DURACIÓN
2 hasta 2 Years
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo, Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
03 Aug 2025
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Oct 2025
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 14.000 / per year
FORMATO DE ESTUDIO
Mezclado, La educación a distancia, En el campus
Introducción
Domine las complejidades de la IA con la Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA de DSTI. Embárquese en un curso de tiempo completo de 2 años u opte por los modos de aprendizaje, acelerado o SPOC. El 95% de nuestros estudiantes obtienen prácticas en un plazo de seis meses. Plan de estudios 100% impartido en inglés en nuestros campus de París, Niza Sophia Antipolis o en línea. Empiece hoy.
Features
- 120 ECTS
- Language: 100% English
- 6-month internship
Study Modes
- Full-Time (2 years)
- Apprenticeship (2 years)
- Accelerated (9 + 6 months)
- SPOC (15 to 30 months)
Programme Features
- 77% de los estudiantes internacionales
- 24-34 Años de rango de edad promedio
- 7+ Hands-on projects
- 3 Preparación de Certificaciones Internacionales
Accreditations
RNCP 7:
The RNCP is the national repository for professional certification. So, a course with RNCP certification is valid all across the world.
3IA Cote d’Azur Label:
It recognizes that the yearly program includes more than 50% of AI content and offers access to an internship and business engagement network.
Qualiopi RNQ (National Quality Reference System):
Qualiopi is a quality certification brand to attests to the quality of the services provided through professional training, skills assessments, etc.
Recursos para la Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para Inteligencia Artificial
AWS Educate
AWS Educate, an initiative by Amazon Web Services (AWS), equips students and educators with valuable resources, training materials, and hands-on experience to foster the development of cloud computing skills and facilitate career readiness in the industry.
Azure for Education
Azure for Education provides students with Microsoft software, developer tools, and cloud resources for learning and projects, including a $100 voucher.
Adaltas "Cluster Access"
Leveraging Hadoop and Spark for large-scale data processing, this cloud cluster operates at an enterprise-grade level, providing round-the-clock availability.
O’Reilly
O'Reilly is a platform offering quality content for effective study. It features over 60,000 books, 30,000 hours of video, live events, and interactive labs covering cloud computing, software architecture, programming languages, machine learning, and more.
Moodle Access
Moodle offers students comprehensive access to their studies: notifications, schedules, courses, exams, live sessions, lecture recordings, and project submissions.
Support 5/7 "Zendesk"
A resource that allows students to ask questions or seek assistance with academic, career, or administrative tasks. Students can also revisit the answers whenever necessary.
Alumni email account, Microsoft Windows and Office 365 Licenses
All DSTI students enjoy lifelong alumni email access and are given Microsoft Windows and Office 365 licenses.
Resultado del programa
Objetivos del Máster Aplicado en Ingeniería de Datos para Inteligencia Artificial
Los siguientes son los principales objetivos del programa de Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA:
- Domina la arquitectura de TI y Big Data. Adquiere conocimientos y habilidades detallados para crear y supervisar infraestructuras de TI y Big Data.
- Adopte las metodologías DevOps. Explore DevOps y establezca marcos de integración continua para optimizar su proceso de creación e implementación de software.
- Domine el aprendizaje automático y profundo. Aprenda lenguajes de programación y bibliotecas clave para el aprendizaje automático y profundo aplicado, perfeccionando sus habilidades para construir e implementar modelos complejos para aplicaciones prácticas.
- Diseñe clústeres de datos y computación altamente distribuidos. Mejore sus habilidades para crear y gestionar clústeres de datos y computación altamente distribuidos como Hadoop o Spark, lo que permite un manejo eficiente y eficaz de datos a gran escala.
Oportunidades profesionales
Los futuros estudiantes de máster en Ingeniería de Datos para IA pueden abrirse camino a increíbles perspectivas profesionales. La creciente demanda de ingenieros de datos con talento en Europa es evidente, ya que casi todos los estudiantes reciben ofertas de prácticas en un plazo de seis meses, con una remuneración mensual media de unos 1200 €.
- El 95% de los estudiantes reciben una oferta de prácticas en un plazo de 6 meses.
