• Formation LMD

Master (2ème année) mention Économétrie et statistiques parcours type Data science for social sciences

Informations générales

Niveau de recrutement
Bac + 4
Durée de la formation
1 an
Lieu(x) de formation
Toulouse (campus UT Capitole)
Stages
Oui
Présentation

Responsables pédagogiques

Objectifs

Le programme de master " Économétrie, Statistique " vise à donner aux étudiants qui ont l'intention de poursuivre une carrière professionnelle avancée ou de faire de la recherche doctorale une solide culture en économie et en statistique, ainsi que dans divers domaines connexes des mathématiques appliquées.

  •     La deuxième année de ce master met l'accent sur les techniques avancées et appliquées en science des données, statistiques et économétrie. Elle propose des cours plus approfondis en science des données, notamment en mathématiques des machines et en algorithmes d'apprentissage profond, en exploration de données, en données volumineuses, en réglementation de la diffusion et de la protection des données, ainsi que des cours spécialisés dans différents domaines d'application des statistiques aux sciences sociales, tels que les statistiques spatiales et l'économétrie, la théorie des graphes et l'analyse des graphes, le géomarketing, la notation et l'exploration du web. De plus, cette deuxième année du programme offre des cours de niveau supérieur de logiciels statistiques, à savoir R, Python et SAS, et de gestion de bases de données massives. Les différents cours permettent aux étudiants d'acquérir des compétences polyvalentes dans le traitement de données complexes (panel, enquête, survie, graphique, spatial) avec des méthodes statistiques modernes paramétriques, non paramétriques et d'apprentissage.


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The master's program « Econometrics, Statistics » aims to give the students intending to pursue advanced professional careers or doctoral research a solid culture in economics and statistics, as well as in various related fields of applied mathematics.
  • The second year of this master emphasizes advanced and applied techniques in data science, statistics and econometrics. It offers deeper courses in data science, particularly in mathematics of machine and deep learning algorithms, data mining, big data, regulation of data spreading and data protection, as well as specialized courses in different fields of application of statistics to social sciences, such as spatial statistics and econometrics, graph theory and graph analytics, geomarketing, scoring, and web mining. Moreover, this second year of the program offers higher level courses of statistical software, namely R, Python and SAS, and of massive databases management. The different courses allow students to acquire versatile skills in the processing of complex data (panel, survey, survival, graph, spatial) with modern parametric, non-parametric, and learning statistical methods.

Admission

Publics

Niveau de recrutement : Bac + 4


Conditions d'accès

De droit :
- L’étudiant titulaire d’un Master 1 mention Économie ou Économie et Mathématiques de Toulouse School of Economics - TSE.

Après examen du dossier (en fonction des places disponibles) :
-
l’étudiant titulaire d'une licence dans un domaine économique ou mathématique,
- l’étudiant titulaire de diplômes ou crédits, français ou étrangers, jugés équivalents et pouvant attester d'un niveau de langue anglaise C1 ainsi que d'un niveau de Mathématiques (GRE pour les étudiants titulaires d'un diplôme étranger).

Les certificats de langue anglaise admis sont : TOEFL 90/120 au "Best Scores", IELTS Academic 7/9 minimum et le Cambridge English Assessment (C1 niveau Advanced).

L'ensemble des pièces justificatives pour constituer le dossier de demande d'admission est détaillé sur le site de Toulouse School of Economics - TSE.

Admission :

Les demandes d'admission se font à partir du site internet de Toulouse School of Economics - TSE.
Les étudiants titulaires d'un diplôme étranger, ainsi que les titulaires d'un diplôme français peuvent postuler via la plateforme eCandidatures.
Le calendrier des campagnes 2024/2025 sera disponible prochainement ici.



Taux de réussite :
Les taux de réussite sont consultables ici.

Frais de scolarité :
Pour tous les étudiants : 243 € de droits d'inscription + 5 500 € de frais de formation applicables aux Masters parcours internationaux + CVEC. Des exemptions de frais de formation aux étudiants répondant au critère d'excellence peuvent être offertes chaque année. Pour plus d'information, veuillez consulter le site de TSE .

Admission

Ce Master est également proposé en alternance en contrat professionnalisant.

Programme

Program 2023-2024

M2 mention Économétrie, Statistiques parcours type International Data Science for Social Sciences (formation initiale)
 

SEMESTER 3 

SEMESTER 4

Compulsory Courses
  • UE1 : Mathematics of Machine and Deep Learning Algorithms - 36h CM - 5 ECTS
  • UE2 : Data Mining - 30h CM - 5 ECTS
  • UE3 : Scoring - 36H CM - 5 ECTS
    • Scoring 1 - 15h CM
    • Scoring 2 - 9h CM
    • Scoring 3 - 12h CM
  • UE4 : Advanced Software for Data Science
    • Julia - 15h TD *
    • R - 10h TD *
    • Python - 10h TD *
    • Excel - 10h TD *
  • UE 5 - Non-parametric Models - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE6 - Survey Sampling - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE7 : Statistical Consulting - 30h TD - 5 ECTS ****
  • UE8 : Electives courses : Choose 1 among 3
    • Datanomics: Regulation of Data Spreading and Data Protection - 15h CM - 1 ECTS
    • Project Management (i) - 15h CM - 1 ECTS
    • Ethics of Social Studies - 15h CM - 1 ECTS

