Maestría aplicada en análisis de datos
- Nice, Francia
- Paris, Francia
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
2 años
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo, Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
23 Jan 2026
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Mar 2026
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 14.000 / per year *
FORMATO DE ESTUDIO
La educación a distancia, En el campus, Mezclado
* Las tasas de matrícula pueden reducirse con las becas por méritos del DSTI. Las tasas de matrícula en línea son significativamente más bajas.
DSTI Maestría Aplicada en Análisis de Datos programa de nivel de maestría que impulsa mucho más allá la formación analítica convencional ofrecida por las escuelas de negocios típicos. Este programa único MSc ofrece una mezcla sin precedentes de matemáticas avanzadas, ciencia computacional, y prácticas de TI de vanguardia- todo ello impartido en Inglés. Al integrar plenamente profundos conocimientos técnicos en una profunda perspectiva empresarial, le capacitamos para pasar de la mera generación de conocimientos a la aplicación práctica y la automatización de soluciones analíticas dentro de los sistemas de información modernos.
Nuestro plan de estudios se basa en el rigor científico . Dominarás métodos estadísticos avanzados y sus fundamentos matemáticos, adquiriendo la sofisticación necesaria para construir modelos robustos, listos para la producción. Pero vamos más allá: te sumergirás en la riqueza de las disciplinas informáticas -cloud computing, data warehousing, NoSQL databanks, data pipelining, principios de ingeniería de software, y más- garantizando que puedas dar forma a los ecosistemas de datos que alimentan y sostienen iniciativas analíticas a escala.
A diferencia de los programas analíticos tradicionales, centrados principalmente en la elaboración de cuadros de mando y en una visión superficial, el enfoque de DSTI abarca todo el ciclo de vida de la toma de decisiones basada en datos. Nuestros titulados no se limitan a interpretar los datos, sino que contribuyen a diseñar los canales , configurar la infraestructura y aplicar técnicas de aprendizaje automático para automatizar y poner en funcionamiento análisis en diversos sistemas de información.
En DSTI, ganarás:
- Una sólida base en los principios matemáticos y estadísticos que sustentan análisis rigurosos, fiables.
- Dominio práctico de en varios lenguajes de programación y ingeniería de software, marcos y herramientas -desde R y Python hasta SQL y plataformas nativas en la nube- que permiten soluciones analíticas independientes, de extremo a extremo.
- Exposición en profundidad a prácticas avanzadas de ingeniería de datos, garantizando que pueda contribuir a diseñar, implementar y optimizar flujos de trabajo analíticos escalables.
- Comprensión de la gobernanza , la ética , y las prácticas sostenibles de TI , que le prepararán para desenvolverse en entornos normativos, geopolíticos y medioambientales complejos.
Al finalizar el programa, se convertirá en un versátil, con visión de futuro profesional del análisis de datos . No sólo llevará a cabo estrategias basadas en datos, sino que también integrará, automatizará, y evolucionará continuamente, avanzando desde los confines de la analítica convencional al reino de impacto operativo concreto.
Caracteristicas
- 120 ECTS
- Duración: 2 años
- Admisión: Otoño (octubre) & Primavera (marzo)
Campus
Modos de estudio
- Modo a tiempo completo
- Modalidad a tiempo parcial (aprendizaje) sólo en Francia
El programa se imparte íntegramente en inglés
Objetivos de la Maestría Aplicada en Análisis de Datos
Los siguientes son los principales objetivos del programa de Maestría en Análisis de Datos Aplicados:
- Desarrolla habilidades analíticas. Este programa busca desarrollar una sólida mentalidad analítica para tomar decisiones claras y con base científica.
- Domine el software de inteligencia empresarial y visualización de datos. Domine el software de datos líder con certificaciones del sector.
- Adquiera habilidades en bases de datos. Mejore su perfil de analista de datos con habilidades únicas en diversas tecnologías de bases de datos.
- Aprenda aprendizaje automático. Domine el aprendizaje automático para el análisis predictivo, con aplicaciones prácticas.
- Comprender la gestión de TI y software. Mejorar la comprensión de la gestión de proyectos de TI y los aspectos éticos del manejo de big data.
Los estudiantes de Maestría Aplicada en Análisis de Datos tienen grandes perspectivas profesionales, y casi todos obtienen una pasantía en Europa en un plazo de seis meses y ganan al menos 1000 EUR mensuales.
Pasantías
- El 97% de los estudiantes reciben una oferta de prácticas en un plazo de 6 meses.
- El 88% (45/51) de los estudiantes encuentran prácticas en Europa
- Estipendio mensual medio de más de 1000 EUR
- Salario inicial medio de 45.000 euros
Aprendizajes
- 1600 € de estipendio mensual promedio para Aprendizaje
- 1950€ de estipendio medio mensual para Contrat Pro
- 2/3 de los estudiantes reciben ofertas de CDI.
