MSc Aplicada en Data Science y AI

Embárquese en su viaje hacia la ciencia de datos con nuestra Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e IA. Adquiera las habilidades más solicitadas en análisis, aprendizaje automático y modelado complejo, en 120 ECTS. Únase a nosotros en París, Niza Sophia Antipolis, o en línea y sea parte del 98% de las pasantías que aseguran dentro de 6 meses. Nuestro plan de estudios es reconocido mundialmente con las acreditaciones RNCP 7, 3IA Cote d'Azur y Qualiopi.

Caracteristicas

• 120 ECTS
• Matrícula: 17.850€
• Idioma: 100% inglés
• Pasantía de 6 meses

Modos de estudio

• Tiempo completo (2 años)
• Aprendizaje (2 años)
• Acelerado (9 + 6 meses)
• SPOC (15 a 30 meses)

Características del programa

• 80% de los estudiantes internacionales
• 24-33 Años de rango de edad promedio
• Más de 7 proyectos prácticos

Acreditaciones

RNCP 7:

El RNCP es el depósito nacional de certificaciones profesionales. Entonces, un curso con certificación RNCP es válido en todo el mundo.

Etiqueta 3IA Costa Azul:

Reconoce que el programa anual incluye más del 50% de contenido de IA y ofrece acceso a una red de pasantías y participación empresarial.

Qualiopi RNQ (Sistema Nacional de Referencia de Calidad):

Qualiopi es una marca de certificación de calidad que atestigua la calidad de los servicios prestados a través de formación profesional, evaluación de competencias, etc.

Recursos para maestría aplicada en ciencia de datos e inteligencia artificial

AWS Educar

AWS Educate, una iniciativa de Amazon Web Services (AWS), equipa a estudiantes y educadores con valiosos recursos, materiales de capacitación y experiencia práctica para fomentar el desarrollo de habilidades de computación en la nube y facilitar la preparación profesional en la industria.

Azure para la educación

Azure for Education proporciona a los estudiantes software de Microsoft, herramientas de desarrollo y recursos en la nube para aprendizaje y proyectos, incluido un cupón de $100.

Adaltas "Acceso al Clúster"

Aprovechando Hadoop y Spark para el procesamiento de datos a gran escala, este clúster en la nube opera a nivel empresarial y brinda disponibilidad las 24 horas.

O'Reilly

O'Reilly es una plataforma que ofrece contenido de calidad para un estudio eficaz. Cuenta con más de 60.000 libros, 30.000 horas de vídeo, eventos en vivo y laboratorios interactivos que cubren computación en la nube, arquitectura de software, lenguajes de programación, aprendizaje automático y más.

Licencia SAS

Cada estudiante de nuestra Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e IA recibe una licencia SAS, un paquete de software distinto para análisis avanzado, inteligencia empresarial y gestión de datos.

Acceso a Moodle

Moodle ofrece a los estudiantes acceso completo a sus estudios: notificaciones, horarios, cursos, exámenes, sesiones en vivo, grabaciones de conferencias y envíos de proyectos.

Soporte 5/7 "Zendesk"

Un recurso que permite a los estudiantes hacer preguntas o buscar ayuda con tareas académicas, profesionales o administrativas. Los estudiantes también pueden revisar las respuestas cuando sea necesario.

Cuenta de correo electrónico Alumni, Licencias Microsoft Windows y Office 365

Todos los estudiantes de DSTI disfrutan de acceso al correo electrónico de ex alumnos de por vida y reciben licencias de Microsoft Windows y Office 365.

Objetivos de la Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e IA

Los siguientes son los objetivos principales del programa de Maestría Aplicada en Ciencia de Datos Aplicados e IA:

• Mejorar las habilidades de matemáticas aplicadas. Nuestro programa tiene como objetivo mejorar sus habilidades matemáticas y su aplicación para resolver desafíos complejos de ciencia de datos e inteligencia artificial.
• Comprender los algoritmos de IA. Nuestro curso se centra en brindar a los estudiantes una comprensión profunda de los algoritmos básicos de IA, que abarcan el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural.
• Implementación de Arquitecturas TI y Big Data. Nuestro programa ayuda a los estudiantes a utilizar sus habilidades científicas enseñándoles a analizar, diseñar, implementar y monitorear marcos de TI y Big Data.
• Comprensión de la gestión de proyectos de TI y los aspectos legales. Nuestro programa imparte conocimientos sobre la gestión de proyectos de TI y las implicaciones legales del manejo de datos, incluidas las leyes de privacidad. También introduce consideraciones éticas sobre la extracción de big data.

La Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e IA ofrece brillantes oportunidades profesionales. Casi todos los graduados consiguen una pasantía en un plazo de seis meses en Europa, con un estipendio mensual de alrededor de 1300 euros.

• El 98% de los estudiantes reciben una oferta de prácticas en un plazo de 6 meses.
• El 91% de los estudiantes encuentran prácticas en Europa
• Estipendio mensual medio de 1.300 EUR
• Salario inicial medio de 51.000 euros

Nuestros estudiantes de Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial trabajan como

• Científico de datos
• Consultor
• Consultor de datos
• Analista de datos clinicos
• Investigación y aplicación en ciencia de datos
• Gerente de Producto de IA

Empleadores de nuestros estudiantes de Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

• Adaltas
• Laboratorios Ágora
• Altaroad
• altran
• IA automática
• AXA
• ejes
• BEL
• BNP Parisbas
• Capgemini
• Caranx Medcial
• CONSULTORÍA CCN
• CGG/Sercel
• Croda Internacional
• Danone
• DATOS
• Monitoreo Dental
• equipo devoto
• Eclipía
• Edénred
• EDF – Departamento Sésamo
• Engie Digital
• Sistemas EPAM
• eurobanco
• eurodisney
• InDhu
• Sistema IRTX
• Liebherr
• logiroad
• Consultor Maiple (empresa familiar)
• McDermott
• Modos
• Tecnología Moten
• Grupo NPD
• Investigación2Libertad
• Servicios de ingeniería Safran
• Schneider Electric
• sentido
• Significar
• soladis
• Líneas aéreas internacionales suizas
• Energías Totales
• Trimble Mensi
• Banco Mundial

Plan de estudios de Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e IA

Cursos de calentamiento - 75 horas / 6 ECTS

• Matemáticas aplicadas fundamentales (10 horas)
• Estructura de datos y Machine Learning aplicado usando Python & R (20hrs)
• Introducciones a:
  • Gestión de datos (5 horas)
  • Conciencia de IA (5 horas)
  • Arquitectura de Computadores (5hrs)
  • Redes (5 horas)
  • Laboratorios de Sistemas Computacionales (10hrs)
  • Limpiar TI (10 horas)
  • Conceptos básicos de Excel (5 horas)

Ciencia de datos básica e inteligencia artificial: 190 horas / 24 ECTS

• Matemáticas Aplicadas a la Ciencia de Datos (25 horas) - 3 ECTS
• Fundamentos del análisis estadístico y aprendizaje automático Parte 1 (25 horas) - 3 ECTS
• Fundamentos del análisis estadístico Aprendizaje automático Parte 2 (40 horas) - 4 ECTS
• Análisis de series temporales (25 horas) – 3 ECTS
• SAS "La Cátedra DSTI del Ecosistema SAS" (25h) - 3 ECTS
• Optimización Continua (25h) - 4 ECTS
• Redes Neuronales Artificiales (25h) - 4 ECTS

Ingeniería de datos básicos - 250 horas / 24 ECTS

• Ingeniería de software - Parte 1 y 2 (50 horas) - 5 ECTS
• Laboratorios de aprendizaje automático de Python (25 horas) - 4 ECTS
• MLOps de Adaltas (50h) - 4 ECTS
• Gestión de datos con SQL (25 horas) - 3 ECTS
• Amazon AWS “Cátedra DSTI de Computación en la Nube” (50 horas) - 4 ECTS
• Ecosistema Big Data por Adaltas (50 h) - 4 ECTS

Ciencia de datos aplicada e IA - 210 horas / 32 ECTS

• Análisis estadístico avanzado y aprendizaje automático (35 h) - 4 ECTS
• Análisis estadístico de datos masivos y de alta dimensión (25 h) - 4 ECTS
• Análisis de supervivencia utilizando R (25 h) - 4 ECTS
• Problemas inversos y asimilación de datos (25 h) - 4 ECTS
• Bases de datos NoSQL para modelado basado en gráficos (25 horas) - 4 ECTS
• Aprendizaje profundo (25 horas) - 4 ECTS
• Modelado basado en agentes (25 h) - 4 ECTS
• Tecnologías de Web Semántica para desarrollos en Ciencia de Datos (25h) - 4 ECTS

