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  • Durée: 4 semestre(s)
  • Accessible en: Formation initiale , Formation continue
  • Langue(s) d'enseignement: Français
  • Niveau de diplôme requis à l'entrée: BAC+3
  • Niveau de diplôme validé à la sortie: BAC+5
  • N°RNCP: RNCP35907
  • Campus: Site IAE - Lille
  • 20240615

Objectifs de la formation

Le parcours Marketing Data Science MDS de l'IAE Lille se réalise en formation initiale, en contrat de professionnalisation ou en formation continue ; il vise à apporter les connaissances fondamentales et un fort niveau de professionnalisation pour les nouveaux métiers du marketing digital et de l’environnement bigdata. Cette professionnalisation fixe deux objectifs :

  • Maîtriser les concepts et techniques mathématiques, statistiques, informatiques et algorithmiques nécessaires au traitement des données massives ;
  • Le premier objectif de la formation, spécialisée vers l’acquisition des connaissances spécifiques de haut niveau en sciences des données, est de fournir aux étudiants tous les éléments leur permettant de maîtriser les concepts, techniques et technologies de la modélisation statistique, du traitement des données, des méthodes informatiques et algorithmiques utilisées dans le domaine du marketing digital et de l’environnement web.

    • En initiant la définition des projets de data science,
    • En utilisant les outils mathématiques, statistiques et logiciels pour mettre en œuvre les projets de data science définis au niveau stratégique de l’entreprise,
    • En maitrisant les Systèmes de Gestion des Bases de Données (SGBD) et leurs langages d’interrogation (e.g. SQL),
    • En organisant les architectures systèmes et réseaux, les Data Management Plateforms afin de mettre en œuvre la stratégie data de l’entreprise,
    • En connaissant les langages de programmation (R, Python, Java, C++….) utilisés en data science et en IA,
    • En impulsant un esprit de « recherche marketing » dans la définition des stratégies data de l’entreprise,
    • En comprenant les enjeux, les problématiques et le contexte du traitement de l’information à grande échelle,
    • En utilisant les outils de base de l’intelligence artificielle, et les technologies symboliques et numériques pour l’apprentissage automatique à partir des données.

     (2) Appliquer les compétences acquises en M1 pour mettre en œuvre la stratégie data de l’entreprise :

    • En comprenant les problématiques marketing, commerciales, de fidélisation/rétention des clients afin d’implémenter au mieux les solutions de data science répondant aux objectifs stratégiques de l’entreprise.
    • En appuyant les stratégies de Customer Interaction Management (CIM) et Customer Expérience Management (CEM ou CXM) par intégration des technologies digitales (IA, machine learning, objets connectés, agents conversationnels, moteurs de recommandation, mobilité et géolocalisation, retargeting, social media, opinion mining et sentiment analysis….) pour améliorer les taux de conversion, réduire le churn, développer la fidélisation, la recommandation et le cross selling...,
    • En améliorant la productivité et la rentabilité de l’entreprise par l’implémentation du marketing programmatique ou marketing automation ; en s’appuyant sur les plateformes de données DMP (Data Management Platforms) pour instancier des modèles prédictifs, le machine learning, deep learning et l’IA et en gérant les données massives pour accroître l’intelligence client, customiser les offres et personnaliser la relation et les expériences du parcours client dans une logique sans couture (seamless),
    • En développant des solutions originales permettant d’accroître l’engagement client (plateformes collaboratives, peer to peer problems solving, crowd sourcing…), ainsi que les agents conversationnels doublés d’une analyse de « la voix » du client afin de mieux percevoir ses attentes et enrichir le content marketing,
    • En donnant du sens aux données par une visualisation didactique et compréhensible par tous et en développant le data story telling, enjeux cruciaux pour l’innovation,
    • En automatisant les process marketing récurrents (marketing programmatique, RTB, retargeting, moteurs de recommandation……) afin de se focaliser sur les points essentiels de l’interaction et de l’expérience client.

    Spécificités de la formation

    Basée sur une expertise de près de 30 ans dans le domaine (Spécialisation Statistique et Bases de Données DU SSBD puis Master Etudes et Analyses Marketing et Commerciales), la formation MDS (Marketing Data Science) perpétue la compétence Data/statistiques de l’équipe d’enseignants chercheurs et intervenants professionnels de l’IAE Lille University School of Management en ce qui concerne :

    • L’expertise de l’analyse multidimensionnelle des données ; 
    • La connaissance des BDD-clients et de leur évolution vers le data mining et le bigdata; 
    • L’analyse des données structurées et non structurées issues des réseaux sociaux ;
    • Les stratégies et programmes marketing dans la gestion de la relation client ; 
    • L’élaboration de programmes relationnels et de fidélisation ; 
    • L’analyse des facteurs clés du churn des clients.

