Formation
Master 2 Data science pour l'économie et l'entreprise (DS2E)
COMPÉTENCES À L'ISSUE DE LA FORMATION > Développer et mieux comprendre les outils de programmation et la conceptualisation d'algorithmes > Développer des compétences avancées en économétrie, statistiques théoriques et appliquées, et en tech...
Présentation
Ce que propose cette formation
COMPÉTENCES À L'ISSUE DE LA FORMATION > Développer et mieux comprendre les outils de programmation et la conceptualisation d'algorithmes > Développer des compétences avancées en économétrie, statistiques théoriques et appliquées, et en techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) pour la conception et l'interprétation de modèles prédictifs et pour l'analyse de données > Développer une connaissance approfondie des dynamiques économiques et de gestion afin de mieux encadrer le rôle de la science des données en tant qu'outil d'aide à la décision > Connaître enjeux éthiques et juridiques liées à l'exploitation d'ensembles de données à grande échelle
À savoir
Pour décider en confiance
Repères visibles avant lecture détaillée
Master 2 Data science pour l'économie et l'entreprise (DS2E) est publié chez Un organisme identifié. La page combine donc un intitulé précis, une modalité presentiel et un niveau de sortie Niveau 7.
- Organisme : Un organisme identifié
- Certification : non renseignée
- Prix publié: 6 300 €
- Modalité: presentiel
- Niveau de sortie: Niveau 7
- Niveau d'entrée: non renseigné
- CPF: oui
- Alternance: non signalée
- Durée: non renseignée
- Date annoncée: non publiée
L'intitulé sépare déjà « Master 2 Data science pour l'économie et l'entreprise DS2E ». Ces segments suffisent à distinguer cette fiche de parcours très proches portant la même certification.
Ce que la fiche documente réellement
Description publique: COMPÉTENCES À L'ISSUE DE LA FORMATION > Développer et mieux comprendre les outils de programmation et la conceptualisation d'algorithmes > Développer des compétences avancées en économétrie, statistiques théoriques et appliquées, et en techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) pour la conception et l'interprétation de modèles prédictifs et pour l'analyse de données > Développer une connaissance approfondie des dynamiques économiques et de gestion afin de mieux encadrer le rôle de la science des données en tant qu'outil d'aide à la décision > Connaître enjeux éthiques et juridiques liées à l'exploitation d'ensembles de données à grande échelle
- COMPÉTENCES À L'ISSUE DE LA FORMATION > Développer et mieux comprendre les outils de programmation et la conceptualisation d'algorithmes > Développer des compétences avancées en économétrie, statistiques théoriques et appliquées, et en techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) pour la conception et l'interprétation de modèles prédictifs et pour l'analyse de données > Développer une connaissance approfondie des dynamiques économiques et de gestion afin de mieux encadrer le rôle de la science des données en tant qu'outil d'aide à la décision > Connaître enjeux éthiques et juridiques liées à l'exploitation d'ensembles de données à grande échelle
Repères tirés de la description: COMPÉTENCES À L'ISSUE DE LA FORMATION > Développer et mieux comprendre les outils de programmation et la conceptualisation d'algorithmes > Développer des compétences avancées en économétrie, statistiques théoriques et appliquées, et en techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) pour la conception et l'interprétation de modèles prédictifs et pour l'analyse de données > Développer une connaissance approfondie des dynamiques économiques et de gestion afin de mieux encadrer le rôle de la science des données en tant qu'outil d'aide à la décision > Connaître enjeux éthiques et juridiques liées à l'exploitation d'ensembles de données à grande échelle.
Repères tirés des objectifs: COMPÉTENCES À L'ISSUE DE LA FORMATION > Développer et mieux comprendre les outils de programmation et la conceptualisation d'algorithmes > Développer des compétences avancées en économétrie, statistiques théoriques et appliquées, et en techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) pour la conception et l'interprétation de modèles prédictifs et pour l'analyse de données > Développer une connaissance approfondie des dynamiques économiques et de gestion afin de mieux encadrer le rôle de la science des données en tant qu'outil d'aide à la décision > Connaître enjeux éthiques et juridiques liées à l'exploitation d'ensembles de données à grande échelle.
