Advanced MSc in Information Systems & Artificial Intelligence for Big Data Engineering

Advanced MSc in Information Systems & Artificial Intelligence for Big Data Engineering

Campus Nice Sophia-Antipolis Campus – Campus Paris

Programme MSc
0 mois
Le plus pointu
Certifications
0
Industrielles
Un total de
0
heures
Scolarité
0
on-campus*
Scolarité*
0
télé-enseignement**

*Les étudiants On-Campus auto-financés sont normalement exemptés de TVA Française/Européenne
**Les étudiants en télé-enseignement (Off-Campus) peuvent être soumis à des taxes locales en fonction de leurs pays de résidence

Découvrez le contenu du programme

Tarifs rentrée Automne 2018 – Frais de scolarité

Description du programme

Le programme Advanced MSc en 9 mois (3 mois de cours, 6 mois de stage), avec ses deux rentrées d’Automne et de Printemps, a été conçu pour les carrières en Big Data Engineering, mariant l’excellence mathématique et informatique et qui sont de plus en prisées des entreprises.

Ce programme est essentiellement conçu pour les diplômés du programme DSTI MSc in Applied Data Science & Big Data, tout en restant accessible à des candidatures externers*.
* Si vous n’êtes pas un diplômé de DSTI, veuillez vous assurer de bien prendre connaissance du contenu du programme Applied MSc afin de pouvoir comparer vos connaissances.

La France a une longue tradition d’excellence dans les disciplines de l’analyse et conception des systèmes d’information complexes ainsi qu’en mathématiques, les deux fondations essentielles pour devenir Data Engineer.

Les cours sont dispensés exclusivement en Anglais sur les périodes :

  • Octobre à Décembre pour les rentrées d’Automne;
  • Avril à Juin pour les rentrées de Printemps;

en temps plein (5h / jour en moyenne) ainsi que les “Engineering Projects” (voir plus bas) puis suivi d’un stage de 6 mois.

Dans ce programme Advanced MSc, vous apprendrez à :

  • tirer parti de la performance des algorithmes d’intelligence artificielle (machine learning, deep learning) en utilisant des techniques de programmation avancées;
  • gérer des données complexes pour des techniques d’intelligence artificielle appliquées telles que la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel (TALN);
  • apprendre à appliquer le Deep Learning pour les applications de vision par ordinateur
    • Les cours du programme Advanced MSc programme sont donnés en temps plein depuis les campus de Data ScienceTech Institute (en moyenne 5h / jour).

      Si vous disposez de droits de financement au titre de la formation professionnelle (ou dispositifs assimilés), veuillez nous consulter pour étudier des possibilités de co-financement. Nous rappelons que ce programme est en temps-plein uniquement et que vous devez donc disposer du temps nécessaire pour pouvoir y assister. Si vous cherchez un programme en temps-partiel permettant d’étudier et travailler, veuillez consulter les modalités notre programme International Executive MSc in Applied Data Science & Big Data.

    Les étudiants On-Campus qui ne sont PAS citoyens et titulaires d’un passeport d’un pays de l’Espace Économique Européen (EEE), d’Andorre ou de Monaco, doivent déposer une demande de visa étudiant long-séjour (VLS/TS).
    Merci de consulter vos obligations sur notre page « Procédures de visa.

    Prochaine rentrée: Automne 2018

    Cycle d’études Advanced MSc

    2 Certifications Industrielles


    Databricks Certified Developer on Apache Spark

    Apache Spark
    Preparation for Databricks Certified Developer on Apache Spark**


    Google Certified Professional - Data Engineer

    Google Cloud Platform
    Preparation for Google Certified Professional – Data Engineering**


    Ce programme Advanced MSc se compose de l’ensemble des modules suivants* :
    (le volume horaire représente les heures de présence en classe. Il est attendu des étudiants un supplément de travail personnel)

    Complex Information Systems
    0hrs

    • Architecture (CIS1)
    • Preparation for Google Certified Professional – Data Engineer Certification**

    • Software Engineering (CIS2)
    • Data-intensive applications with Microsoft .Net
      Parallel Processing and Concurrency in the .NET Framework, In-Memory processing with .Net & MS SQL Server

    • IT Security (CIS3)
    • Security of Information Systems in a Big Data Environment
      Fundamentals of cryptography for data transfers, Fundamentals of cyber-security, RDBMS security model, Hadoop security model, fundamentals of certified code with Model Checking approaches
    Artificial Intelligence
    0hrs

    • Distributed Processing for Machine Learning (AI1)
    • Preparation for Databricks Certified Developer on Apache Spark**

    • Applied Artificial Intelligence (AI2)
    • Computer Vision using Python
      Clustering, searching content and classifying images’ contents
    • Natural Language Processing using Python
      Processing raw text, categorising and tagging words, classify text, extracting information, sentences’ structures and meaning
    • Spatio-Temporal Data Analysis using SAS
      SAS/STAT GLM, KRIGE2D, SIM2D, SPP & VARIOGRAM procedures
    • Data Assimilation using Matlab
      Applications of Inverse Problems to oceanographical and meteorological data for modelling and prediction

    • High-Performance Artificial Intelligence (AI3)
    • Deep Learning on GPU
      Deep neural networks, deep convolutional neural networks & residual nets
      Using the Torch & Theano for leveraging GPU-based computations

    * Le contenu des cours ainsi que les technologies utilisées peuvent varier en fonction des besoins du marché et sous la supervision du Conseil Scientifique et Pédagogique de Data ScienceTech Institute.
    ** À condition que vous ne soyez pas sujet à un des programmes ‘Sanction Programmes of the United States of America’ qui pourrait affecter votre droit à suivre des cours de préparation à un examen de certification et/ou l’examen lui-même.

