Titre ingénieur · NIVEAU 7
Ingénieur diplômé de l'École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique
Titre ingénieur
Ce diplôme d'ingénieur en bref
La transformation numérique des organisations, l’explosion du volume de données disponibles et l’évolution des technologies de traitement statistique et algorithmique ont profondément modifié les besoins en compétences des entreprises et des institutions publiques. Aujourd’hui, tous les secteurs d’activité — y compris les PME — collectent, exploitent et valorisent des données afin d’orienter leurs décisions stratégiques, optimiser leurs services ou encore personnaliser leur relation client. Cette tendance s’accompagne d’une généralisation de l’usage de méthodes statistiques avancées et d’outils de modélisation de plus en plus complexes. Des domaines comme la santé, l’énergie, les transports, ou encore les politiques publiques recourent massivement à ces méthodes, de même que les secteurs historiquement utilisateurs de compétences en analyse de données tels que la finance, l’assurance ou le conseil. Le besoin de profils capables de maîtriser l’ensemble de la chaîne de traitement des données – de la collecte à l’interprétation – est donc croissant et s’étend à des domaines d'application variés. La certification proposée par l’ENSAE répond aux besoins des secteurs socio-économique et public résultant de la transformation numérique et de leurs évolutions ; elle vise à attester la capacité de ses titulaires à exercer ces missions dans un environnement en constante évolution, où la maîtrise de la donnée, des modèles et des outils quantitatifs constitue un levier de performance, d’innovation et de compréhension des systèmes économiques et sociaux. Elle permet ainsi une grande diversité de débouchés professionnels, en garantissant une maîtrise approfondie des outils théoriques et techniques nécessaires à l’analyse quantitative de phénomènes complexes.
Activités visées
- L’ingénieur diplômé de l’ENSAE Paris est en mesure d’exercer les activités suivantes : • Organisation d’une veille stratégique, technologique et scientifique articulée au secteur d’activités et au domaine d’application • Analyse du besoin et cadrage d’un projet d’analyse de données et/ou de modélisation statistique • Identification des sources de données appropriées pour répondre à la problématique métier • Préparation et structuration des données pour leur exploitation dans des modèles analytiques • Analyse exploratoire et descriptive de données dans une logique d’aide à la décision • Conception méthodologique et construction d’un modèle statistique ou mathématique à partir d’une problématique métier • Estimation, évaluation et validation d’un modèle statistique ou mathématique • Communication et restitution d'analyse et de recommandations pour aider à la prise de décision ou à l’intégration d’un modèle statistique ou mathématique • Management d’équipe et de projets analytiques ou scientifiques en environnement pluridisciplinaire • Intégration opérationnelle du modèle et accompagnement de sa mise en œuvre dans les processus métiers
Le programme de ce diplôme d'ingénieur
- Afin d’exercer les activités professionnelles auxquelles prépare l’ENSAE Paris, l’ingénieur diplômé mobilise un socle de compétences communes au niveau de qualification de l’ingénieur, contextualisées aux domaines statistique, économique et quantitatif. À ces compétences communes s’ajoutent, selon les parcours, des compétences spécifiques liées à certains secteurs ou fonctions (data science, actuariat et finance, économie appliquée, etc.).
Compétences communes
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- Définir une stratégie de veille et analyser de manière critique et croisée des sources plurielles d’information
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- Contribuer à des dynamiques d’intelligence collective
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- Cadrer et piloter un projet d’analyse statistique ou économique en contexte complexe ou incertain
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- Coordonner et animer les parties prenantes impliquées dans un projet d’analyse statistique ou économique
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- Communiquer des analyses statistiques ou économiques complexes de façon claire et adaptée à différents publics (experts, décideurs, non-spécialistes)
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- Collecter, structurer et analyser des données pour une exploration statistique rigoureuse
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- Concevoir, construire, évaluer et valider un modèle statistique
Compétences spécifiques au domaine du risque (majoritairement finance et actuariat)
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- Caractériser les types de risques pertinents à l’aide d’un processus de veille réglementaire et normative spécifique
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- Évaluer les types de risques dans un contexte donné en intégrant les exigences réglementaires et normatives sectorielles
Compétences spécifiques au domaine de la data science (data scientist, internes ou externes dans le cadre des métiers du conseil)
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- Déployer un modèle statistique ou algorithmique dans un environnement opérationnel (outil interne, application métier, etc.)
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- Accompagner les utilisateurs dans l’appropriation d’un outil d’analyse ou de décision, dans une logique de conduite du changement
Compétences spécifiques au domaine économique
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- Construire une analyse économique fondée sur des modèles théoriques et des données empiriques afin d’éclairer les choix stratégiques d’une organisation
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Évaluer l’impact économique et social d’une politique publique ou d’une décision d’entreprise à l’aide d’outils quantitatifs et économétriques
Ce diplôme d'ingénieur en alternance
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Analytique, recherche, science
Entreprenant
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