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

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 :
- 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.

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

  • Data Scientist

Rythme d’alternance

Contrat d'apprentissage
(ou de professionnalisation
sous conditions)

Parcours alterné de 875 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

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

205 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

30 h

The Hadoop & Spark Ecosystem

25 h

Data Wrangling with SQL

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 for Data Science developments

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

70 h

Cours d’Anglais

50 h

Warm-up

75 h

Examens et induction day

25 h

Total 875 h

Contacts

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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