les entreprises publiques,
  • Secteurs d’activité multiples : banque, assurances, études et conseil, télécommunications, distribution, automobile…

 

 

 

ADMISSIONS
au MBA

Conditions d'admission - Année 1

Etudiants

  • Post Bac +3 en école de commerce, IEP, IAE , écoles d’ingénieurs et parcours numériques
  • Expérience validée : BAC+2 + 6-9 ans

Dossier + entretien d’admission 

 


Conditions d'admission - Année 2

Etudiants

  • Post Bac + 4 en école de commerce, IEP, IAE , écoles d’ingénieurs et parcours numériques
  • Expérience validée – Process VAPP

Dossier + entretien d’admission