Applied MSc in Data Engineering
for Artificial Intelligence Expert en Sciences des Données

France

Bac + 5

Titre RNCP niveau 7
( code RNCP 34262  -  code diplôme 16X11401 )

Group 15

Formation éligible
à la prime de 8000€

Group deliivery

Titre délivré par Data ScienceTech Institute
- Examens finaux
- Validation partielle par blocs de compétences : non

Paris, France

Rentrée : 27/09/2021 ou
31/01/2022

Objectif de la formation

Ce Master of Science permet de :
- apprendre à comprendre l'analyse, la conception, la mise en oeuvre et le suivi des architectures informatiques et de Big Data ;
- découvrir le monde DevOps et mettre en place une architecture d'intégration continue ;
- exploiter les langages de programmation les plus répandus et leurs bibliothèques pour l'apprentissage automatique et deep learning ;
- apprendre à architecturer et à déployer des clusters de données et de calcul hautement distribués tels que Hadoop ou SPARK.

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

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Inscriptions ouvertes prochainement

Débouchés

  • Big Data Engineer
  • Data Engineer
  • Chief Data Officer
  • Machine Learning Engineer

Rythme d’alternance

Contrat d'apprentissage
(ou de professionnalisation
sous conditions)

Parcours alterné de 880 h sur 24 mois

Rythme d’alternance

  • Individualisé en fonction des besoins de l’entreprise

Prérequis et 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 en apprentissage par une entreprise
  • Formation accessible aux étudiants en situation de handicap

Programme

Enseignements Volumes

Distributed & Performance IT

205 h

Cloud - Computing – Amazon AWS

50 h

Software Engineering Part I

25 h

Cloud Computing – Microsoft Azure

25 h

Java & Scala programming

25 h

Software Engineering Part II

25 h

Python Machine Learning Labs

30 h

Semantic Web technologies for Data Science developments

25 h

Data Management

185 h

Data Wrangling with SQL

25 h

Document Databases – NoSQL – Part 2

10 h

Datawarehousing & ETL

25 h

The Hadoop & Spark Ecosystem

50 h

Data Pipeline Part I & II

50 h

Graph Databases – NoSQL – Part 1

25 h

Operational Methodologies

150 h

IT Project Management – PMP-PMI and Agile Approaches

25 h

Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics

25 h

CRM Data Management

25 h

Cybersecurity

25 h

DevOps & Continuous Integration

50 h

Data Science

125 h

Applied Mathematics for Data Science

25 h

Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part I

25 h

Big Data Processing with R

25 h

Deep Learning

25 h

Artificial Neural Networks

25 h

Sessions de support

65 h

Cours d’Anglais

50 h

Warm-up

75 h

Examens et induction day

25 h

Total 875 h

Contacts

Data ScienceTech Institute DSTI contact@dsti.institute 04 89 41 29 44

CFA Afia Jean-Luc DEVROUËTE jldevrouete@cfa-afia.fr 07 85 75 64 13

Group 7

85 %

de taux de réussite

chiffre-50

--

de poursuite d’études

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5 %

d’interruption de parcours

icon-5

100 %

d’insertion pro à 6 mois

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