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Applied MSc in Data Analytics

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Data

DSTI Applied MSc in Data Analytics

100%

des étudiants en France trouvent un stage

Apprentissage

Mode en alternance disponible
(en France seulement)

90%

Etudiants satisfaits par le programme

Mis à jour le : 09/06/2023

Les Data Analysts sont au coeur de l'aide à la décision dans les organisations

Notre programme Applied MSc in Data Analytics 1, avec ses deux entrées en automne et au printemps, vous permettra d’accroître vos compétences et formations initiales, ainsi que vos opportunités d’emploi en renforçant la prise de décision par l’analyse des données. Dans ce Applied MSc, vous maîtriserez les techniques et outils nécessaires pour mener et livrer vos conclusions avec des rapports pertinents et structurés, améliorant ainsi le retour sur investissement des projets de votre entreprise.

Les cours sont accompagnés de “projets d’application” et sont suivis d’une expérience professionnelle de 6 mois.

3IA label

1 Une fois vos études et votre expérience professionnelle terminées, vos réalisations seront évaluées par notre comité de remise des diplômes. En cas de réussite, vous pourrez obtenir le diplôme “Expert en Sciences des Données”. DSTI est fier de son Applied MSc in Data Analytics, Applied MSc in Data Engineering for AI and Applied MSc in Data Science & AI ui ont été entièrement accrédités au niveau master par le gouvernement français via le mécanisme du RNCP. Le RNCP “Répertoire National des Certifications Professionnelles” est un mécanisme de reconnaissance gouvernemental destiné à vérifier l’adéquation des programmes au marché du travail. Un titre RNCP récompense des besoins spécifiques en termes de transfert de compétences et de connaissances pour une employabilité immédiate, ce qui est au cœur de la philosophie de DSTI.

L'analyste de données est l'un des rôles dont la demande augmente chaque année dans toutes les organisations.


Infographics

En deuxième place des postes les plus demandés des métiers de la donnée (#1 Data Engineer, #2 Data Analyst, #3 Data Scientist), le Data Analyst est parmi les rôles bien établi qui sont en pleine croissance des besoins de recrutement des entreprises d’ici à 2025 (The Future of Jobs Report”, The World Forum).

Les salaires

En Europe, nous rapportons un salaire moyen de niveau intermédiaire entre € 42 000 et € 70 000.

Rémunération moyenne d’un stagiaire en France : 1,000€ par mois

Modes d'étude

Mode "campus"

Choisissez d'étudier sur le campus de Nice Sophia-Antipolis ou de Paris. Vous suivrez 6 mois de cours (environ 5h par jour), suivis de 6 mois de stage.

Off-Campus - full time

500 hours
Designed for those who want to study full time. Study online for a period of 8 months, followed by 5 to 6 months of internship.

En ligne (temps plein)

Conçu pour ceux qui veulent étudier à temps plein. Étudier en ligne pendant une période de 6 mois, suivie de 6 mois de stage.

SPOC - Asynchrone

Conçu pour les professionnels en activité qui souhaitent acquérir de nouvelles compétences. Étudiez en ligne et à votre propre rythme, pour une période flexible pouvant aller jusqu'à 36 mois.

Study pace

Accelerated programme

15 months
Choose to study on the Nice Sophia-Antipolis campus, in Paris or online. You will attend 8 months of classes (about 5 hours per day), followed by a mandatory 6-month internship.

Nominal programme

2 years
Designed for those who want to follow our programmes in 2 years, online (in France) or on our campuses:
• Year 1: 6-month course + 4 to 6 months of internship.
• Year 2: 6-month course + 6-month mandatory internship or apprenticeship (subject to conditions).

Apprenticeship

15 months
For the Data Analytics programme, the apprenticeship takes place over 15 months and is only accessible to students holding a Bac+4 minimum.

Ce programme Applied MSc programme est disponible dans les modes d'études suivants

Je suis un étudiant

Je recherche à compléter mon niveau actuel, avec des programmes niveau licence ou master.
J'ai moins de 30 ans.

Apprendre

Je suis un professionnel

Je cherche à améliorer mes compétences et/ou à réorienter ma carrière au niveau master.
J'ai 30 ans ou plus.