Metodologías Operativas – 50 Horas / 4 ECTS

• Leyes y regulaciones de datos - Filosofías, geopolítica y ética (25 horas) - 2 ECTS
• Gestión de Proyectos TI: PMP-PMI y Enfoques Ágiles (25h) - 2 ECTS

65 horas de sesiones de soporte

• Prácticas obligatorias de 6 meses – 30 ECTS

Tecnologías en Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e IA

• Pitón
• Programación básica SAS
• AmazonAWS
• Microsoft Azure
• C y C++
• SQL
• R
• Neo4j
• Microsoft Azure
• Web semántica
• Hadoop
• Chispa - chispear

Estructura del programa

La Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e IA es un programa integral con 120 ECTS. Consta de dos partes: en primer lugar, 840 horas de cursos equivalentes a 90 ECTS, comenzando con un calentamiento DSTI de 75 horas para perfeccionar las habilidades necesarias, y 65 horas de sesiones de apoyo; en segundo lugar, una pasantía de 6 meses y 30 ECTS acreditados para Experiencia práctica en ciencia de datos.

Modos de estudio

DSTI ofrece la Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e IA en dos modalidades: Educación Inicial y Educación Continua.

Educación Inicial

La educación inicial está diseñada para estudiantes menores de 30 años en transición de la escuela o la universidad, preparándolos para convertirse en profesionales competentes en datos. Elija entre dos opciones: Tiempo Completo o Tiempo Parcial (Aprendizaje).

Modo de tiempo completo

Para principiantes en Ciencia de Datos, sugerimos la modalidad Full-time de 2 años con opción a dos pasantías relacionadas con datos, siendo la segunda obligatoria.

• Calentamiento: 3 semanas
• Cursos Año 1 + prácticas opcionales de 4 a 6 meses
• Cursos de 2º año + prácticas obligatorias de 6 meses
• París y Niza Sophia Antipolis
• En línea

Modo a tiempo parcial (aprendizaje)

El modo de aprendizaje combina trabajo y estudio a tiempo parcial, abierto sólo a estudiantes de la UE o aquellos con una visa de larga duración en Francia. Lea los detalles antes de presentar la solicitud.

• 2 semanas de estudio y 2 semanas de trabajo en una empresa
• Para estudiantes menores de 30 años.
• 2 años
• París y Niza Sophia Antipolis
• En línea (dentro de Francia)

Educación continua

Para los profesionales que suelen tener 30 años o más, la educación continua equilibra el crecimiento profesional y los compromisos laborales. Es perfecto para aquellos con experiencia relevante o educación tecnológica, ya que permite completar de manera flexible la Maestría Aplicada en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en el campus o en línea.

Acelerado (9 + 6 meses)

En Accelerated Learning, los estudiantes terminan sus cursos en aproximadamente 9 meses y luego realizan una pasantía o un trabajo de 6 meses en el campo de datos, lo que reduce el tiempo de comercialización.

• Calentamiento: 3 semanas
• 9 meses de trabajo de curso
• Prácticas obligatorias de 6 meses.
• París y Niza Sophia Antipolis
• En línea

Curso en línea a su propio ritmo (SPOC) (15 a 36 meses)

SPOC es ideal para estudiantes que compaginan estudios con trabajos habituales. El trabajo del curso, completado entre 15 y 36 meses a través de conferencias grabadas, se puede complementar con sesiones en vivo en línea, si están disponibles. La duración del curso es flexible a las necesidades del estudiante.

• 3 hitos para el autoestudio
• Prácticas obligatorias de 6 meses.
• 15 a 36 meses
• Asincrónico
• En línea bajo petición y disponibilidad mutua

Aprendizaje combinado: sándwich a tiempo parcial

DSTI ofrece un "Sándwich a tiempo parcial" o "Contrato de profesionalización". Esta opción es perfecta para personas mayores de 30 años, francófonos y personas que sean ciudadanos de la UE/EEE o titulares de visas de larga duración en Francia.