- El 75% de los estudiantes encuentran prácticas en Europa
- Estipendio mensual medio de más de 1000 EUR
- Salario inicial medio de 49.000 euros
Nuestros estudiantes de Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA trabajan como
- Ingeniero de datos
- Ingeniero de programación superior
- Administrador de sistema
- Ingeniero de Aprendizaje Automático
- Arquitecto de soluciones en la nube
- Desarrollador de almacenamiento de datos
Empleadores de nuestra Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para estudiantes de IA
- Adaltas
- África prudencial
- Alvedoo
- Juegos de Ambrator
- Axa Francia
- Círculo de baobabs
- Capgemini
- Alcance de la nube
- Plaza de contenido
- Dashlane
- Data Minded BV
- Datakhi
- CONSULTA DE DATOS
- EDF LAB París Saclay
- enel
- Consulta FENYX
- En cuanto a la comida
- Huawei Technologies Nigeria Ltd.
- INETO
- SERVICIOS DE TECNOLOGÍA INFONOMICS LIMITADOS
- Sociedad Anónima
- Lixo
- Mercedes-Benz
- pelico
- Estadísticas del Bundesamt Deutschland
- Libra esterlina
- Mundo TTE
- Voltio
Galería
Plan de estudios
El plan de estudios de Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA
Cursos de Calentamiento – (75 Hrs) – 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)
- 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)
TI distribuida y de alto rendimiento – 200 horas / 25 ECTS
- Computación en la nube - Amazon AWS “Cátedra DSTI de Computación en la nube” (50 h) - 4 ECTS
- Computación en la nube – Microsoft Azure (25 h) - 3 ECTS
- Tecnologías de Web Semántica para desarrollos en Ciencia de Datos (25h) - 4 ECTS
- Ingeniería de software Parte 1 y 2 (50 horas) - 6 ECTS
- Laboratorios de aprendizaje automático de Python (25 horas) - 4 ECTS
- Ingeniería Web (25h) - 4 ECTS
Gestión de Datos – 180 Horas / 25 ECTS
- Gestión de datos con SQL (25 horas) - 3 ECTS
- Almacenamiento de datos y ETL (25 horas) - 4 ECTS
- Bases de datos gráficas – NoSQL – Parte 1 (25 h) - 4 ECTS
- Bases de datos documentales – NoSQL (5 h) - 2 ECTS
- Ecosistema Big Data por Adaltas (50h) - 4 ECTS
- Canalización de datos Parte 1 y 2 (50 horas) - 8 ECTS
Metodologías Operativas - 150 Horas / 16 ECTS
- Leyes y regulaciones de datos: filosofía, geopolítica y ética (25 h) - 2 ECTS
- Gestión de Proyectos TI – PMP-PMI y Enfoques Ágiles (25h) - 2 ECTS
- Gestión de Datos CRM (25h) - 4 ECTS
- DevOps por Adaltas (50h) - 4 ECTS
- Ciberseguridad (25h) - 4 ECTS
Ciencia de Datos – 125 Horas / 18 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
- Procesamiento de Big Data con R (25h) - 4 ECTS
- Redes Neuronales Artificiales (25h) - 4 ECTS
- Aprendizaje profundo (25 horas) - 4 ECTS
50 horas de sesiones de soporte
- Prácticas obligatorias de 6 meses – 30 ECTS
Tecnologías en Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA
- AmazonAWS
- Microsoft Azure
- Estibador
- Hadoop
- Chispa - chispear
- Servidor Microsoft SQL
- Pitón
- MongoDB
- Neo4j
- R
- do
- Java
- Canalización de datos
- Semántica web
- Nagios, Cónsul, Ansible, GitHub, etc.
Estructura del programa
El programa de Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA otorga 120 ECTS. Abarca 780 horas de instrucción, equivalentes a 90 ECTS, incluido un calentamiento DSTI de 75 horas para el dominio técnico y 50 horas adicionales de sesiones de soporte. Después del curso, una pasantía de 6 meses, valorada en 30 ECTS, ofrece experiencia práctica en ingeniería de datos.
Modos de estudio
DSTI ofrece la Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para 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 Ingeniería 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 Ingeniería de Datos para IA 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 – Tiempo parcial sándwich
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.