- 50% + estudiantes firman sus contratos a través de DSTI
Nuestros estudiantes de Maestría Aplicada en Análisis de Datos trabajan como
- Consultor de datos
- Científico/analista de datos de marketing
- Asistente Estadístico
- Consultor
- Analista de negocios
- científico de datos
Empleadores de nuestros estudiantes de Maestría Aplicada en Análisis de Datos
- Innovaciones inalámbricas DeepLearn limitadas
- amaris
- Aircotedivoire
- AbiertoInterior
- CIC + Máster Economía y Estrategia Digital UCA
- Schneider Electric
- TATA Consultoría
- Deloitte
- Globo AI
- naranja liberia
- equipo suave
- Syngenta Francia SAS
- Ankorstore
- 10Alítica
- grupo de investigación
- Eurotstats
- BNP Paribas
- Boehringer Ingelheim Salud Animal Francia
- BOUYGUES Trabajos Públicos
- CLIMATIZACIÓN Y TRATAMIENTO DEL ATLÁNTICO INDUSTRIA DEL AIRE
- Suministro EA
- vivirseguro
- Alten (Sofía)
- PRGX Francia
- Análisis MAS
- Sendinblue
Plan de estudios de Maestría Aplicada en Análisis de Datos
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)
Análisis de datos (125 horas) – 30 ECTS
- Matemáticas Aplicadas a la Ciencia de Datos (25 horas) - 6 ECTS
- Fundamentos del análisis estadístico y aprendizaje automático Parte 1 (25 horas) - 6 ECTS
- Procesamiento de Big Data con R (25h) - 6 ECTS
- Laboratorios de aprendizaje automático de Python (25 horas) - 6 ECTS
- Tecnologías de Web Semántica para desarrollos de Ciencia de Datos (25h) - 6 ECTS
Bases de datos (105 horas) – 26 ECTS
- Gestión de datos con SQL (25 horas) - 6 ECTS
- Almacenamiento de datos y ETL (25 horas) - 6 ECTS
- Bases de datos de gráficos - NoSQL - Parte 1 (25 horas) - Profesional certificado Neo4j de 6 ECTS
- Bases de datos de documentos – NoSQL – Parte 2 (5 horas) - 2 ECTS
- Canalización de datos Parte 1 (25 horas) - 6 ECTS
Gestión y visualización de datos (100 h) – 24 ECTS
- Excel avanzado para análisis de datos y aprendizaje automático (25 horas) - 6 ECTS
- Ecosistema de visualización de datos y aprendizaje automático (25 h) - 6 ECTS SAS® Visual Business Analytics Specialist
- Informes y visualización (25 horas) - Examen 6 ECTS PL-300: Analista de datos de Microsoft Power BI
- Gestión de datos CRM (25 horas) - 6 ECTS Certificado por Microsoft: Asociado consultor funcional de Power Platform
Metodologías Operativas (50h) – 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
45 horas de sesiones de soporte
Prácticas obligatorias de 6 meses – 30 ECTS
Tecnologías en Maestría Aplicada en Análisis de Datos
- Pitón
- R
- SQL
- MicrosoftPowerBI
- Dinámica de Microsoft
- Excel avanzado
- SAS Viya
- Plataformas eléctricas de Microsoft
- MongoDB
- neo4j
- Semántica web
Página de referencia
https://dsti.school/admisiones-y-finanzas-msc/
Los candidatos deben haber completado una licenciatura de 3 o 4 años en cualquier dominio, siempre que se hayan adquirido un mínimo de habilidades "cuantitativas", en una universidad reconocida.
Expedientes academicos
Todos los estudiantes deben presentar su expediente académico y además se puede completar o solicitar cualquiera de las siguientes opciones.
Opción 1: Prueba de admisión estándar + Certificado de licenciatura
Para garantizar la calidad de las solicitudes, valoramos las puntuaciones de los exámenes estandarizados. Para el GRE, el objetivo es obtener un mínimo de 155 en la sección cuantitativa y un promedio superior a 280. Para el GMAT, el objetivo es obtener un mínimo de 42 o superior a 560. Puedes presentar esta puntuación junto con tu expediente académico para mejorar tu solicitud.
Opción 2: Examen de ingreso DSTI en línea
Podríamos solicitarle que complete el examen de admisión DSTI además de presentar su expediente académico. El examen puede realizarse desde casa. Solo necesita una computadora y acceso estable a internet. El examen consta de dos secciones: Matemáticas e Informática.
Habilidad en el Inglés
Dado que todos los cursos se imparten en inglés, los estudiantes deben poseer al menos un nivel B2 de inglés. DSTI evaluará este nivel durante la entrevista de admisión.
Para fortalecer su solicitud, los estudiantes pueden proporcionar sus puntajes de IELTS o TOEFL.
Explora el contenido real del curso DSTI en el acceso para invitados
Estructura del programa
El programa de Maestría Aplicada en Análisis de Datos otorga 120 ECTS. Esto incluye 500 horas de clases (90 ECTS) con 75 horas de DSTI Warm Up para habilidades técnicas y 45 horas de sesiones de soporte. Después del curso, una pasantía de 6 meses (30 ECTS) proporciona experiencia práctica en análisis de datos.
Modos de estudio
DSTI ofrece la Maestría Aplicada en Análisis de Datos 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).
Educación Inicial Modalidad Tiempo Completo
Para principiantes en Data Analytics, 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 – Aprendizaje Semipresencial
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 Análisis de Datos en el campus o en línea.
Aprendizaje combinado: modo acelerado
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.


