Data Analytics & Economics

Résumé

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  Profil du programme d'études

  Les mots-clés Big Data et Digital Economy renvoient à deux évolutions fondamentales: la disponibilité croissante de données et de méthodes d'analyse de données, d'une part, et la transformation radicale des marchés, notamment via les plateformes en ligne, d'autre part. De plus en plus de modèles d'activité sont basés sur ces phénomènes. La compréhension, l'organisation et la régulation de ces modèles revêtent donc une importance centrale pour la société.

  Les plateformes en ligne, notamment de réservation ou de vente, constituent l'un des nombreux domaines concernés. Ces plateformes utilisent la génération et l'analyse statistique informatisée des données pour l'optimisation de décisions économiques complexes. De même, les systèmes de recommandation de produits ou le pricing dynamique reposent eux aussi sur l'analyse de données afin d'informer des décisions économiques. De plus en plus de domaines économiques exigent donc à la fois la maîtrise de méthodes statistiques et une compréhension des implications économiques pour pouvoir analyser et améliorer leurs stratégies. De même, les compétences en économie sont cruciales pour la définition des règles de fonctionnement (p. ex. des plateformes commerciales) et la conception de la régulation (notamment des autorités de la concurrence). Afin de répondre au mieux à ces exigences en matière de formation, ce programme de master est ancré dans l'économie politique, la statistique et l'informatique.

  Le programme d'études est structuré en deux modules obligatoires, I et II, et un module au choix. Le module I «Data Analytics», traite des méthodes statistiques, économétriques et informatiques d'analyse de données. Le module II «Economics of Markets and Organisations», aborde les théories économiques pertinentes. Ces modules obligatoires dotent les étudiantes et étudiants de compétences dans les domaines phares du programme de master. Le module au choix comprend une riche offre de cours, qui permettent d'appliquer les techniques et les théories étudiées dans le cadre des modules obligatoires dans divers domaines. La liberté donnée aux étudiantes et étudiants pour le choix des cours leur permet de se spécialiser en fonction de leurs intérêts personnels.

  Profil fribourgeois
  La Faculté des sciences économiques et sociales et du management intègre les derniers résultats de la recherche scientifique dans ses enseignements, œuvrant ainsi à l'excellence de ses programmes d'études. Les étudiantes et étudiants sont à même de trouver des solutions aux problèmes économiques, sociaux et commerciaux et de les mettre en pratique. Le taux d'encadrement élevé, la forte orientation vers des applications pratiques, ainsi qu'un environnement plurilingue, préparent les étudiantes et étudiants aux défis du marché du travail suisse et international.

  Objectifs de formation et débouchés
  Avec la digitalisation, un profil de formation qui procure des compétences techniques en analyse de données et la maîtrise des théories économiques prises au sein des organisations et des marchés est fortement demandé. Par cette combinaison des domaines «Data Analytics» et «Economics of Markets and Organisations», ce programme de master répond aux besoins actuels et de demain.

  Le diplôme de Master of Science in Data Analytics & Economics obtenu à l'Université de Fribourg offre des perspectives professionnelles exceptionnelles dans les secteurs privé et public, et notamment:

  • Grands groupes technologiques et plateformes Internet (p. ex. analyse de données, conduite d'expériences ou tests A/B, études marketing, gestion de produit, interface entre experts et le grand public);
  • Consulting (p. ex. conseil stratégique basé sur des données et des outils informatiques, conseil en conception de marchés);
  • Banques et autres entreprises (p. ex. analyse de données, études de marché, gestion d'entreprise);
  • Administration publique (p. ex. analyse de données et optimisation des interventions de l'Etat, conseil en matière de régulation, autorités de la concurrence).

Organisation des études

Structure des études

Plan d'études

Remarque

Admission