     Les partenariats avec les entreprises leader du secteur sont nombreux et seront encore développés avec les stages et conventions que nous établirons avec les intervenants professionnels et experts du domaine.

    L’enseignement est assuré à la fois par des enseignants-chercheurs  spécialistes en marketing quantitatif et data driven marketing (autour de la donnée) et en statistique/analyse de données et par des professionnels issus de diverses entreprises : consultants spécialisés en data science, bigdata et marketing analytics, web agencies, spécialistes des études de marché et l’analyse des data clientèles…etc.

    Adossement à la recherche

    La formation bénéficie du support des enseignants-chercheurs et chercheurs du Laboratoire Lille Economie Management, Unité Mixte de Recherche, UMR CNRS 9221.

    Modalités d'admission/ Conditions d'accès

    EN MASTER 1

    L'admission en première année de master est subordonnée à l'examen du dossier du candidat / de la candidate selon les modalités suivantes :

    Formation ouverte au recrutement : Oui

    Capacité d'accueil : 4 places

    Langues vivantes enseignées :

    • Anglais

    Mentions de licence conseillée :

    • Sciences pour l'ingénieur
    • Economie et gestion
    • Gestion
    • Informatique
    • Langues étrangères appliquées
    • Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales
    • Mathématiques

    Campagne de recrutement nationale:

    • Dépôt des candidature du 26/02/24 au 24/03/24 inclus / Phase principale d'admission : du 04 au 24/06/24
    • Phase complémentaire ouverte à tous les candidat·es qui n’auront pas accepté définitivement une proposition pendant la phase principale : du 25 au 30/06/24
    • Phase d'admission définitive du 15/07 au 31/07/24

    Modalités de candidature :

    • Dossier

    Attendus :

    • Avoir des résultats dans les cursus antérieurs (Licence et Bac) montrant la capacité de l’étudiant à poursuivre avec succès en Master
    • Maîtriser les statistiques et les mathématiques appliquées pour l’étude des bases de données
    • Connaître les bases des langages et de la programmation informatique
    • Connaître les bases d’élaboration d’une stratégie de Marketing et des plans d’action
    • Savoir communiquer en anglais des affaires

    Critères d'examen du dossier:

    • Notes et diplômes (Bac et Licence) (relevés de notes)
    • CV, lettre de motivation
    • Stages (justificatifs)
    • Niveau sur les prérequis précités
    • Score IAE Message (facultatif)
    • Test langue (facultatif)
    • Lettres de recommandation (facultatif)

    Déposez votre candidature en suivant ce lien https://monmaster.gouv.fr

    EN MASTER 2

    L’accès est de droit en master 2 pour les étudiant·e·s ayant validé le master 1 correspondant à l'université de Lille.
    Les candidat·e·s issu·e·s d'une autre mention, d'un autre parcours de la mention ou d'un autre établissement d'enseignement supérieur doivent formuler une demande d'intégration selon les modalités suivantes :

    Formation ouverte au recrutement : Oui

    Capacité d'accueil : 4 places

    Langues vivantes enseignées :

    • Anglais

    Campagne de recrutement principale:
    • Date d’ouverture du recrutement : 20240513
    • Date de fermeture : 20240524
    • Date publication des résultats : 20240712

    Déposez votre candidature sur la plateforme Ecandidat de l'université de Lille https://ecandidat.univ-lille.fr

    Modalités d’examen des dossiers basées sur les pièces suivantes :

    La lettre de demande d'intégration présentant le projet professionnel et personnel de recherche.
    Les relevés de notes du Master1 (qui pourront être complétés au besoin par le programme détaillé des UE).

    Attendus :

    La lettre de demande d'intégration présentant le projet professionnel et personnel de recherche.
    Les relevés de notes du Master1 (qui pourront être complétés au besoin par le programme détaillé des UE). La candidature sera examinée au regard  :

    (1) Des résultats dans les cursus antérieurs (Licence et Bac) montrant la capacité de l’étudiant à poursuivre avec succès en Master. Forte motivation pour le programme d'enseignement et les débouchés qu'il offre.

    (2) Des Notes et diplômes (Bac et Licence), CV, lettre de motivation, stages, niveau sur les prérequis précités. Score IAE Message (facultatif), test langue (facultatif),  lettres de recommandation (facultatif) 

    Organisation de la formation

    Le Master MDS s'effectue uniquement en formation initiale, contrat de professionnalisation ou formation continue dans les locaux « Vieux Lille » de l’IAE Lille University School of Management.