Upskill

Formation Initiale - Modes Disponibles

Mode Durée On-Campus Online
(Off-Campus)
Stage
2 ans
Oui
(fuseau horaire compatible)
Optionel en 1re Année

Obligatoire, 6 mois en 2e Année
14 à 24 mois
Oui
(en France)
N/A
(apprentissage)

Formation Continue - Modes Disponibles

Mode Durée On-Campus Online
(Off-Campus)
Online
Asynchrone
Stage
9 mois
Oui
(fuseau horaire compatible)
Non
Obligatoire, 6 mois
Flexible
Occasionnellement, si la disponibilité de l'étudiant et le calendrier des cours le permet
Occasionnellement, si la disponibilité de l'étudiant et le calendrier des cours le permet
Oui
6 mois, obligatoire (incluant la possibilité de le réaliser chez l'employeur du moment).

MEETING D'INFORMATION COLLECTIF

Tous les Jeudis à 13h, nous tenons des sessions d’information collectives avec notre directeur des admissions pour traiter toutes vos questions.

Découvrez DSTI avec une journée d'immersion !

Vous êtes invités à venir découvrir DSTI, visiter nos campus, participer à un cours, échanger avec nos étudiants et notre équipe. Il suffit de remplir le formulaire ci-dessous et nous reviendrons vers vous avec des propositions de créneaux.

Nom

Ce que j'apprends ?

  • Analytical Mind

    Develop a sharp analytical mind to structure your scientific and technical actions in producing clear and actionnable decision-support reports

  • Leader Softwares

    Master the market leaders software in business intelligence and data visualisation, enhanced by industrial certifications.

  • Database Skills

    Acquire unique and value-added skills in various databases technologies, enhancing the standard profile of a Data Analyst.

  • Machine Learning

    Getting comfortable with Machine Learning for predictive analysis, with solid scientific grounds and concrete applications through the most prevalent technologies.

  • IT & Software Management

    Get awareness of IT project management and the legal consequences of data handling, with a pinch of ethical thinking regarding the consequences of mining (big) data.

Structure du programme

Programme de 450 heures – 60 ECTS
Stage de 850 heures (6 mois)Le stage équivaut à 30 ECTS

Notre programme Applied MSc in Data Analytics est composé de tous les modules* suivants, qui correspondent à des heures réelles de présence en classe(un travail personnel est attendu en plus de ceux-ci):

Warm-Up – 6 ECTS
(75hrs)

Applied Mathematics for Data Science
6 ECTS

(25 hrs)

Calculus – Linear Algebra – Trigonometry & Complex Numbers

Big Data Processing with R
6 ECTS

(25 hrs)

Import and manipulate very large datasets with R – Best data structures selection – Data Transformation – Visualisation – Exploring and modelling

Python Machine Learning Labs
6 ECTS

(25 hrs)

Data structures – Cleaning & preparation – Pandas – Matplotlib – Scikit-learn – OpenCV – Python & Flask – Keras – Numpy

Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part I
6 ECTS

(25 hrs)

Descriptive Statistics - Probability Theory – Applications using R

Semantic Web Technologies
6 ECTS

(25 hrs)

Representing and querying web-rich data (RDF, SPARQL) – Introducing Semantics in Data (RDFS, Ontologies) – Tracing and following data history (VOiD, DCAT, PROV-O)

Data Wrangling with SQL
6 ECTS

(25 hrs)

Fundamentals of Relational Model & Databases, Relational Algebra – Advanced SQL queries, stored procedures & triggers (T-SQL), Dynamic SQL – Applications with Microsoft SQL Server

Datawarehousing & ETL
6 ECTS

(25 hrs)

Using Microsoft SQL Server: stand-alone and cluster deployments, design and implementation of a datawarehouse, structing an Extract, Transform, Load process – Applications with Microsoft SQL Server

Data Pipeline Part I
6 ECTS

(25 hrs)

XML dataflow – DTD & Schemas – XLS Transformation – JSON & Transformations 

Document Databases – NoSQL – Part 2
2 ECTS

(5 hrs)

Fundamentals of MongoDB Databases, Collection and Document – Advanced MongoDB queries, MongoDB aggregations, MongoDB data architecture –Applications with MongoDB and Robo3T

Graph Databases – NoSQL – Part 1
6 ECTS

(25 hrs)

Preparation to Neo4j Certification – Modelling a graph-based problem, implementation with the Neo4j database

Advanced Excel for Data Analytics & Machine Learning
6 ECTS

(25 hrs)

