Présentation de la formation

Délivré entièrement en anglais, le programme proposé par NEOMA Business School comporte 7 modules combinant savoir-faire et savoir être. Les compétences délivrées permettent aux apprenants d’être de véritables spécialistes de la data science appliquée à la finance. Au-delà des savoir-faire délivrés, de nombreuses mises en application professionnalisantes sont proposées afin d’être immédiatement opérationnels en entreprises.
Les 7 modules sont :
- Core Finance : 6 séminaires
- Core Mathematical Skills : 3 séminaires
- Numerical Methods in Finance : 3 séminaires
- Advanced Courses in Finance : 6 séminaires
- Risk Management : 5 séminaires
- Core data Science : 4 séminaires
- Applied Data Science : 6 séminaires

Infos pratiques

  • 16 900€
  • 1 an

Profil recherché

Etudiants en poursuite d’études ou professionnels cherchant à se spécialiser ou obtenir une double compétence. Sont éligibles les titulaires de
- Bac+ 5 (M2) - Titre RNCP niveau 1
- Bac+ 4 (M1) + 3 années d’expérience
- Bac +4 (M1) *
- Diplôme étranger équivalent
*Dérogations possibles

Calendrier d’admissions

Sessions d’admission organisées à partir de janvier à raison de 2 par mois jusqu’à mi-septembre.

Documents nécessaires

Candidature à déposer en ligne avec CV, lettre de motivation et de recommandations, relevés de notes, attestation de diplôme…

Matières enseignées

Core Finance : Asset Classes and Financial Instruments · Derivative Products · Portfolio Choice · Introduction to Actuarial Models for Insurance · Introduction to Corporate Finance · Retail Banking
Core Mathematical Skills : Applied Stochastic Calculus · Time series and Econometrics with Applications in R · Pricing of Financial Instruments in C++
Numerical Methods in Finance with C++ applications : Optimization Methods · Finite Differences · Monte-Carlo Simulation
Advanced Courses In Finance : Behavioural Finance · Market Microstructure · Algorithmic Trading · High-Frequency Trading · Structured Products · Applications of Blokchain to Finance
Risk Management : Market Risk · Credit Risk · Liquidity Risk · Operational Risk · New risk paradigms : CVA, DVA, XVA
Core Data Science with applications in Python : Big Data, Machine Learning and Applications · Deep learning · Artificial Intelligence · Neural networks
Applied Data Science : Applications of Machine Learning to Credit Scoring · Data Science and Fraud detection · Unstructured Data Analysis · Big Data for the Insurance Business · Big Data and Network Architecture · Applications of Natural Language Processing to Finance

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