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Applied MSc in Data Analytics

Titre niveau 7 (RNCP 34262)
Objectifs de la formation

Ce Master of Science permet de :

  • développer un esprit d’analyste aiguisé pour structurer ses actions scientifiques et techniques en produisant des rapports d’aide à la décision clairs et exploitables ;
  • maîtriser les logiciels leaders du marché de la business intelligence et de la visualisation de données, enrichis de certifications industrielles ;
  • acquérir des compétences uniques et à valeur ajoutée dans diverses technologies de bases de données, en améliorant le profil standard d'un analyste de données ;
  • se familiariser avec le Machine Learning pour l'analyse prédictive, avec des bases scientifiques solides et des applications concrètes à travers les technologies les plus répandues ;
  • être sensibilisé à la gestion des projets informatiques et aux conséquences juridiques du traitement des données, avec une pincée de réflexion éthique sur les conséquences de l'exploitation des (big) data.

 

Débouchés

Les étudiants s’orientent vers des postes tels que :

  • Analyste de données (Data Analyst) ;
  • Business Intelligence Analyst ;
  • Data consultant….
Cadre de la formation en apprentissage

La formation est assurée en partenariat avec le CFA Afia. Le CFA a été créé en 1992 avec le Conseil Régional d’Île de France et a formé à ce jour plus de 15 000 apprentis informaticiens. Il travaille avec plus de 2400 entreprises partenaires.

Conditions d’admission
  • Avoir un esprit d’analyse et être rigoureux.
  • Savoir traiter des données, les structurer, les croiser et les présenter.
  • Maîtriser l’informatique et les langages de programmation.
     
  • Admission sur dossier, test et entretien.
     
  • Être recruté comme apprenti par une entreprise.

    > Formation accessible aux étudiants en situation de handicap.
Programme
Enseignements Volume
Data Analytics
- Applied Mathematics for Data Science
- Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part 1
- Semantic Web Technologies for Data Science developments
- Big data Processing with R
- Python Machine Learning Labs
130 h
Databases
- Data Wrangling with SQL 
- Document Databases – NoSQL – Part 2 
- Datawarehousing & ETL
- Graph Databases – NoSQL – Part 1 
- Data Pipeline Part I
110 h
Data Management & Visualisation
- Advanced Excel for Data Analytics & Machine Learning 
- Data & Machine Learning Visualisation Ecosystem 
- CRM Data Management 
- Reporting & Visualisation
100 h
Management, Ethics & Laws
- IT Project Management – PMP-PMI and Agile Approaches 
- Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics
50 h
Sessions de support 60 h
Warm-up 75 h
Examens et induction day 20 h
Total 545 h

 

Durée et rythme d'alternance

Durée : 545 h sur 12 mois en présentiel ou en ligne

Rythme d'alternance : calendrier individualisé répondant aux besoins de l'entreprise

Calendrier d'admission
Admission continue jusqu'à mi-septembre 2021
Rentrée : 27 septembre 2021
Chiffres clés
85 %
Taux de réussite au diplôme
n.c.
Taux de poursuite d'études : formation non concernée
5 %
Taux d'interruption de parcours
100 %
Taux d'insertion professionnelle à 6 mois
DSTI

Campus Sophia-Antipolis
Les Templiers, 950 route des Colles - Sophia-Antipolis
06410 Biot

Campus Paris
4 rue de la Collégiale
75005 Paris

Tél : 04 89 41 29 44

Contacter Vincent Pressicaud, DSTI

Contacter Jean-Luc Devrouëte, CFA Afia

Inscription en ligne

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