Formulas - Data Visualisation - PowerPivot - Solver - Visual Basic for Application

CRM Data Management
6 ECTS

(25 hrs)

Preparation of certification “Microsoft Power Platform Functional Consultant (PL-200)”

Data & Machine Learning Visualisation Ecosystem
6 ECTS

(25 hrs)

Tables & Machine Learning with SAS Viya

Reporting & Visualisation
6 ECTS

(25 hrs)

Preparation of certification “Analyzing Data with Microsoft BI (DA-100)” 

IT Project Management – PMP-PMI and Agile Approaches
2 ECTS

(25 hrs)

PMBOK (PMI) – Agile Approaches – Kanban – Quality Metrics

Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics
2 ECTS

(25 hrs)

EU & USA approaches – GDPR – Safe Harbour & Successors – Common Law vs Code Law

Warm up (75 hrs - 6 ECTS)

Fundamental applied mathematics

(10 hrs)

• Logical operators and quantifiers. Set theory. Applications, order and equivalence relations.
• Natural integers, relative numbers. Combinatorics: permutations, arrangements, combinations.
Factorial. Binomial formula.
• Real numbers. Accumulation points and theorem of bolzano-weierstrass.
• Real sequences. Limits. Monotonous and adjacent sequences. Accumulation value and cauchy
criterion.
• Real functions of a real variable. Limits. Continuity. Derivability. Sense of variations. Mean value
theorem, rolle’s theorem. Rule of L’hospital. Inverse function and its derivative. Notion of convexity.

Introduction to Data Management

(5 hrs)

• Fundamentals of information systems analysis & design
• Functional dependency: the grounds for “keys”
• Relation model & relational algebra: the foundations of relational Databases
Management Systems (RDBMS) & SQL

Introduction to Computer Engineering

(5 hrs)

• Fundamentals of Computer Architecture & Operating Systems
• A journey from the Turing Machine to (not so) modern architectures, fundamentals of
hardware architectures
• What happens when you power-on a computer: a journey from the BIOS/UEFI via the kernel to the shell
• The illusion of multi-tasking: an engineering feat resting on operating systems

Computer Systems Labs

(10 hrs)

• Introduction to DOS/Power shell command
•Introduction to bash command /scripting Use case on a
Linux server web

Excel Basics

(5 hrs)

• First steps with Excel
• Data types
• Charts and graphics

Data structure and applied Machine Learning using Python & R

(20 hrs)

• An introduction to data structures
• Data Structures for algorithmics: a benchmark on Python & R
• An introduction to data simulation
• Design structures for fitting well known libraries (glmnet, xgboost, sci-kit learn)

Introduction to AI Awareness

(5 hrs)

• Data science, ai, big data, cloud computing, machine learning, etc.: An honest and genuine review of meaning of terms behind the buzz
• The learning processes in living organisms
• The learning process using a computer
• The challenges for usable and deployable AI

Introduction to Computer Science

(2,5 hrs)

• Fundamentals of algorithmics and data structure design
• When a computer scientist does not need a computer: the curious case of the “algorithmic language”

Introduction to Networks

(2,5 hrs)

• Fundamentals of networks layers, routing networks layers, protocols,
address spaces and associated service with TCP/IP
•From the analogue to packetised networking: a journey from the PSTN
to the Internet
•The TCP/IP network suite – fundamentals by example

Clean IT

(10 hrs)

• Python in Google Colab
• Python local setup
• Python virtual environment
• IDE setup: Visual Studio Code
• Jupyter notebook overview
• R local setup
• Github
• Git locally
• Git with IDE (Visual Studio Code)web

Cambridge English

Cambridge English classes
APPRENTICESHIP STUDENTS ONLY

(50 hrs)

English language fundamentals: vocabulary (general and specialised), grammar, conjugation,
and syntax, both oral and written comprehensions.
Evaluation: Linguaskill General Certification Exam assessing all four language skills - speaking, writing, reading and listening.

* Veuillez noter que le contenu des cours et les technologies de soutien peuvent varier lorsqu’ils sont dispensés en fonction des besoins du marché du travail et sous la supervision du conseil scientifique de Data ScienceTech Institute.

** Pour autant que vous ne soyez pas soumis à un programme de sanctions des États-Unis d’Amérique qui affecterait vos droits à suivre ces cours et/ou à passer ces examens.

