Data Science & Sciences Sociales

⚠️ Attention : cette formation ne semble actuellement plus dispensée ⚠️

Dernière mise à jour : 
13/12/2019
Diplôme Grande École
Scolarité : 
1850
 € par an
La voie Data science et Sciences Sociales comporte un socle d’enseignements méthodologiques avancés en statistique et en économétrie, ainsi qu’une large panel de cours portant sur l’analyse quantitative avancée de l’économie et de la sociologie. L’accent est mis sur l’économétrie des données individuelles, la statistique d’enquête, les méthodologies d’évaluation des politiques publiques, mais aussi l’exploitation des nouvelles sources de données.

La troisième année de l’ENSAE comporte six voies de spécialisation. Chacune a été conçue pour proposer une séquence de cours de spécialisation cohérente, dans une perspective “métiers” et non “discipline”. Chacun des métiers exercés par des ENSAE fera appel à des degrés divers à l’analyse économique et aux méthodes statistiques. Ces disciplines sont donc présentes au sein de chaque voie.

Les enseignements de la voie mettent l’accent sur la modélisation et l’étude empirique des comportements des agents, dans le but d’éclairer les décideurs publics ou privés dans leurs choix et l’appréhension quantifiée de leurs impacts. Il s’agit plus précisément, d’une part, d’être capable d’élaborer un processus de construction de données économiques et sociales et, d’autre part, de savoir utiliser et analyser ces données grâce aux théories économiques et sociologiques récentes. Ce module mène à des postes d’études dans des institutions chargées d’évaluer l’efficacité des politiques publiques ou d’étudier les comportements des agents économiques : INSEE, ministère des finances, mais aussi ministère de l’éducation nationale, ministère du travail ou de la santé, organismes nationaux tels que les caisses de sécurité sociale, l’UNEDIC, l’OFCE, la Banque de France, le Crédoc, internationaux tels que l’OCDE, la Banque mondiale, les institutions européennes ou le FMI, ou encore les instituts de sondage et des laboratoires de recherche (Institut des politiques publiques par exemple).

Le Data Scientist formé possède une expertise scientifique de très haut niveau qui lui permet d’aider à la prise de décision dans de nombreux domaines : évaluation de politiques publiques, évaluation des politiques des entreprises, statistique d’enquête, ou d’effectuer de la recherche académique. Ce profil polyvalent peut mener aussi bien à des carrières d’expert qu’à des postes décisionnels ou d’encadrement en entreprise.

Les voies de data science de l’ENSAE permettent d’acquérir un profil hautement qualifié en statistique et en économétrie appliquées pour lequel les débouchés sur le marché du travail sont extrêmement variés, du data scientist à l’enseignant-chercheur, en passant par le conseil, l’expertise statistique publique ou industrielle.

Premier semestre

Cours obligatoires

Apprentissage statistique appliqué

Microeconometric Evaluation of Public Policies

Topics in quantitative sociology

Cours optionnels

Vous avez le choix parmi 4 à 6 options* sur l’ensemble du catalogue de cours de 3A, semestre 1 (sous réserve de compatibilité avec votre emploi du temps,). Nous vous recommandons les cours suivants :
*dont langue vivante

Methods in quantitative sociology

Labor economics

Experiments in Economics and Social Sciences

Health Economics

Macroeconometrics

Sociologie des pratiques culturelles

Statistical Methods of Econometrics

Big Data et droit des données

Éléments logiciels pour le traitement des données massives

Demography

Gestion des risques de l’énergie

Langue vivante (1 langue max, anglais obligatoire si niveau inférieur à B2)

Semi and Non Parametric Econometrics

Randomized Methods and Policy Evaluation

Sociogenomics

Stage d'application (2A) ou cursus intégré

Si vous étiez en deuxième année à l’ENSAE

Stage d’application de 2A

Si vous arrivez directement en troisième année (cursus intégré), vous devez suivre le bloc d’harmonisation de 5 semaines, quelle que soit la voie de spécialisation choisie pour la suite.

Séries temporelles (CI)

Statistiques mathématiques

Économétrie (CI)

Introduction aux langages R et Python (CI)

Option des élèves de la voie « économie »

Introduction à l’apprentissage statistique

Option des élèves de la voie « mathématiques appliquées »

Microéconomie

Macroéconomie

Option pour poursuivre dans la voie actuariat

Instruments financiers 3A

Deuxième semestre

Cours obligatoires

Econometrics 3 – Panel data and duration models

Ainsi qu’un cours semi-obligatoire parmi :

Science des réseaux sociaux et économiques

Machine Learning for Natural Language Processing

Ainsi qu’un cours semi-obligatoire parmi :

Controverses en sociologie des inégalités

Blockchain Technologies and Tokenomics

Cours optionnels

Vous avez le choix parmi 3 à 5 options* sur l’ensemble du catalogue de cours de 3A, semestre 1 (sous réserve de compatibilité avec votre emploi du temps,). Nous vous recommandons les cours suivants :
*dont langue vivante

Blockchain Technologies and Tokenomics

Controverses en sociologie des inégalités

Data Storytelling

Economics of Education and Human Capital

Economics of Energy Markets

Formation par la recherche

Economic geography and urban economics

Machine learning for econometrics

Histoire et épistémologie de la statistique

Langue vivante (1 langue max, anglais obligatoire si niveau inférieur à B2)

Projet informatique

Science des réseaux sociaux et économiques

Séminaire de sondages

Sociologie de l’immigration et de l’intégration

Structural Econometrics

Traitement des données distribuées

Stage de fin d'études

Lieux d'enseignement