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Maestría aplicada en análisis de datos
Data ScienceTech Institute
Acerca de este programa
Maestría aplicada en análisis de datos
El programa de Maestría Aplicada en Análisis de Datos ofrecido por DSTI se centra en conceptos básicos, habilidades prácticas, proyectos del mundo real y orientación experta, lo que garantiza que los graduados estén bien preparados para el mercado laboral. El plan de estudios cubre minería de datos, análisis estadístico, aprendizaje automático, visualización de datos y tecnologías de big data, y se imparte en diferentes modos flexibles. Los estudiantes trabajan en proyectos del mundo real utilizando herramientas y tecnologías estándar de la industria bajo la guía de profesores experimentados. Por último, obtienen una valiosa experiencia profesional a través de prácticas o aprendizajes, mejorando su trayectoria profesional.
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 para dar fe de la calidad de los servicios prestados a través de formación profesional, evaluaciones de habilidades, etc.
Modos de estudio
- Tiempo completo (2 años)
- Aprendizaje (2 años)
- Acelerado (9 + 6 meses)
- SPOC (15 a 30 meses)
Consumo
- Primavera (marzo)
- Otoño (octubre)
- Todos los meses para SPOC
Certificaciones
Para mantenerse al tanto de los cambios en el mundo de los datos, los estudiantes deben prepararse para cuatro certificaciones internacionales, dos de las cuales son obligatorias para completar la Maestría Aplicada en Análisis de Datos.
- Profesional certificado Neo4j
- Examen PL-300: Analista de datos de Microsoft Power BI
- Certificado por Microsoft: Asociado de consultor funcional de Power Platform
- Especialista en Analítica Visual de Negocios SAS®
Recursos para maestría aplicada en análisis de datos
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.
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
SAS Viya es una herramienta para la gestión de datos, el desarrollo de modelos y la implementación de conocimientos. Cada estudiante recibe una licencia básica para aprender y completar proyectos.
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.
Requisitos de admisión
El procedimiento de admisión en el Data ScienceTech Institute (DSTI) es un esfuerzo inclusivo que brinda a los candidatos que lo merecen una oportunidad justa. Este proceso de admisión descrito se aplica a todos los modos de estudio.
Elegibilidad para maestría aplicada
Para calificar para los programas de Maestría Aplicada de DSTI, los solicitantes deben cumplir estas condiciones:
Matemáticas de secundaria
Los solicitantes deberán haber estudiado Matemáticas a nivel de escuela secundaria o poseer una calificación equivalente.
Licenciatura de 3/4 años
Los candidatos deben haber completado una licenciatura de 3 o 4 años o equivalente de una universidad reconocida.
Expedientes Académicos
DSTI ofrece tres formas para que los futuros estudiantes demuestren sus credenciales académicas. Los estudiantes sólo podrán presentar un tipo de expediente académico de las tres opciones previstas. Sin embargo, presentar evidencia de más de una de las calificaciones enumeradas a continuación mejorará sus posibilidades de admisión.
-
Opción 1: Calificaciones Mínimas + Certificado de Licenciatura
Para ser considerados en el programa de Maestría Aplicada, los candidatos deben obtener al menos las siguientes calificaciones o sus equivalentes: EE. UU. - GPA 2.0; Alemania - 3,5; Francia - 12; Reino Unido - 2:2 (División Inferior de 2.ª Clase); India: CGPA 6.5 o segunda clase superior; China: 67%.
Opción 2: prueba de admisión estándar + Certificado de Licenciatura
Para mantener la calidad de las solicitudes, valoramos las puntuaciones de las pruebas estandarizadas. Para el GRE, busque un mínimo de 155 en la sección cuantitativa y una puntuación total promedio cercana a 300. Para el GMAT, busque una puntuación mínima de 42, con una puntuación total promedio cercana a 600.
Opción 3: Examen de ingreso DSTI en línea + Certificado de licenciatura
Si los criterios anteriores son inalcanzables, considere realizar el examen de ingreso DSTI en línea desde casa. Todo lo que se necesita es 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 tener un nivel B2 de dominio del inglés. DSTI evaluará el dominio del inglés durante la entrevista de admisión.
Para impulsar una solicitud, los estudiantes pueden enviar sus puntajes IELTS o TOEFL.
