Pourquoi le double cursus Data‑Finance s’impose en 2025
La finance vit au rythme des données massives. Sur les desks, les profils bilingues en chiffres et en code s’arrachent. Le double cursus Data‑Finance fournit cette double lecture, garantissant aux recruteurs exécution, précision et pragmatisme.
Ce que recherchent banques, fonds et fintechs
En entretien, avant même le code, c’est la compréhension métier qui est scrutée. Les équipes testent aussi la capacité à hiérarchiser, expliquer et documenter chaque choix.
- Transformer un PnL en variables exploitables sans diluer l’information clé
- Dans votre rôle, vous serez amené à mettre en production des outils, avec suivi des versions, surveillance des opérations et gestion efficace des données
- Relier efficacement l’alpha produit, le risque pris et les exigences de conformité interne
Parcours et doubles diplômes à viser
Plusieurs itinéraires, mais un objectif identique : choisir la structure qui colle à vos ambitions.
HEC Paris x École Polytechnique : Data Science for Business
Un joint degree hautement sélectif sur deux ans, idéal pour viser les Global Markets. Mariage intensif de finance d’entreprise et de machine learning, ce parcours façonne de véritables profils hybrides.
ESSEC x CentraleSupélec : Data Sciences & Business Analytics
Format adaptable en un ou deux ans selon le cursus initial.
Dauphine‑PSL, ENSAE : combinaisons Data et Finance Quantitative
Optez pour un M2 centré sur les marchés ou la gestion des risques, enrichi par un parcours data. Ces écoles ouvrent la voie à la recherche appliquée comme au risk modeling avancé.
Compétences techniques qui font la différence
Les outils évoluent, mais savoir-faire et compréhension profonde restent la clé. Consolidez votre base technique et votre connaissance des termes financiers essentiels.
- Python : pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, Jupyter
Projets concrets à mener pendant le cursus
Un portfolio bien rempli peut être plus persuasif qu’une formation supplémentaire indiquée sur votre CV. En effet, la meilleure preuve de votre compétence est une réalisation concrète et reproductible.
- Backtester un modèle factoriel long-short sur données propres
- Scorer le churn clients d’une fintech et mesurer l’impact sur le PnL
Pour saisir l’impact des data dans les paiements, plongez dans l’analyse du deal Global Payments-Worldpay qui a bouleversé la fintech mondiale : une immersion dans la façon dont la donnée nourrit synergies et stratégies de pricing.
Débouchés immédiats et étapes de carrière
Le double cursus ouvre des portes très vite, généralement dès le premier stage, puis multiplie les passerelles tout au long du parcours.
- Analyste M&A ayant une forte maîtrise des données, sur desk sectoriel.
- Global Markets : data analyst ou quant en pricing et risk.
- Asset Management : recherche systématique, gestion indicielle avancée.
- Private Equity : screenings automatiques, suivi de KPI et pilotage de plans de création de valeur.
Se préparer aux entretiens techniques et fit
Les recruteurs attendent de la précision, pas de grands discours.
Les séminaires AlumnEye rodent à la mise en situation sur les cas M&A, PE, S&T et Asset Management.
Calendrier et stratégie de candidature
Vous visez une rentrée en septembre 2026 ? Débutez la préparation de vos dossiers techniques dès le début de l’année 2025. Prévoyez les tests et entretiens entre octobre et décembre 2025. Gardez du temps pour les concours et les stages longs.
Passez à l’étape suivante
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FAQ
Pourquoi un double cursus en Data-Finance est-il devenu essentiel ?
Les industries financières exploitent des volumes massifs de données, et les compétences traditionnelles ne suffisent plus. Un profil intégrant data science et finance offre une exécution plus précise et une analyse affinée, des atouts incontestables pour les employeurs.
Quels sont les programmes de double diplôme les plus réputés en 2025 ?
Les alliances telles que HEC Paris x École Polytechnique ou ESSEC x CentraleSupélec sont rigoureusement sélectives. Elles forment des experts capables de naviguer entre statistiques avancées et besoins business stratégiques.
Quelles compétences techniques augmentent la valeur d’un professionnel en finance ?
Maîtriser Python et les bases de données via SQL est incontournable, tout comme la compréhension des systèmes cloud et des outils CI/CD. Acquérir une base solide en finance et en modélisation financière vous donne un avantage concurrentiel.
Comment les projets concrets influencent-ils les perspectives de carrière ?
Un portfolio bien documenté prouve non seulement vos compétences techniques, mais témoigne aussi de votre capacité à résoudre des problèmes réels. Les entreprises cherchent des résultats tangibles plutôt que des qualifications sur papier.
Comment se préparer efficacement aux entretiens dans le secteur finance et data ?
Préparez des exemples concrets qui illustrent votre impact sur les données ou les profits de l’entreprise, en les soutenant par des chiffres précis. Un dépôt Git bien structuré et de solides connaissances des aspects financiers sont essentiels.
Quels sont les pièges à éviter lors de l’application à un programme de double diplôme ?
Ne sous-estimez pas l’engagement requis pour réussir un programme aussi intense. Un manque de préparation peut exposer vos lacunes en matière de compétences techniques ou de perspective business, compromettant vos perspectives professionnelles.
