Applied MSc in Data Science
and Artificial Intelligence -
Expert en Sciences des Données

Dernière mise à jour le 16/01/2024

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 + 4, 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 :
De mars 2024 à mars 2026

Autumn :
De septembre 2024 à septembre 2026

Présentation de la formation

Objectifs

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 coeur des algorithmes d'intelligence artificielle ;
- mettre en oeuvre 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.

Certifications acquises : AWS Certified Solutions Architect - Associate / Neo4j Certified Professional / SAS Base Certifications.

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

  • Data Scientist
  • Directeur des données
  • Business Intelligence Manager
  • Data Miner
  • Data Analyst
  • Délégué à la protection des données
  • Ingénieur en IA
  • Développeur d'architecture de deep-learning
  • Web advertising
  • Customer Relationship Management (CRM)

Rythme d’alternance

Contrat d'apprentissage (ou de professionnalisation sous conditions)

Parcours alterné de 1219 h sur 24 mois

Rythme d’alternance

  • 2 semaines en formation
  • 3 semaines en entreprise

Prérequis et admission

  • Avoir une appétence pour les mathématiques, les algorithmes et les statistiques. Maîtriser les différents logiciels de programmation. Avoir une capacité d’analyse et de synthèse.
  • 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

Core Data Science and Artificial intelligence

190 h

Applied Mathematics for Data Science

25 h

Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part I

25 h

Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part II

40 h

Time-Series Analysis

25 h

Continuous Optimisation

25 h

SAS "The SAS Ecosystem DSTI Chair"

25 h

Artificial Neural Networks

25 h

Core Data Engineering

200 h

Amazon AWS“Cloud-Computing DSTI Chair”

50 h

Software Engineering Part I

25 h

Software Engineering Part II

25 h

Python Machine Learning Labs

25 h

Big Data Ecosystem by Adaltas

50 h

Data Wrangling with SQL

25 h

MLOps by Adaltas

50 h

Applied Data Science and Artificial Intelligence

210 h

Advanced Statistical Analysis & Machine Learning

35 h

Statistical Analysis of Massive and High Dimensional Data

25 h

Survival Analysis using R

25 h

Deep Learning

25 h

Inverse Problems & Data Assimilation

25 h

Agent-Based Modeling

25 h

Semantic Web technologies

25 h

Graph Databases – NoSQL – Part 1

25 h

Management, Ethics and Laws

50 h

IT Project Management – PMP-PMI and Agile Approaches

25 h

Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics

25 h

Sessions de support

65 h

Cours d’Anglais

50 h

Warm-up

75 h

Examens & Soutenance

26 h

Induction day

5 h

Projet individuel

348 h

Total 1219 h

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

94 %

de taux de réussite*

chiffre-50

33,2 %

de poursuite d’études*

icon-5

85,7 %

d’insertion pro à 6 mois*

icon-4

1,95 %

d’interruption de parcours*

* Chiffres clés 2022 - source interne CFA Afia

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Une apprentie présente sa formation suivi au sein de DSTI

PHAM, Thi Thuy Duyen Irène

DSTI

Applied MSc in Data Science and Artificial Intelligence – Expert en Sciences des Données_

I am a Data Science student at DSTI, and I’m glad to describe my experience at DSTI as an apprentice and why apprenticeship learning mode is one the best way to improve technical knowledge in a company.
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