    Pour les Professionnels en Formation Continue (FC) : la formation s'effectue en stage alterné, en contrat de professionnalisation ou dans l'entreprise dans laquelle vous êtes salarié(e).

     PUBLICS VISÉS :

    • Formation en alternance : contrat de professionnalisation. 
    • Formation continue (stage, contrat de professionnalisation ou entreprise actuelle)
    • Formation initiale (les conventions de stage alterné seront délivrées au cas par cas après accord avec le Directeur du Parcours si l'étudiant ne trouve pas de contrat d'alternance)

    Programme

    UE 1 Langues 3 crédit(s)
    UE 2 Initiation à la recherche en Marketing 3 crédit(s)
    UE 3 Projet Etudiant 3 crédit(s)
    UE 4 Data mining, Text Mining 6 crédit(s)
    UE 5 Mathématiques & Probabilités pour les data sciences niveau 1 3 crédit(s)
    UE 6 Informatique documentaire centralisée et distribuée 6 crédit(s)
    UE 7 Logiciels 6 crédit(s)
    UE 14 Analyse des données 3 crédit(s)
    UE 8 Langues 3 crédit(s)
    UE 9 Recherche en Marketing 6 crédit(s)
    UE 10 Environnements et Stratégies digitales 6 crédit(s)
    UE 11 Projet Etudiant 3 crédit(s)
    UE 12 Professionnalisation 3 crédit(s)
    UE 13 Programmation 6 crédit(s)
    UE 15 Langues 3 crédit(s)
    UE 16 Applications 1 : Marketing Automation 9 crédit(s)
    UE 17 Mathématiques & Probabilités pour les data sciences niveau 2 6 crédit(s)
    UE 18 Optimisation, prédiction 6 crédit(s)
    UE 19 Machine Learning 6 crédit(s)
    UE 20 Professionnalisation 6 crédit(s)
    UE 21 Applications 2 : Marketing Analytics 6 crédit(s)
    UE 22 Applications 3 : Social Networks Analytics 6 crédit(s)
    UE 23 Applications 4 : Dataviz 6 crédit(s)
    UE 24 Applications 5 : Intelligence Artificielle 6 crédit(s)

    Insertion professionnelle

    Le taux d'insertion professionnelle à 6 mois pour ce parcours de Master, suite à la dernière enquête annuelle réalisée, est de 80 %.

    La mention de Master forme des cadres opérationnels en marketing/data science, destinés à occuper des postes stratégiques, couvrant le vaste champ du data marketing et de ses nombreux nouveaux métiers. Les contenus de la mention correspondent aux attentes des organisations de nombreux secteurs dans leurs activités offline et online et dans leurs dimensions nationales et internationales. 

    Ce parcours "Marketing Data Science" permet des focalisations sur plusieurs spécificités :

    • Statistique et mathématiques appliquées,
    • Gestion de bases de données, data management,
    • Aide à la décision,
    • Analyse prédictive,
    • Data mining & analyse multidimensionnelle des données,
    • Intelligence Artificielle,
    • Modélisation statistique,
    • Big Data,
    • Web analytics,
    • Machine learning & Deep learning,
    • Data visualisation,
    • Recherche opérationnelle,
    • Traitement de l’image & du langage naturel,
    • Data engineering,
    • Programmation et algorithmique (R, Python, Java….),
    • Gestion des données non structurées,

    Les diplômés du parcours MDS se destinent par conséquent aux métiers autour de la data, de la modélisation, de l’apprentissage, de l’intelligence artificielle et de la prise de décision dans le domaine marketing:

    • Data scientist
    • Data analyst
    • Chief Data Officer
    • Head of data
    • Data Protection Officer
    • Business analyst
    • Social media analyst
    • Web advertising
    • Data miner
    • Database tuning (administrateur de BD)
    • Big Data Architect
    • Business Intelligence
    • Customer Relationship and Interaction Management
    • Web architect
    • Scientific data manager
    • Machine learning ingeneer
    • Web analytics

    La formation permet aussi aux étudiants qui le souhaitent de poursuivre leurs études vers un parcours en Doctorat en sciences de gestion spécialité marketing.

    Responsable Parcours


    CRIE Dominique

    Responsable Parcours


    LACOSTE BADIE Sophie

    Responsable Mention


    MARTIN-SALERNO Annabel

    Secrétariat Pédagogique


    Secrétariat pédagogique (M1)
    +33 (0)3)20 12 34 16

    Secrétariat Pédagogique


    Secrétariat pédagogique (M2)
    +33 (0)3 20 12 34 16

    Responsable Mention


    CRIE Dominique

    Responsable Mention


    MARTIN SALERNO Annabel