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Applied MSc in Data Science and Artificial Intelligence

Titre niveau 7 (RNCP 34262)
Objectifs de la formation

Ce Master of Science permet de :

  • affiner vos mathématiques appliquées pour la science des données et l'intelligence artificielle ;
  • concentrer son apprentissage sur la compréhension du cœur des algorithmes d'intelligence artificielle ;
  • mettre en œuvre ses compétences scientifiques en analysant, concevant, appliquant et contrôlant les architectures informatiques et de Big Data ;
  • 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 un poste de Data Scientist.

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 une appétence pour les mathématiques, les algorithmes et les statistiques. Maîtriser les différents logiciels de programmation.
  • Être autonome, avoir une aisance relationnelle et des compétences en communication.
  • Avoir une capacité d’analyse et de synthèse.
     
  • Admission sur dossier, test et entretien.
     
  • Être recruté comme apprenti par une entreprise.

    > Formation accessible aux étudiants en situation de handicap.
Programme
Enseignements Volume
Core Data Science and Artificial intelligence
- Applied Mathematics for Data Science 
- Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part I
- Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part II
- Time-Series Analysis 
- Continuous Optimisation
- SAS "The SAS Ecosystem DSTI Chair"
- Artificial Neural Networks
190 h
Core Data Engineering
- Amazon AWS“Cloud-Computing DSTI Chair”
- Software Engineering Part I 
- Software Engineering Part II 
- Python Machine Learning Labs 
- The Hadoop & Spark Ecosystem 
- Data Wrangling with SQL
205 h
Applied Data Science and Artificial Intelligence
- Advanced Statistical Analysis & Machine Learning 
- Statistical Analysis of Massive and High Dimensional Data
- Survival Analysis using R 
- Deep Learning
- Inverse Problems & Data Assimilaton
- Agent-Based Modeling
- Semantic Web technologies for Data Science developments
- Graph Databases – NoSQL – Part 1
210 h
Management, Ethics & Laws
- IT Project Management – PMP-PMI and Agile Approaches 
- Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics
50 h
Sessions de support 70 h
Cours d'Anglais 50 h
Warm-up 75 h
Examens et induction day 25 h
Total 875 h

 

Durée et rythme d'alternance

Durée : 875 h sur 24 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 4129 44

 

Contacter Vincent Pressicaud, DSTI

Contacter Jean-Luc Devrouëte, CFA Afia

Inscription en ligne

 

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