    ENGINEERING PROJECTS
    0hrs

    Des « engineering projects » sont donnés aux étudiants durant les différents modules d’enseignement. Les étudiants conduisent leurs projets pendant l’année scolaire jusqu’à la fin des cours et leurs départs en stage. Ces Engineering Projects ont pour but de mettre en pratique les connaissances vues en cours avec l’assistance des professeurs de l’école et peuvent, à ce titre, être issus de travaux de recherche appliquée de nos professeurs affiliés à des laboratoires de recherche.

    Une fois les enseignements terminés, nos étudiants Advanced MSc peuvent choisir de partir en stage ou de continuer à travailler sur leur Advanced Engineering Project et son rapport. DSTI encourage fortement les étudiants On-Campus vers l’option stage alors que ceux en télé-enseignement continueront sur leur advanced engineering project.

    Stage d'application
    0 mois

    Les étudiants On-Campus students sont fortement encouragés de choisir l’option du stage de 6 mois équivalent temps plein (805h, 35h/semaine) afin de se plonger dans l’environnement industriel de la data science. Trouver un stage relève de la responsabilité de l’étudiant. DSTI apporte néanmoins aide, conseils et soutien actifs au travers de son réseau de partenaires industriels et académiques.


    Advanced Engineering Project
    0h*

    Les étudiants en télé-enseignement seront tuteurés par un Enseignant DSTI Professor pour choisir un problème de data science engineering appliqué à l’industrie, rédiger une proposition, couvrir l’état de l’art puis proposer une solution. Les étudiants On-Campus peuvent choisir ce projet en alternative à un stage.

    * le volume de 540h est indicatif pour arriver à un équivalent temps plein de 4 mois (35h par semaine) attendu par l’Institut pour réaliser ce projet.

    Les frais de scolarité sont exprimés hors taxes applicables à la situation et/ou pays de résidence de l’étudiant et sont valides pour la rentrée d’OCTOBRE 2018 et seront sujets à modification pour les prochaines rentrées. Les frais de scolarité pour MARS 2019 seront publiés en Octobre 2018.

    Les étudiants en auto-financement n’ont normalement pas à supporter de TVA Française/Européenne. Par contre, si l’étudiant bénéficie d’un financement partiel ou total au titre d’un mécanisme de formation professionnelle, alors ce financement, et donc le financeur, devra supporter la TVA. Dans tous les cas, des taxes locales au pays de résidence peuvent s’appliquer. Veuillez-nous contacter pour vérifier votre situation.

    Advanced MSc in Information Systems and Artificial Intelligence for Big Data EngineeringRentréeFrais de scolarité (hors taxes applicables)
    Étudiants On-CampusAUTOMNE 20188 000€
    Télé-enseignementAUTOMNE 20184 800€

    Les étudiants âgés de moins de 28 ans (sauf les étudiants ressortissants de l’UE munis de leur carte d’assurance maladie européenne) doivent être affiliés à la Sécurité sociale étudiante et doivent, lors de leur inscription, choisir un centre payeur (LMDE ou SMEREP (Paris) ou MEP (Sophia)) pour le remboursement de leurs soins.

    Une fois prononcé admis, vous devrez verser 10% des frais du programme (10% pour les étudiants On-Campus et 20% pour ceux en télé-enseignement) afin de confirmer et sécuriser votre place (virement, chèque français ou carte bancaire).
    Ce premier paiement ne serait remboursable qu’en cas de circonstances exceptionnelles pour ne pas finalement suivre le programme : non-obtention du visa pour les étudiants internationaux hors EU ou preuve d’un changement soudain de situation financière.

    Le paiement des frais restant peut être découpé jusqu’à 5 mensualités sur la durée du programme.

    Dans de l’utilisation d’un dispositif de financement externe relevant de la formation professionnelle ou assimilé, nous traiterons directement avec le financeur concernant la proportion des frais éligibles à une prise en charge. Veuillez noter que la TVA Française pourra alors s’appliquer au financeur.

    CANDIDATS DIPLÔMÉS D’UN NIVEAU BAC+3

    6 ans d’expérience professionnelle

    CANDIDATS DIPLÔMÉS D’UN NIVEAU BAC+4

    3 ans d’expérience professionnelle

    CANDIDATS DIPLÔMÉS D’UN NIVEAU BAC+5 ou plus

    1 ans d’expérience professionnelle ou diplôme équivalent au programme DSTI Applied MSc

    Diplômés du programme DSTI Applied MSc

    Pas de conditions particulières