Systèmes et réseaux │Télécommunications
MASTÈRE SDCC - Mastère Spécialisé® Science des données pour la Connaissance Client
Formation éligible au CPF
Métier
Les technologies web et mobile génèrent une grande quantité d’informations. Les clients peuvent entrer en contact direct avec les entreprises. Ils attendent en retour des réponses pertinentes, de nouveaux services, une offre personnalisée, plus de transparence. Les tendances marketing actuelles tentent de répondre à ces nouveaux besoins en plaçant le client au coeur du dispositif marketing.
Les entreprises doivent pouvoir former ou recruter des experts (Data Scientists) qui leur permettront d’extraire et analyser des données pertinentes et personnalisées via les différents canaux de vente et d’interaction.
La Connaissance Client reposant sur l’utilisation d’outils robustes de Science des données (Data Science) et d’Intelligence Artificielle est devenue un enjeu majeur dans la stratégie des entreprises, quel que soit leur secteur d’activité.
Le Mastère Spécialisé® Science des données pour la Connaissance Client répond précisément à ce besoin d’expertise.
Spécialisation de niveau Bac+6, dispensée en alternance
Le Mastère Spécialisé® Science des données pour la Connaissance Client permet d’acquérir un profil hautement qualifié en Modélisation statistique et Apprentissage automatique (Machine Learning) au service de la Connaissance Client complété par des enseignements spécifiques permettant de cerner tous les aspects liés au marketing dans le cadre éthique et règlementaire du RGPD.
Durée et organisation
Formation en contrat d'apprentissage
- Durée : 1 an │403 heures de formation à l'ENSAI
- Alternance :
- Septembre à octobre : ENSAI (remise à niveau en mathématiques, statistique et informatique)
- Octobre à décembre : 1 sem. entreprise / 2 sem. ENSAI
- Janvier à juillet : 3 sem. entreprise / 1 sem. ENSAI (applicatifs métier et thèse professionnelle)
- Septembre : soutenance de la thèse professionnelle à l’ENSAI
Pour les + de 30 ans, possibilité de se former en contrat de professionnalisation.
Durée et alternance indicatives et ajustables en fonction des besoins de l’entreprise et des pré-requis de l’apprenant.
Salariés
Possibilité de se former dans le cadre de la formation continue │éligible CPF
Lieu | Date
- ENSAI Rennes | de septembre 2026 à septembre 2027
Objectif de la formation
A l’issue de la formation, les apprenants devront être capables de :
- Mettre en œuvre des processus d’exploration des données et de collecte d’information
- Proposer des modèles mathématiques, statistiques et/ou économiques permettant de représenter au mieux les relations et les structures dans les données, et approfondir la connaissance client
- Visualiser les données et interpréter les données pertinentes et utiles à la connaissance client
- Manager les projets de l’entreprise en valorisant et optimisant l’apport des sciences de la donnée dans le respect des cadres déontologiques, éthiques et du développement durable
- Partager la culture de la donnée au sein de l’entreprise
SECTEURS CONCERNÉS
L'expert en science des données pour la connaissance client (MS) exerce ses fonctions dans tous les secteurs économiques (industrie, banque-assurance, santé, énergie, nouvelles technologies...) et dans tous types d'entreprises.
Il peut également exercer en tant qu'indépendant.
Programme
UNITÉS D'ENSEIGNEMENT
- UE 1 │HARMONISATION ENSAI
- Team building et suivi de l’intégration │Rappel de mathématiques et de statistique │Séries temporelles │Principes de modélisation, statistiques multivariées │Python │Econométrie
- UE 2 │MACHINE LEARNING
- Webmining et traitement du langage │Traitement automatique du langage avancé │Apprentissage statistique │Apprentissage par renforcement │Apprentissage profond
- UE 3 │MODÉLISATION
- Statistique et économétrie spatiale │Modèle de Régression bayésienne │Modèles de choix discrets │Econométrie des données de panel
- UE 4 │PROFESSIONNALISATION
- Cloud computing │Statistique exploratoire, Data visualisation et data story telling │Stratégie marketing avec Dryrun Marketing │Systèmes de recommandation │Scoring │Mesure et analyse de la satisfaction (appli text mining, traitement image… ) │Marketing digital │Marketing experientiel │Introduction et présentation du Marketing │La méthodo resituée dans l’entreprise et compétences transversales, communication individuelle et co │Droit et éthique des données
- UE 5 │MÉMOIRE
Découvez le contenu détaillé des UE en cliquant ICI.
Indicateurs de performance
Pas de données statistiques │Nouvelle formation
Pour obtenir des données précises, merci de contacter notre service Qualité.
Admission
Public
- Etre âgé de 15 à moins de 30 ans*.
- Etre de nationalité française, ressortissant de l’UE ou étranger en situation régulière de séjour et de travail.
*Pas de limite d’âge pour toute personne reconnue travailleur handicapé. Pour les plus de 30 ans, possibilité de se former en contrat de professionnalisation (nous consulter).
Pré-requis d'entrée en formation
Pou qui ?
- Aux diplômés Bac+5 souhaitant acquérir, via l’alternance, une spécialisation à forte valeur ajoutée sur le marché de l emploi
- Aux cadres d’entreprise souhaitant s’orienter ou monter en compétence sur les métiers de la Data Science
Conditions d’admission
- Etre diplômé Bac+5 :
- master 2 en mathématiques appliquées, statistiques, finance mathématiques ou économétrie
- diplôme d’ingénieur ou de management avec contenu en mathématiques conséquent
- ou être diplômé d’un M1 ou équivalent (Bac+4) avec 3 années d’expérience professionnelle
- ou être détenteur d’un diplôme international équivalent aux précédents
Des dérogations laissées à l’appréciation du jury pourront être accordées aux candidats bénéficiant d’une expérience professionnelle significative.
