Data Science, Statistiques & Apprentissage

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.

La voie Data science, statistique et apprentissage vise à délivrer des compétences à la fois larges et approfondies en vue de concevoir des modèles statistiques, de construire des bases de données (plans d’expérience, pré-traitements, etc.) et d’organiser les tests ou l’apprentissage statistique pour soutenir la prise de décision en rationalité limitée. Il offre des cours dans différents domaines : les enseignements liés aux enquêtes statistiques conduisent aux métiers de méthodologue au sein des instituts de sondage, dans les services statistiques et d’études des grandes entreprises et des administrations, et au sein des sociétés de conseil ; les enseignements orientés vers l’apprentissage et les statistiques en grande dimension conduisent aux métiers d’experts statistiques dans l’industrie ou les grandes entreprises utilisant de grandes bases de données telles que Google ou Amazon, mais aussi dans les start-up technologiques. Ces enseignements sont soutenus par des cours théoriques fondamentaux et mènent aussi à la recherche en statistique.

Le caractère transversal des méthodes quantitatives présentées dans cette voie permet aux étudiant·es d’accéder à une large palette de métiers, aussi bien dans le public que dans le privé. Cette voie développe, entre autres, les compétences attendues pour les postes de Data Scientist, de Data Engineer mais aussi de Chief Data Officer qui émergent dans le contexte lié au Big Data, .