Nous détaillerons de manière brève les enseignements et les différentes opportunités d’études dans les prochains paragraphes, mais nous vous conseillons vivement de consulter le site de notre école juste ici.

Première année

En première année, les étudiants de l’Ensai acquièrent les fondamentaux dans différents domaines. Ceci veut dire que les stages de première année les amènent à mettre en application leurs nouvelles connaissances sur une durée comprise entre 1 et 3 mois durant l’été. Voici le document qui détaille les enseignements en première année pour chaque semestre. Les points d’intérêts principaux sont : 

• Mathématiques et statistiques

Ceci implique différents points tels qu’une introduction à la statistique inférentielle et aux tests statistiques, une approche approfondie des théories de la mesure et des théories de probabilités générales, ainsi que des travaux sur l’optimisation mathématique. La plupart des points précédents font également l’objet d’une application informatique.

• Economie

Les fondamentaux de la microéconomie et de sa modélisation mathématique sont vus en première année comme l’étude du consommateur et du producteur, les optima de Pareto et autres. Par la suite, les dynamiques macroéconomiques sont étudiées ainsi que tous les principaux agrégats économiques tels que l’inflation, le chômage ou l’évolution du PIB.

• Informatique

Tous les étudiants de l’Ensai qui sont en première année étudient la programmation R, SAS et Python. Différentes méthodes sont approfondies : les méthodes d’analyses factorielles (ACP, ACM…), le clustering, la programmation orientée objet et les études statistiques générales sous R et SAS.

À cela s’ajoute la réalisation de trois projets en groupe : un projet statistique, un projet d’économie et un projet d’informatique qui permettent de mettre en application de manière concrète les acquis de la première année. Ainsi, un 1A est apte à réaliser une étude statistique approfondie sur une base de données, à modéliser des phénomènes et à les confronter à la réalité économique.

Deuxième année

La deuxième année est dédiée à l’approfondissement des méthodes statistiques déjà apprises. De plus, des concepts statistiques avancés sont étudiés avec des applications concrètes. Durant cette année, des projets sont également réalisés pour mettre en application les nouvelles méthodes. Voici un document qui détaille l’ensemble des enseignements de deuxième année. À la fin de leur deuxième année, les étudiants doivent réaliser un stage de 2 à 3 mois durant l’été afin de mettre en application les nouvelles méthodes apprises durant l’année.

• Mathématiques

Durant cette année, les méthodes de régression linéaire, de la théorie des sondages et des séries temporelles sont étudiées. De plus, les étudiants de deuxième année ont le choix d’étudier les chaînes de Markov ou d’approfondir les études de séries temporelles, mais ils ont aussi la possibilité d’aborder les calculs bayésiens.

• Economie

L’économétrie est étudiée ainsi qu’un approfondissement de la modélisation microéconomique. Puis, une possibilité pour les étudiants et de suivre des cours de microéconométrie, d macroéconométrie appliquée, mai aussi d’économie du risque, d’économie numérique.

• Informatique

Dans le cadre de la deuxième année, le projet majeur est celui d’informatique. Des cours de compléments d’informatique sont dispensés. De plus, les étudiants ont le choix entre l’étude de la programmation orientée objet sous Java ou la programmation en C++ pour la statistique computationnelle. L’utilisation des outils pour les Big Data fait également l’objet d’un cours. Enfin, après avoir étudié l’apprentissage non supervisé en première année, les étudiants découvrent l’apprentissage supervisé (k plus proches voisins, arbres CART, analyses discriminantes…).

La deuxième année est charnière pour les étudiants, car ils doivent faire le choix entre différents cours possibles en informatique, mathématique et en économie. Par exemple, ils peuvent étudier l’économie du risque, la démographie, la conception de logiciel, la programmation avancée avec R, martingales et processus de Lévy,…

Pour les élèves ingénieurs, ceci permet notamment de préparer leur troisième année de spécialisation. À l’instar de la première année, un projet statistique est réalisé en plus du projet d’informatique.

Troisième année

La troisième année est une année de spécialisation pour les élèves ingénieurs. En effet, chaque étudiant a le choix entre 6 filières. À la fin de leur année, ils doivent réaliser un stage de fin d’études entre 5 et 6 mois qui dépendra de la spécialisation qu’ils ont choisi. Les filières sont :

• Data Science & Génie statistique : l’Ensai forme des experts en modélisation qui permet de maîtriser plusieurs champs qui vont de la qualité-fiabilité pour l’industrie à la prévision environnementale, en passant par le traitement de l’image et du signal.

• Data Science & Gestion des risques : pour bien évaluer et mesurer le risque associé aux différentes opérations, les banques ont besoin de s’appuyer sur des experts maîtrisant à la fois la règlementation bancaire et les techniques quantitatives avancées. La construction d’outils quantitatifs efficaces pour bien gérer l’épargne financière est également indispensable : gestion des risques et gestion des actifs sont au cœur de cette spécialisation.

• Data Science & Santé et biostatistique: il s’agit d’une spécialisation en biostatistique qui permet d’embrasser des carrières au sein de grands laboratoires pharmaceutiques, les biotechnologies et santé publique.

• Data Science & Ingénierie des données : l’étudiant est doté d’une forte culture informatique associée à son bagage initial de statisticien. Expert des environnements Big Data, il bénéficie des connaissances suffisantes en architecture des systèmes, en réseaux et en sécurité informatique pour manipuler de très grands volumes de données.

• Data Science & Marketing : les ingénieurs qui suivent cette spécialisation bénéficient d’une culture marketing à haute valeur ajoutée (marketing mix, marketing expérientiel, marketing digital, gestion de la relation client) qui leur permettra d’extraire et analyser des données pour comprendre et expliquer, mais aussi et surtout pour prédire des comportements d’achat de produits et de services.

• Data Science & Modélisation économique et santé : cette spécialisation donne un bagage en ingénierie statistique, en économie, en économétrie appliquée à la connaissance des dynamiques territoriales et à la santé, et permettant l’évaluation des politiques publiques ainsi que des programmes privés.

Les élèves fonctionnaires (ou attachés) ont la possibilité d’arrêter leurs études en deuxième année mais il leur est fortement conseillé de réaliser le master « Data Science pour la Décision Publique », ce qui est le choix de la majorité d’entre eux.

En plus de tout cela …

En plus de tous les cours dispensés en mathématiques, économie et informatique, les étudiants ont le choix durant leur étude de suivre des « cours d’humanités« . Ces cours ont pour objectif de faire découvrir d’autres choses que des chiffres aux étudiants et de développer d’autres compétences. Les cours d’anglais obligatoires complètent la formation, ainsi que des cours facultatifs d’ouverture allant de l’apprentissage d’une nouvelle langue (italien, espagnol, allemand, chinois, russe,…) à des cours d’art, de sciences sociales, de géopolitique…