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Angle spécifique de cette fiche
Le tarif affiché à 6 300 € doit être interprété à la lumière du libellé exact « Master 2 Data science pour l'économie et l'entreprise DS2E » et non comme le prix d'un parcours générique.
Le meilleur point d'appui pour comparer cette formation reste la combinaison Master 2 Data science pour l'économie et l'entreprise DS2E, Un organisme identifié, la certification rattachée et presentiel, parce qu'elle fixe immédiatement le périmètre de lecture.
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La matière la plus utile reste encore COMPÉTENCES À L'ISSUE DE LA FORMATION > Développer et mieux comprendre les outils de programmation et la conceptualisation d'algorithmes > Développer des compétences avancées en économétrie, statistiques théoriques et appliquées, et en techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) pour la conception et l'interprétation de modèles prédictifs et pour l'analyse de données > Développer une connaissance approfondie des dynamiques économiques et de gestion afin de mieux encadrer le rôle de la science des données en tant qu'outil d'aide à la décision > Connaître enjeux éthiques et juridiques liées à l'exploitation d'ensembles de données à grande échelle. Cette base suffit déjà à distinguer la formation de ses voisines proches.
Les indices de qualité publiés complètent la lecture avec 0 avis publiés et score Qualiform 3.
Au-delà du texte libre, la lecture tient aussi sur niveau de sortie Niveau 7. Ces balises concrètes évitent de résumer la page à un intitulé trop générique.
Quand la matière éditoriale est plus courte, la singularité vient surtout de Master 2 Data science pour l'économie et l'entreprise DS2E. C'est ce faisceau qu'il faut retenir pour distinguer cette formation d'un simple intitulé de catalogue.
Cette page fonctionne comme une lecture factuelle: elle rapproche le titre, l'organisme, la certification et les rares champs détaillés disponibles, sans inventer de promesse supplémentaire.
Les manques éventuels restent pré requis non publiés, débouchés non publiés, programme détaillé absent et prochaine date absente. Ils doivent être lus comme des zones à vérifier, pas comme des éléments à compléter artificiellement.
- Segment d'intitulé: Master 2 Data science pour l'économie et l'entreprise DS2E
Ce que la fiche laisse ouvert
- Pré requis : non publiés
- Débouchés : non publiés
- Programme détaillé : absent
- Prochaine date : non publiée
- Taux de réussite : non renseigné
- Taux d'emploi à 6 mois : non renseigné
- Taux de satisfaction : non renseigné
- Nombre d'avis : 0
Les éléments à confirmer restent pré requis non publiés, débouchés non publiés, programme détaillé absent et prochaine date absente. Cette page est utile justement parce qu'elle montre ces manques sans les remplir par des promesses ou des débouchés inventés.
Tarif & infos pratiques
Les chiffres de la fiche
- Prix
- 6 300 €
- CPF
- Éligible
- Alternance
- Non
- Durée
- 410 h
- Modalité
- Présentiel
- Niveau de sortie
- Niveau 7
Données issues de la fiche publiée. Vérifiez le prix et la session sur le site de l'organisme avant de vous engager. CPF, OPCO et France Travail peuvent couvrir tout ou partie du financement selon votre situation. Comprendre les financements →
Questions fréquentes
Réponses construites à partir de la fiche
Quelle est la durée de cette formation ?
+
La durée indiquée sur la fiche est 410 h.
Quel est le prix de cette formation ?
+
Le prix affiché est 6 300 €.
Cette formation est-elle éligible au CPF ?
+
Oui, la fiche indique une éligibilité CPF.
Quelle est la modalité de cette formation ?
+
La modalité renseignée est Présentiel.
Les réponses sont construites uniquement à partir des champs réellement présents dans cette fiche.
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