Être titulaire d’un Master 1 en actuariat, mathématiques, économétrie, statistiques ou domaine proche

• Analyser et gérer les risques (assurance, finance, entreprise)
• Exploiter des données avec des outils de data science et machine learning
• Concevoir des modèles prédictifs et d’aide à la décision
• Comprendre les mécanismes économiques, financiers et assurantiels
• Utiliser des outils informatiques pour traiter et analyser des données
• Appliquer des méthodes d’économétrie et d’analyse quantitative
• Piloter des projets liés à la data ou à la gestion des risques
• Intégrer les contraintes réglementaires (assurance, finance)
• Communiquer en environnement professionnel (dont anglais)

• Analyser et gérer les risques (assurance, finance, entreprise)
• Exploiter des données avec des outils de data science et machine learning
• Concevoir des modèles prédictifs et d’aide à la décision
• Comprendre les mécanismes économiques, financiers et assurantiels
• Utiliser des outils informatiques pour traiter et analyser des données
• Appliquer des méthodes d’économétrie et d’analyse quantitative
• Piloter des projets liés à la data ou à la gestion des risques
• Intégrer les contraintes réglementaires (assurance, finance)
• Communiquer en environnement professionnel (dont anglais)

• Cours théoriques (mathématiques, data, finance, assurance…)
• Exercices pratiques et études de cas
• Mises en situation professionnelle
• Projets appliqués (actuariat, data, risk management…)
• Intervention d’enseignants et de professionnels
  

• Contrôle continu
• Partiels (examens écrits)
• Projets (individuels ou en groupe)
• Mémoire de fin d’études
• Évaluation en entreprise (3 périodes d’évaluation)
• Soutenance du mémoire (notamment pour devenir actuaire)

Le diplôme vise à l'insertion professionnelle.

• Actuaire
• Data analyst / data scientist
• Risk manager
• Analyste quantitatif 
• Ingénieur financier
• Consultant en gestion des risques
• Chargé d’études statistiques
• Expert en assurance / réassurance