L’ENSAI propose une formation qui correspond à son positionnement historique : rigueur scientifique et opérationnalité des diplômés. Une culture et un bagage en mathématique permettant une réelle compréhension des outils et méthodes seront donc requis.
L’accent sera par ailleurs mis sur l’acquisition de compétences transversales et comportementales (soft skills) liées à la gestion de projet, les interactions avec les autres métiers de l’entreprise, le partage de son expertise, la communication interpersonnelle.
Candidature
La sélection au Mastère se fait sur dossier et entretien.
- Session 1 : candidatures jusqu’au mi-janvier => études des dossiers par le jury fin janvier + entretien en visioconférence mi-février
- Session 2 : candidatures jusqu’au mi-mars => études des dossiers par le jury fin mars + entretien en visioconférence mi-avril
- Session 3 : candidatures jusqu’à mi-avril => études des dossiers par le jury fin avril + entretien en visioconférence mi-mai
Les candidats sélectionnés à l’issue des entretiens seront admissibles au Mastère spécialisé. L’admission définitive au Mastère sera conditionnée à la signature d’un contrat d’alternance avec une entreprise.
Modalités et délais d'accès
Modalités
Dossier de pré-inscription en ligne, entretien collectif et/ou individuel, signature d’un contrat d'apprentissage ou de professionnalisation.
Délais d'accès
Fonction de la date de signature du contrat d’apprentissage ou de professionnalisation
Parcours adaptés
Adaptation possible du parcours selon les pré-requis
Handicap
Formation ouverte aux personnes en situation de handicap (moyens de compensation à étudier avec le référent handicap du centre). En savoir +, contacter notre référent handicap : ICI
Coût
- Le coût de formation n’est pas à la charge de l’apprenti.
- Pour les entreprises, le coût est pris en charge selon les coûts publiés par France compétences.
- A partir du 1er juillet 2025, la Loi de Finances 2025 prévoit le principe, selon des modalités prévues par décret en Conseil d’État, d’une participation obligatoire des employeurs pour les niveaux 6 et 7 (BAC+3 et plus) de 750 € par contrat.
Consulter le tableau des coûts de formation et prise en charge OPCO ICI.
À NOTER : pour certaines formations de niveau 7 (Ingénieur, Bac+5), une contribution financière est demandée aux entreprises.
Modalités et moyens pédagogiques
Méthodes pédagogiques
Formation en présentiel avec alternance d’apports théoriques et de mises en situations pratiques pour ancrer les apprentissages et/ou en distanciel pour certains modules.
Moyens pédagogiques
Salles de formation équipées et plateaux techniques adaptés et aménagés d’équipements spécifiques.
Équipe pédagogique
Formateurs experts titulaires au minimum d’un BAC+2/+4 et/ou d’une expérience professionnelle d’au moins 5 ans dans le domaine, professionnels du métier, responsable de formation, direction de centre, conseillers formations, référent handicap, équipe administrative
Modalités d'évaluation et d'examen
Modalités d'évaluation
- Les évaluations prennent la forme de devoirs sur table, d’études de cas, de rapports méthodologique, de la rédaction d’une thèse professionnelle, de rapport d’expérience professionnelle, de soutenances orales.
Modalités d'examen
- L'obtention de la certification est conditionnée à la validation de l'ensemble des blocs de compétences dont la rédaction et la soutenance d'une thèse professionnelle s'appuyant sur la réalisation d'une mission en entreprise d'une durée de 4 mois minimum.
Validation
Expert en science des données pour la connaissance client (MS)
- Diplôme de niveau 7 (BAC+5)
- Code RNCP* : 40855
- Certificateur : ENSAI
- Date d'échéance de l'enregistrement : 25-06-2028
La certification est composée de plusieurs blocs de compétences dénommés certificats de compétences professionnelles (CCP).
- BLOC 1 │Collecter des données ou des informations
- BLOC 2 │Réaliser une modélisation ou une analyse prédictive à partir d’un modèle d’apprentissage avec des données structurées ou non structurées
- BLOC 3 │Formaliser et visualiser les résultats des traitements statistiques
- BLOC 4 │Participer à la mise en œuvre de projets de l’entreprise
La formation peut être validée totalement ou partiellement par acquisition d'un ou plusieurs blocs de compétences.
*Répertoire National de la Certification Professionnelle
Passerelles, poursuites d'études et débouchés
Cette formation a pour premier objectif l'insertion professionnelle.
- Exemples de métiers
- Datascientist, Chef de projet Data, Chief data officer, Ingénieur data scientist, Expert data science, Data manager officer...
Contacts
ENSAI Rennes
Campus Tohannic │Rue Yves Mainguy │BP 573 │56017 VANNES CEDEX │www.ensai.fr
Campus de Ker Lann │51 Rue Blaise Pascal │35172 BRUZ │www/
- Scolarité : mastere@ensai.fr│02 99 05 32 47
A noter
PORTES OUVERTES
L’ENSAI ouvre ses portes chaque année, au mois de février, sur le campus de Ker Lann. La prochaine édition se tiendra le samedi 7 février 2026.
