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Maestría aplicada en ingeniería de datos para IA
Data ScienceTech Institute
Acerca de este programa
Maestría aplicada en ingeniería de datos para IA
Obtenga experiencia práctica en codificación, ingeniería de datos y aprendizaje automático a través de nuestro programa de Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA. Participar en proyectos prácticos para una exposición real a la industria. Los estudiantes mejoran sus trayectorias profesionales al adquirir una experiencia invaluable a través de pasantías o aprendizajes.
Modos de estudio
- Tiempo completo (2 años)
- Aprendizaje (2 años)
- Acelerado (9 + 6 meses)
- SPOC (15 a 30 meses)
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 Ingeniería de Datos para IA.
- 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 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)
TI distribuida y de 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 horas) - 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 de gráficos – NoSQL – Parte 1 (25 horas) - 4 ECTS
- Bases de datos de documentos – NoSQL (5 horas) - 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: filosofías, geopolítica y ética (25 horas) - 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
- MicrosoftAzure
- Estibador
- Hadoop
- Chispa - chispear
- Servidor Microsoft SQL
- Pitón
- MongoDB
- neo4j
- R
- C++
- Java
- Canalización de datos
- Semántica web
- Nagios, Cónsul, Ansible, GitHub, etc.
Entrega del programa
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.
Aprendizaje semipresencial - Modalidad Acelerada (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
Aprendizaje combinado: 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: 17.850 €
La licenciatura
Objetivos de la Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA
Los siguientes son los principales objetivos del programa de Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA:
Dominar la arquitectura de TI y Big Data
Adquiera conocimientos y habilidades detallados para crear y monitorear infraestructuras de TI y Big Data.
Adopte las metodologías DevOps
Explore DevOps y establezca marcos de integración continua para mejorar su proceso de creación e implementación de software.
Aprovechar la máquina y el aprendizaje profundo
Aprenda bibliotecas y lenguajes de programación clave para el aprendizaje automático y profundo, perfeccionando las habilidades para construir e implementar modelos complejos para aplicaciones prácticas.
Arquitecto de clústeres de computación y datos altamente distribuidos
Mejore sus capacidades para crear y administrar datos altamente distribuidos y clústeres de computación como Hadoop o Spark, permitiendo un manejo de datos a gran escala eficiente y efectivo.
Oportunidades profesionales
Los futuros estudiantes de maestría especializados en ingeniería de datos para IA pueden desbloquear increíbles perspectivas profesionales. La creciente demanda de ingenieros de datos con talento en Europa es clara, ya que casi todos los estudiantes reciben ofertas de prácticas en un plazo de seis meses, que ofrecen un estipendio mensual de al menos 1000 EUR.
Pasantías
- 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
Aprendizajes
- 1600 € de estipendio mensual promedio para Aprendizaje
- 1950€ de estipendio medio mensual para Contrat Pro
- 2/3 de los estudiantes reciben ofertas CDI.
- 50% + estudiantes firman sus contratos a través de DSTI
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 almacén 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
- Mentalidad de datos BV
- Datakhi
- CONSULTA DE DATOS
- EDF LAB París Saclay
- enel
- Consulta FENYX
- comida
- Huawei Technologies Nigeria Ltd.
- INETO
- SERVICIOS DE TECNOLOGÍA INFONOMICA LIMITADOS
- JSC
- Lixo
- Mercedes-Benz
- pelico
- Estadísticas del Bundesamt Deutschland
- Libra esterlina
- Mundo TTE
- Voltio
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 one of the finest colleges specializing in Data Science and Artificial Intelligence . The faulty and staff are very caring and understanding . I am from India and every single person made my college life so easy and comforting that I never felt away from home even though this is my first time in a new country . I always believe the qua...