Applied MSc in Data Analytics
Expert en Sciences des Données
La formation peut se suivre en présentiel sur le site de votre choix ou en distanciel :,
- Campus Paris 4 rue de la Collégiale 75005 Paris
- Campus Sophia-Antipolis Les Templiers, 950 route des Colles - Sophia-Antipolis 06410 Biot
Bac + 5
Titre RNCP niveau 7
(
code RNCP 34262
-
code diplôme
16X11401
)
Formation éligible
à la prime de 6000€
Titre délivré par Data ScienceTech Institute
- Examens finaux
- Validation partielle par blocs de compétences : non
Siège social, 75005 Paris, France
Rentrée :
Spring M2 :
Du 13/02/23 au 15/04/24
Présentation de la formation
Objectifs
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.
La formation peut se suivre en présentiel sur le site de votre choix ou en distanciel.
Compétences visées
Analyser, concevoir et déployer des infrastructures informatiques distribuées pour stocker et traiter des données massives – Concevoir des modélisations mathématiques pour enrichir les systèmes d’aide à la décision – Concevoir et implémenter des algorithmes pour le traitement des grands volumes de données dans le respect des bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle (incluant les approches SQL et NoSQL) – Conduire des projets complexes en intégrant les contraintes légales et les valeurs d’éthique pour diffuser les bonnes pratiques dans les organisations – Détecter et évaluer l’état de l’art de l’intelligence artificielle pour développer des projets innovants.
Pré-inscription à la formation :
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Débouchés
- Analyste de données (Data Analyst)
- Business Intelligence Analyst
- Data consultant
Rythme d’alternance
Contrat d'apprentissage (ou de professionnalisation sous conditions)
Parcours alterné de 550 h sur 15 mois
Rythme d’alternance
- 2 semaines en formation
- 3 semaines en entreprise
Prérequis et 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 en apprentissage par une entreprise
- Formation accessible aux étudiants en situation de handicap
Programme
| Enseignements | Volumes * |
|---|---|
|
Data Analytics |
130 h |
| Applied Mathematics for Data Science |
25 h |
| Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part 1 |
25 h |
| Semantic Web Technologies for Data Science developments |
25 h |
| Big data Processing with R |
25 h |
| Python Machine Learning Labs |
30 h |
|
Databases |
110 h |
| Data Wrangling with SQL |
25 h |
| Document Databases – NoSQL – Part 2 |
10 h |
| Datawarehousing & ETL |
25 h |
| Graph Databases – NoSQL – Part 1 |
25 h |
| Data Pipeline Part I |
25 h |
|
Data Management & Visualisation |
100 h |
| Advanced Excel for Data Analytics & Machine Learning |
25 h |
| Data & Machine Learning Visualisation Ecosystem |
25 h |
| CRM Data Management |
25 h |
| Reporting & Visualisation |
25 h |
|
Management, Ethics & Laws |
50 h |
| IT Project Management – PMP-PMI and Agile Approaches |
25 h |
| Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics |
25 h |
|
Sessions de support |
60 h |
|
Warm-up |
80 h |
|
Examens et induction day |
20 h |
| Total | 550 h |
* Volumes horaires susceptibles d'être modifiés
Contacts
Data ScienceTech Institute contact@dsti.institute 04 89 41 29 44
CFA Afia Sylvain VAIRELLES Manager de Département Alternance svairelles@cfa-afia.fr 06 14 58 11 67
CFA Afia Atika CHADAR Chargée de Mission Alternance achadar@cfa-afia.fr 07 88 33 62 84
| Data ScienceTech Institute | CFA Afia |
| Sylvain VAIRELLES | |
| Manager de Département Alternance | |
| contact@dsti.institute | svairelles@cfa-afia.fr |
| 04 89 41 29 44 | 06 14 58 11 67 |
| CFA Afia | |
| Atika CHADAR | |
| Chargée de Mission Alternance | |
| achadar@cfa-afia.fr | |
| 07 88 33 62 84 |
