MSc in Financial Data Intelligence

Diplôme obtenu : Master of Science + Grade de Master Diplôme Supérieur en Analyse, Intelligence et Sécurité des Données – Niveau 7 RNCP Titre No. 39273

Format : temps plein
Durée : 1 ou 2 ans
Langues : Anglais
Campus : Rennes

Développez votre carrière avec notre MSc in Financial Data Intelligence, combinant la finance et l'expertise des données. Explorez des sujets de pointe tels que l'IA, les cryptomonnaies, les réseaux de neurones et la fintech, tout en développant une compréhension approfondie des transformations majeures du secteur financier. Avec un apprentissage pratique, ce programme vous donne toutes les cartes pour relever les défis du monde réel et vous prépare à des carrières mondiales dans la finance et l'assurance.

Programme

Logo Qualiopi avec mention-Rennes School of Businesslogo CEFDG Rennes School of Business

Master Année 1 (M1)


TRONC COMMUN*

  • Introduction to Programming Language
  • Managing Diversity: an International Perspective
  • Change Management in a Digital & Sustainable World
  • Introduction to Business Analytics
  • Open Strategy for an Uncertain World
  • Statistics & Data Analysis

SPÉCIALISATIONS*

  • Data Management
  • Decision Science
  • Introduction to Data Analytics specialisation
  • Introduction to AI & Machine Learning
  • Time Series Analysis
  • Data Analytics Project
  • Introduction to Deep Learning
  • Research Methods

*Sujet à modification

LANGUES

  • Langue et culture françaises pour les étudiants qui ne parlent pas français couramment
  • Initiation à l’espagnol/italien/chinois/arabe pour les personnes parlant couramment le français

EXPÉRIENCE PROFESSIONELLE 

  • Stage de 2 mois minimum (en France ou à l’étranger)


Master Année 2 (M2)


SPÉCIALISATIONS*

  • Financial Theory
  • Topics in Financial Economics with « R »
  • Coding & Data science for Finance
  • AI & Fin Tech
  • Block Chain & Crypto Assets
  • Advanced Financial Modeling
  • Applied Research in Finance (Linked to the Graduating Project)
  • Financial Engineering & Commodity Trading
  • Deep Learning & Neural Networks for Finance
  • Financial Data Infrastructure & Text Mining
  • Learning Expedition

*Sujet à modification

RECHERCHE

  • Graduating Project

EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE

  • Stage de 4 mois minimum (en France ou à l’étranger)


Méthodes mobilisées et modalités d’évaluation


La pédagogie mise en œuvre dans les différents modules s’adapte aux différents objectifs d’apprentissage. Les pédagogies actives sont privilégiées et des méthodes comodales sont développées. Des tailles de groupe sont réduites, permettant une interaction privilégiée entre les étudiants et avec les intervenants professionnels et enseignants-chercheurs.

Le programme est validé par un double examen :

  • Évaluation des modules (contrôle continu et contrôle final) : des évaluations sont réalisées tout au long du parcours sous la forme de dossiers individuels ou collectifs et des examens ont lieu à chaque fin de semestre
  • Le Graduating Project : remise d’un mémoire sous la direction d’un tuteur académique. Si certains modules n’ont pas été validés et donc les crédits non obtenus, l’apprenant doit passer une épreuve de rattrapage lors des périodes prévues à cet effet.
  • La finalisation d’un stage évalué (réussite ou échec) est également pris en compte dans la validation de l’examen.

Admission

Prérequis

Entrée en Master 1

  • Diplôme de Licence ou Bachelor

Entrée en Master 2

  • Master 1 obtenu dans le cadre d’un parcours diplômant
  • Ou Licence avec 3 ans minimum d’expérience professionnelle (demande de VAPP obligatoire)

Niveau d’anglais
Score TOEIC min. 785 ou IELTS min. 6.0 ou TOEFL min. 80 ou Cambridge B2 ou deux dernières années d’études supérieures effectuées en anglais
NB : un test de langue officiel sera nécessaire pour la diplomation (TOEIC>800, TOEFL>80 ou IELTS>6,5)

Procédure d’admission

1. Postulez en ligne
Soumettre des copies numérisées en anglais de votre CV, d’une lettre de recommandation et de vos relevés de notes pour toutes les années de votre diplôme précédent.

2. Entretien en ligne
Les candidats éligibles seront invités à un entretien en ligne avec des questions préenregistrées.

Rennes School of Business s’engage à favoriser une politique d’admission non discriminatoire et à promouvoir activement la diversité des profils.

Carrière

Ce programme s’adresse principalement aux étudiants qui souhaitent se perfectionner au niveau du master pour poursuivre une carrière professionnelle dans les domaines de finance et data.

Les diplômés seront en capacité d’exercer notamment les fonctions suivantes :

  • Analyste financier
  • Scientifique des données
  • Analyste de crédit
  • Spécialiste des flux de données
  • Responsable Business Intelligence
  • Responsable des opérations

Vous serez accompagné par le Career Centre de Rennes SB et le Réseau Alumni, qui offrent du mentorat professionnel, des événements de réseautage et des conseils professionnels.

Vie étudiante

Les 5000 étudiants accueillis cette année à Rennes School of Business sont au cœur des préoccupations de l’école et de l’équipe Well Being, dédiée à 100% au bien-être et à la vie étudiante sur notre campus.

Étudier à Rennes SB signifie non seulement bénéficier d’un environnement d’études exceptionnel, mais c’est aussi faire partie d’une expérience étudiante unique, animée par les valeurs de l’École : Audace, Ouverture, Créativité, Humilité, Engagement, Liberté !

Accessibilité et handicap

Rennes SB s’engage à lutter contre toutes les formes de discrimination et d’inégalité pour donner à tous nos étudiants les mêmes chances de réussite.

Tarifs, financements, bourses

Frais de scolarité* :

  • Format 24 mois : 28 000 €
  • Format 12 mois : 18 000 €

*sujet à modification

Bourses et financement :
Comment financer mon MSc ?

Vous avez une question ou un doute sur votre éligibilité au programme ? Contactez-nous :
Justine RÉBULARD - Chargée des admissions - MSc Tél. : +33 (0)6 74 04 61 97
Justine REBULARD, Rennes School of Business