MSc Data and Business Analytics

Dès le M1, le programme pose des bases solides en statistiques et analyse de données, en introduction aux langages de programmation et en gestion des données. Tu apprends à manipuler des jeux de données réels, à modéliser des problèmes analytiques et à utiliser les outils fondamentaux de l’écosystème data. Ces modules constituent le socle technique sur lequel reposera l’ensemble de la spécialisation.

Au coeur du programme, les modules de business analytics t’apprennent à interpréter les données dans leur contexte business et à transformer des analyses complexes en recommandations stratégiques actionnables. De l’introduction à la business intelligence aux spécialisations en data analytics, tu développes la capacité à piloter des décisions éclairées dans des environnements compétitifs variés : marketing, finance, distribution, conseil.

Le MSc intègre l’IA dès le M1 avec des modules sur le machine learning, le deep learning et l’initiation au pen-testing. En M2, ces thématiques sont approfondies à travers des cours sur l’IA au service du marketing, l’harnessing AI for business et les systèmes CRM avec intégration de l’IA. Tu sors du programme avec une vraie capacité à déployer des solutions intelligentes dans des contextes business concrets.

Le programme propose des applications sectorielles directement opérationnelles : retail analytics, planification de la demande par la data (D3P), modèles de décision pour la supply chain, social media intelligence. Ces modules te préparent à des métiers très concrets dans le commerce, la distribution, la logistique et le marketing, où la maîtrise des données est devenue un avantage compétitif central.

Le MSc ne se limite pas aux compétences techniques : il t’apprend à piloter des projets data (data project management), à prendre en compte les enjeux éthiques et de risque (case studies in business analytics ethics and risk), et à mener une démarche de recherche rigoureuse avec le Graduating Project en M2. Ces dimensions t’aident à développer un profil complet, capable de communiquer et de convaincre des interlocuteurs non techniques.

Deux stages jalonnent le cursus : au moins 2 mois en M1 et au moins 4 mois en M2, en France ou à l’étranger. Une learning expedition complète le dispositif. Le programme inclut aussi des modules de langues pour renforcer ton profil international : français pour les non-francophones, initiation à l’espagnol, l’italien, le chinois ou l’arabe pour les francophones. Avec plus de 100 nationalités dans le programme, la dimension interculturelle est au coeur de l’expérience quotidienne.

Oui, le MSc Data and Business Analytics de Rennes School of Business délivre un diplôme de Master of Science et un grade de Master, via le Diplôme Supérieur en Analyse, Intelligence et Sécurité des Données, enregistré au RNCP de niveau 7 (Titre No. 39273). L’école est également accréditée par le CEFDG et détient la triple accréditation internationale AACSB, EQUIS et AMBA, que partagent moins de 1 % des business schools dans le monde.

Oui. Les candidats titulaires d’un Bac+4 (Master 1 ou équivalent, 60 ECTS en plus de la licence) peuvent entrer directement en M2. Les titulaires d’une licence avec au moins 3 ans d’expérience professionnelle peuvent également postuler en M2, sous réserve d’une demande de VAPP. Dans tous les cas, la candidature se fait en ligne sur apply.rennes-sb.com.

Oui, le MSc Data and Business Analytics est dispensé intégralement en anglais. Le dossier de candidature doit lui aussi être soumis en anglais (CV, lettre de recommandation, relevés de notes). Des modules de langues sont intégrés au cursus pour les étudiants souhaitant renforcer leur français ou découvrir une troisième langue.

Pour candidater, il faut justifier d’un score TOEIC minimum de 785, IELTS 6.0, TOEFL 80, Cambridge B2, ou avoir effectué ses deux dernières années d’études supérieures en anglais. Pour obtenir le diplôme, un niveau légèrement supérieur est exigé : TOEIC supérieur à 800, TOEFL supérieur à 80 ou IELTS supérieur à 6,5.

Les diplômés accèdent à des postes de data analyst, financial analyst, data scientist, credit analyst, business intelligence manager ou encore operations manager, dans des secteurs variés : finance, marketing analytics, conseil, commerce, supply chain et tech. L’école accompagne les étudiants dans leur insertion via son Career Centre, son réseau alumni de 30 000 membres et ses nombreux outils de coaching (CV, simulation d’entretien, mentorat).