Types d'évaluations

In order to obtain their degree, students must validate all the assessments required throughout the programme.

The evaluation procedures are as following:

Projets d'application

Tous les étudiants se verront confier des projets d’application inclus dans la majorité des modules. Les étudiants mèneront des projets tout au long de l’année jusqu’à ce que leurs cours se terminent et qu’ils se rendent à leur stage. Ces projets visent à appliquer toutes les connaissances et compétences acquises dans les différents cours et à utiliser les professeurs de la DSTI comme mentors et coachs tout au long de l’année. Certains de ces projets peuvent provenir de travaux de recherche appliquée effectués par nos professeurs affiliés à un laboratoire de recherche.

Resources and tools available for students

Mandatory full validation

  • All our “Applied MSc” programmes can only be completed as “full validation”.
    For a “partial validation”, please refer to our ” continuous education “ offer.

Conditions d'Admission

No particular conditions.

Field: any

DSTI accepts the two international & standardised aptitute exams, GMAT & GRE, as subsitutes for our own entry exam.

Our expectations are:

  • GMAT: a minimum global score of 650 and ideally greater or equal to 700.
  • GRE: a minimum global score of 310 and ideally greater or equal to 320.

Pré-réquis

Matériel informatique obligatoire

Les étudiants DSTI doivent avoir un ordinateur portable Windows Intel PC (les PC ARM & Apple Mac Silicon sont exclus), possèdent les droits d’administration sur leurs machine, avec les spécifications minimales suivantes :

  1. CPU : Intel Core i5 minimum (ou équivalent AMD).

  2. RAM : 8Go minimum, 16GB fortement recommandé.

  3. Stockage : 512Go minimum, 1To recommandé. Disque SSD seulement.

  4. Carte graphique (GPU): une carte NVIDA GPU est un plus, mais ce n’est pas un prérequis obligatoire.

  5. Système d’exploitation : toute édition de Microsoft Windows. DSTI fournira une clé de licence Windows 10 niveau “Professionnel” au début des programmes.

  6. N’achetez pas de license MS Office 365, DSTI en fournira aussi une au début des cours.

Si l’étudiant ne possède pas un matériel conforme à ces prérequis, DSTI ne pourra fournir aucun service de support informatique.

Niveau linguistique requis en Anglais

Tous les cours étant exclusivement délivrés en langue Anglaise, un bon niveau linguistique est obligatoirement requis (équivalent au niveau d’anglais C1 sur l’échelle européenne “CECRL”).

Il n’est pas nécessaire de joindre à votre dossier de candidature une preuve conforme de votre niveau de langue. Cependant, votre niveau en Anglais sera évalué lors de l’entretien d’admission afin de s’assurer de la bonne capacité à assimiler et suivre les programmes souhaités. 

Tarification

En ce qui concerne le suivi du cursus en Alternance, la totalité des frais de scolarité est prise en charge par l’entreprise d’accueil.

Formation Initiale - Parcours Nominal sur 2 ans :

7,435* par an

Tarif unique pour tous les rythmes et modes d'études

  • Temps plein, alternance
  • Campus de Sophia-Antipolis et Paris (on-campus), en ligne synchrone (off-campus)
  • Les tarifs pour les étudiants en auto-financement sont exprimés en TTC
  • Ces tarifs sont valables en HT pour les entreprises & organismes de financement, auxquels s'ajoute une TVA de 20% (voir tarifs détaillés)

Formation Continue - Parcours accéléré (9 mois) ou SPOC :

14,870*

Tarif unique pour tous les rythmes et modes d'études

  • Temps plein, alternance, asynchrone
  • Campus de Sophia-Antipolis et Paris (on-campus), en ligne synchrone (off-campus), en ligne asynchrone (SPOC)
  • Les tarifs pour les étudiants en auto-financement sont exprimés en TTC
  • Ces tarifs sont valables en HT pour les entreprises & organismes de financement, auxquels s'ajoute une TVA de 20% (voir tarifs détaillés)

Perspectives de carrière

DSTI Warm Up - Soyez prêts !

data sciencetech institute course

Le programme Applied MSc comprennent des cours préparatoires pour vous permettre d’acquérir les compétences nécessaires pour commencer à exploiter les différents sujets. Pour le Applied MSc in Data Analytics, le DSTI Warm Up dure 15 jours (3 semaines)et peut être suivi sur le campus ou en ligne.