La formation
Trois années pour devenir ingénieur statisticien économiste : un socle exigeant en mathématiques, statistique, économie et informatique, puis une spécialisation en dernière année.
Le cursus en trois ans
Le cycle ingénieur suit le programme commun aux écoles du Réseau des Écoles de Statistique Africaines (RESA). Les deux premières années construisent le socle ; la troisième associe un tronc commun appliqué, une voie de spécialisation et un stage de fin de cycle.
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ISE 1 1re année
Harmoniser les bases : algèbre, analyse, probabilités, statistique descriptive, programmation et premiers enseignements d'économie.
760 h · 60 crédits
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ISE 2 2e année
Acquérir les outils de l'ingénieur : statistique inférentielle, économétrie, théorie des sondages, machine learning et macroéconomie.
790 h · 60 crédits
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ISE 3 3e année
Appliquer et se spécialiser : traitement d'enquêtes, données de panel, évaluation des politiques publiques, l'une des quatre voies, puis le stage de fin de cycle de trois à quatre mois.
Quatre voies de spécialisation
En troisième année, chaque élève suit l’une des quatre voies communes au RESA, réparties sur les deux semestres et complétées par le tronc commun et le stage.
- Analyse et Évaluation des Politiques Publiques Développez une expertise de premier plan dans le pilotage, l'analyse et l'évaluation des actions gouvernementales et des projets de développement. Cette spécialisation forme des ingénieurs capables de mesurer l'impact des politiques publiques pour éclairer les décisions stratégiques au sein des administrations et des organisations internationales. 345 h · 23 crédits Découvrir la voie
- Finance et Actuariat Maîtrisez la double compétence de la gestion des risques financiers et assurantiels. Cette spécialisation est conçue pour former des experts capables de modéliser les risques complexes, de piloter la gestion d'actifs et de répondre aux exigences réglementaires des secteurs de la banque et de l'assurance. 345 h · 23 crédits Découvrir la voie
- Data Science et Marketing Positionnez-vous à l'intersection de la science des données et de la stratégie marketing. Ce parcours forme des ingénieurs capables de transformer des données brutes en informations exploitables pour optimiser les décisions marketing, comprendre le comportement des consommateurs et piloter la performance des entreprises. 345 h · 23 crédits Découvrir la voie
- Génie Statistique Plongez au cœur des méthodes statistiques et économétriques les plus avancées. Cette spécialisation est destinée aux futurs ingénieurs qui souhaitent concevoir et appliquer des modèles complexes pour résoudre des problèmes de grande envergure dans l'industrie, la recherche ou la tech. Découvrir la voie
Programme du tronc commun
Chaque enseignement renvoie à sa fiche : objectifs, plan, évaluation et bibliographie.
Les volumes affichés additionnent les heures renseignées, hors travaux et stages sans volume horaire précisé. Un tiret indique une donnée ou un total incomplet.
| Semestre 1 | Heures | Crédits |
|---|---|---|
| Mathématiques 1 | 110 | 9,5 |
| Algèbre | 60 | 5 |
| Analyse | 50 | 4,5 |
| Mathématiques 2 | 90 | 8,5 |
| Topologie | 40 | 4 |
| Calcul intégral et différentiel | 50 | 4,5 |
| Statistique 1 | — | 5 |
| Statistique descriptive | 40 | 3 |
| Mémoire I | — | 2 |
| Informatique 1 | 80 | 5 |
| Logiciels bureautique pour statisticiens | 15 | 1 |
| Logiciel Excel et VBA | 25 | 1,5 |
| Algorithmique et programmation avec Python | 40 | 2,5 |
| Langue et expression 1 | 50 | 2 |
| Anglais 1 | 30 | 1 |
| Techniques d'expression 1 | 20 | 1 |
| Total | — | 30 |
| Semestre 2 | Heures | Crédits |
|---|---|---|
| Mathématiques 3 | 140 | 11 |
| Convexité et optimisation | 35 | 3 |
| Mesure et intégration | 30 | 2 |
| Calcul des probabilités | 30 | 3 |
| Théorie des probabilités | 45 | 3 |