Non-Mandatory

  • UE9 : Professional Development **
  • UE10 : Communication or French as a Foreign Language (FLE)
  • UE11 : Algebra Refresher ***
  • UE12 : Probability Refresher ***
  • UE13 : Dynamic Optimization Refresher ***
 
Compulsory Courses
  • UE14 : Big Data - 36h CM - 5 ECTS
  • UE15 : Spatial Econometrics - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE16 : Optimization for Deep Learning - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE17 : Data Bases - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE18 : Web Mining - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE19 : Graph Analysis - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE20 : Externe Risk Analysis - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE21 : Choose 1 among 2 - 14 ECTS
    • Internship
    • Master Thesis


 

* courses in common with the 1st year Master – 2 groups per level
** Students who have attended the Professional Development/Coaching course/ Project Management in 2022/2023 are exempted
(i) Students who have attended "Project Management" M1 in 2022/2023 are exempted
(i)
according to calendar compatibilities
- Internship: duration typically of 6 months graded on the basis of the internship report and of the oral defense.
- Tutored projects: (a) the Statistical Consulting course (4 students per group) is a project proposed by a company and supervised by 2 teachers/researchers, with a report to be delivered to the client before the final defense; (b) collective projects (2 to 4 students per group) for several courses (e.g., Survey sampling, Non-parametric models, and Spatial Econometrics) supervised by a teacher, with a final oral defense.
- Master thesis (alternative option to the internship): topic of your choice supervised by a teacher or a researcher, with a final oral defense in M2 and without defense in M1.

 

Bonus point

Practicing a sport or a musical activity within the University orchestra during the year can give you bonus points. Only points above 10/20 are taken into account.



M2 mention Économétrie, Statistiques parcours type International Data Science for Social Sciences (Alternance)
 

SEMESTER 3 

SEMESTER 4

Compulsory Courses
  • UE1 : Mathematics of Machine and Deep Learning Algorithms - 36h CM - 6 ECTS
  • UE2 : Data Mining - 30h CM - 5 ECTS
  • UE3 : Scoring - 36H CM - 5 ECTS
  • UE4 : Advanced Software for Data Science
    • Julia - 15h TD *
    • R - 10h TD *
    • Python - 10h TD *
  • UE 5 - Non-parametric Models - 18h CM - 3 ECTS
  • UE6 - Survey Sampling - 18h CM - 3 ECTS

Non-Mandatory

  • UE7 : Datanomics: Regulation of Data Spreading and Data Protection
  • UE8 : Professional Development **
  • UE9 : Communication or French as a Foreign Language (FLE)
  • UE10 : Algebra Refresher ***
  • UE11 : Probability Refresher ***
  • UE12 : Dynamic Optimization Refresher ***
Compulsory Courses
  • UE13 : Big Data - 36h CM - 6 ECTS
  • UE14 : Spatial Econometrics - 18h CM - 3 ECTS
  • UE15 : Optimization for Deep Learning - 18h CM - 3 ECTS
  • UE16 : Data Bases - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE17 : Web Mining - 18h CM - 2.5 ECTS
  • UE18 : Graph Analysis - 18h CM - 3 ECTS
  • UE19 : Extreme Risk Analisys - 18h CM - 3 ECTS
  • UE20 : Rapport d'activité - 15 ECTS

 

Modalités d'évaluation

Les modalités de contrôle des connaissances (MCC) sont précisées ICI.

Insertion
Année post-bac de sortie
Bac + 5

Métiers visés

This international track aims to train "data scientists", "data analysts", "project managers", "engineers” and/or “consultants" in statistics with backgrounds in economics and econometrics. The graduates benefit from direct professional integration not only in the tertiary sector (e.g. quantitative marketing, banking, insurance), but also in industry and academic research.

En savoir plus :

L'OFIP (Observatoire des Formations et de l'Insertion Professionnelle) étudie la situation des anciens étudiants 30 mois après la diplomation,  poursuite d'études, processus d'entrée sur le marché du travail, caractéristiques des emplois (secteurs, statuts, fonctions, professions, revenus, mobilité géographique....).
Retrouvez toutes les études de l'OFIP sur les parcours d'études et l'insertion professionnelle des étudiants ICI.

Pour plus d’informations, consultez la fiche RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles) de la licence sur le site des certifications professionnelles : https://certificationprofessionnelle.fr/

Contacts

Contacts administratifs

Toulouse School of Economics
1 Esplanade de l'Université
31080 Toulouse Cedex 6 France
Bureau : T13
Téléphone : +33 (0)5 61 12 85 05
E-mail : study-m2@tse-fr.eu

Contact Admissions :
Téléphone : +33 (0)5 67 73 27 87
E-mail : admissions@tse-fr.eu
Site : tse-fr.eu

Contacts formation continue

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