Applied MSc in Data Analytics
Expert en Sciences des Données

Dernière mise à jour le 01/03/2023

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 )

Group 15

Formation éligible
à la prime de 6000€

Group deliivery

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
Group 7

85 %

de taux de réussite

chiffre-50

NC

de poursuite d’études

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100 %

d’insertion pro à 6 mois

icon-4

5 %

d’interruption de parcours

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