| Statistique 2 | 70 | 5 |
| Statistiques des prix | 20 | 1,5 |
| Analyse descriptive des séries temporelles | 20 | 1,5 |
| Analyse des données | 30 | 2 |
| Pratique des enquêtes et Projet | 40 | 4 |
| Pratique des enquêtes 1 - Méthodologie | 20 | 2 |
| Projet statistique sous R et Python | 20 | 2 |
| Économie 2 | 100 | 8 |
| Microéconomie | 40 | 3,5 |
| Macroéconomie | 30 | 2,5 |
| Comptabilité nationale 1 | 30 | 2 |
| Langue et expression 2 | 40 | 2 |
| Anglais 2 | 20 | 1 |
| Techniques d'expression 2 | 20 | 1 |
| Total | 390 | 30 |
| Semestre 3 | Heures | Crédits |
|---|---|---|
| Mathématiques 7 | 45 | 4 |
| Optimisation dynamique | 25 | 2 |
| Théorie des jeux | 20 | 2 |
| Statistique inférentielle | 70 | 5 |
| Estimation | 40 | 3 |
| Théorie des tests | 30 | 2 |
| Statistique 6 | 60 | 5 |
| Machine learning 1 | 20 | 1,5 |
| Logiciels de saisie (CSPRO, ODK, Survey Solutions) | 20 | 1,5 |
| Initiation au Big data et Cloud computing | 20 | 2 |
| Économétrie 1 | 45 | 4 |
| Économétrie du modèle linéaire | 25 | 2,5 |
| Analyse de la variance et de la covariance | 20 | 1,5 |
| Économie 6 | 90 | 6 |
| Comptabilité nationale 2 | 30 | 2 |
| Concurrence imparfaite | 15 | 1 |
| Anthropologie économique | 20 | 1 |
| Microéconomie de l'incertain | 25 | 2 |
| Informatique 4 | 40 | 3 |
| Bases de Données 1 | 20 | 1,5 |
| Bases de Données 2 | 20 | 1,5 |
| Langue et expression 3 | 40 | 3 |
| Anglais 3 | 20 | 1,5 |
| Techniques d'expression 3 | 20 | 1,5 |
| Total | 390 | 30 |
| Semestre 4 | Heures | Crédits |
|---|---|---|
| Mathématiques 6 | 40 | 3 |
| Statistique non paramétrique et robustesse | 20 | 1,5 |
| Processus stochastiques | 20 | 1,5 |
| Économie 7 | 55 | 4 |
| Économie monétaire | 20 | 1,5 |
| Économie publique | 20 | 1,5 |
| Analyse de la pauvreté | 15 | 1 |
| Économie 8 | 60 | 5 |
| Macrodynamique | 30 | 2,5 |
| Comportement macroéconomique | 30 | 2,5 |
| Statistique 7 | 100 | 7 |
| Théorie des sondages | 30 | 2 |
| Pratique des enquêtes 2 - Collecte | 20 | 1,5 |
| Démographie descriptive | 20 | 1,5 |
| Statistique sectorielle (au choix) | 10 | 1 |
| Logiciels statistiques (SPSS-STATA) | 20 | 1 |
| Économétrie 2 | 65 | 5 |
| Économétrie des séries temporelles | 40 | 3 |
| Économétrie des variables qualitatives | 25 | 2 |
| Informatique 5 | 40 | 3 |
| Système d'information géographique | 20 | 1,5 |
| Machine learning 2 | 20 | 1,5 |
| Langue et expression 4 | 40 | 3 |
| Anglais 4 | 20 | 1,5 |
| Techniques d'expression 4 | 20 | 1,5 |
| Total | 400 | 30 |
| Semestre 5 | Heures | Crédits |
|---|---|---|
| Statistique 8 | 45 | 3 |
| Traitement et exploitation des données d'enquête | 30 | 2 |
| Éthique et qualité des données | 15 | 1 |
| Management | 30 | 2 |
| Management et organisation d'un service statistique | 15 | 1 |
| Rédaction administrative | 15 | 1 |
| Économétrie 3 | 40 | 3 |
| Économétrie des données de panel | 20 | 1,5 |
| Économétrie avancée – MES | 20 | 1,5 |
| Économie 8 | 50 | 3 |
| Finances publiques | 15 | 1 |
| Programmation financière | 15 | 1 |
| Commerce international et intégration régionale | 20 | 1 |
| Économie 9 | 85 | 4,5 |
| Analyse conjoncturelle | 20 | 1 |
| Croissance et développement | 30 | 1,5 |
| Gestion des projets | 15 | 1 |
| Évaluation d'impact des politiques publiques | 20 | 1 |
| Sciences sociales 2 | 35 | 2,5 |
| Pratique des enquêtes qualitatives | 15 | 1 |
| Analyse démographique | 20 | 1,5 |
| Recherche | — | 4 |
| Méthodologie de la recherche | 15 | 1 |
| GT (Groupe de Travail) | — | 3 |
| Total | — | 22 |
| Semestre 6 | Heures | Crédits |
|---|---|---|
| Stage | — | 15 |
| Stage de fin de cycle | — | 3 |
| Rédaction et soutenance de mémoire | — | 12 |
| Total | — | 15 |
S’y ajoutent les enseignements de la voie choisie, détaillés sur la page de chaque voie. Voir les voies
Diplôme d'Ingénieur Statisticien Économiste (Bac+6)
Accessible sur concours, la formation ouvre aussi, pour les élèves sélectionnés, un double diplôme avec l’ENSAE Paris ou l’ENSAI.