Applied MSc in Data Analytics
Expert en Sciences des Données

Dernière mise à jour le 01/09/2023

La formation peut se suivre en présentiel sur le site de votre choix ou 100 % en distanciel :
- Campus Paris 4 rue de la Collégiale 75005 Paris
- Campus Sophia-Antipolis Les Templiers, 950 route des Colles - Sophia-Antipolis 06410 Biot

Formation en présentiel

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 :
Du 13/02/23 au 15/04/24
Autumn :
Du 15/09/23 au 13/12/24

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.

Certifications acquises : Neo4j Certified Professional / Exam PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst / Microsoft Certified: Power Platform Functional Consultant Associate / SAS® Visual Business Analytics Specialist.

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 729 h sur 16 mois

Rythme d’alternance

  • 2 semaines en formation
  • 2 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
  • Niveau d'anglais B2
  • Être recruté en apprentissage par une entreprise
  • Formation accessible aux étudiants en situation de handicap

Programme

Enseignements Volumes *

Data Analytics

125 h

Applied Mathematics for Data Science

25 h

Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part 1

25 h

Semantic Web Technologies

25 h

Big data Processing with R

25 h

Python Machine Learning Labs

25 h

Databases

105 h

Data Wrangling with SQL

25 h

Document Databases – NoSQL – Part 2

5 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

45 h

Cours d'Anglais

50 h

Warm-up

75 h

Examens

15 h

Induction Day

7 h

Projet individuel

157 h

Total 729 h

* Volumes horaires susceptibles d'être modifiés

Contacts

CFA Afia Ghada CHOUCHENE Chargée de Mission Alternance gchouchene@cfa-afia.fr 06 82 58 68 96

DSTI CFA Afia
Charles CUGGIA Ghada CHOUCHENE
Chargée de Mission Alternance
charles@dsti.institute
gchouchene@cfa-afia.fr
04 89 41 29 44 06 82 58 68 96
DSTI
Dominique SALLY
dominique.sallay@dsti.institute
06 11 33 12 95
Group 7

85 %

de taux de réussite

chiffre-50

NC

de poursuite d’études

icon-5

100 %

d’insertion pro à 6 mois

icon-4

5 %

d’interruption de parcours

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