Requisitos de TI
Los estudiantes de DSTI deben tener una computadora portátil con Windows, no una Apple Mac, con estas especificaciones mínimas:
- CPU: Al menos Intel Core i5 (o equivalente AMD)
- RAM: mínimo 8 GB, pero se recomiendan 16 GB
- Almacenamiento: Mínimo 512 GB, se recomienda 1 TB. Se prefiere SSD, pero un sistema de doble disco con SSD de 128 GB/256 GB + disco magnético de 512 GB o 1 TB es una buena alternativa. Si es sólo magnético, debe ser de al menos 7200 rpm, no 5400 rpm.
- GPU: NVIDIA preferida, pero no imprescindible.
- Sistema Operativo: Cualquier versión de Windows. DSTI proporcionará una clave de Windows 10 Professional cuando comiencen las clases.
- No compre MS Office 365; DSTI proporcionará una clave de licencia cuando comiencen las clases.
El incumplimiento de estos requisitos limitará la capacidad de DSTI para brindar soporte de TI.
Proceso de admision
El proceso de admisión del Data ScienceTech Institute (DSTI) es un ejercicio integral que ofrece una oportunidad a todos los candidatos que lo merecen.
Paso 1: Investigación
Para iniciar su solicitud, explore nuestros diversos programas de Maestría Aplicada para encontrar su combinación perfecta. Programe una reunión en línea con nuestro equipo para obtener orientación y verificar las tasas de matrícula de cada programa.
Paso 2: Solicitud
La solicitud se realiza online y valoramos su idoneidad. Deberá cargar documentos estándar: DNI, CV y una carta de presentación.
Paso 3: Evaluación del perfil
Después de la evaluación inicial de la solicitud, DSTI invitará a los solicitantes a continuar con su procesamiento. Los solicitantes deben proporcionar los documentos especificados en la Opción 1 o 2. Si no están disponibles, se puede elegir la Opción 3.
- Opción 1: expedientes académicos y certificado de grado
- Opción 2: Pruebas Estandarizadas y Certificado de Título
- Opción 3: Examen de ingreso en línea DSTI y certificado de grado
Paso 4: Entrevista de admisión
Si su solicitud avanza, lo invitaremos a una entrevista de admisión de 20 minutos para confirmar su interés, idoneidad del curso y fluidez en inglés.
Paso 5: Decisión de admisión oficial
Tras la aceptación, recibirá una decisión oficial de admisión por correo electrónico. Consulte nuestro proceso de admisión detallado para obtener más información.
Does this course require proof of English proficiency?
The TOEFL® test is accepted by 10,000+ universities and higher education institutes in over 150 countries. Book your test today!
Learn moreContenido del programa
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
Entrega del programa
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.
Tasas de matrícula
Tasas totales de matrícula: 14.850 €
La licenciatura
Objetivos de la Maestría Aplicada en Análisis de Datos
Los siguientes son los principales objetivos del programa de Maestría Aplicada en Análisis de Datos Aplicados:
Desarrollar habilidades analíticas
Este programa tiene como objetivo desarrollar una mentalidad analítica sólida para una toma de decisiones clara y basada en la ciencia.
Master en software de visualización de datos e inteligencia empresarial
Obtenga dominio en software de datos líder a través de certificaciones de la industria.
Adquirir habilidades de base de datos
Mejore su perfil de analista de datos con habilidades únicas en diversas tecnologías de bases de datos.
Aprenda el aprendizaje automático
Adquiera competencia en aprendizaje automático para análisis predictivo, con aplicaciones prácticas.
Comprender la gestión de software y TI
Mejorar la comprensión de la gestión de proyectos de TI y los aspectos éticos del manejo de big data.
Oportunidades profesionales
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
Mensaje a la escuela
Videos
Sobre este instituto
Instituto Tecnológico de Ciencia de Datos
En el Data ScienceTech Institute (DSTI), nuestra especialidad es la educación STEM de primer nivel, con especial atención en la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA). Establecido en 2015, nuestro objetivo es formar futuros expertos en datos, completamente...
¿Por qué estudiar en Data ScienceTech Institute
Asociaciones y afiliaciones
El Data ScienceTech Institute (DSTI) ha formado asociaciones y afiliaciones estratégicas con varias organizaciones clave, incluidas AWS, SAS, Microsoft, Arts et Métiers y 3iA Côte d'Azur. Estas asociaciones son vitales porque ayudan a mantener nuestro programa de estudios actualizado y nuestros recursos actualizados. Con estos socios, estamos mejor equipados para apoyar a nuestros estudiantes a medida que avanzan en sus carreras en el ámbito de los datos.
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DSTI is a sophisticated institute. They absolutely care about the students. They help every student in identifying their skills and pushing them further. The face to face mentoring sessions are really helpful to assess our competences. They also help us to share mutual values with the company. DSTI tries to help every student at any time in any ...