Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence

DSTI Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence est notre programme phare de niveau master, fruit de plusieurs années d’amélioration continue et d’une étroite adéquation avec les attentes du marché mondial de l’emploi. Il est reconnu pour sa combinaison unique de rigueur mathématique, de techniques avancées de machine learning, et d’applications pratiques en ingénierie informatique, couvrant l’ensemble des applications de l’IA dans les systèmes d’information. Vous développerez une expertise approfondie dans la création, l’optimisation et le déploiement de modèles pilotés par l’IA, afin de résoudre des problèmes complexes dans tous les secteurs de l’économie mondiale.

Tout au long du programme, vous acquerrez les compétences essentielles pour devenir un Data Scientist respecté :

  • Concevoir et mettre en œuvre des processus robustes de préparation, de modélisation et de validation des données, fondés sur des bases mathématiques solides.
  • Sélectionner, ajuster et perfectionner des algorithmes de machine learning de pointe.
  • Prototyper rapidement et industrialiser des solutions d’IA au sein d’infrastructures informatiques modernes.
  • Équilibrer approches probabilistes, déterministes, axées sur les données ou sur les domaines métiers, afin de répondre aux besoins variés de l’industrie.
  • Collaborer étroitement avec des Data Engineers et d’autres acteurs techniques pour intégrer harmonieusement les modèles au sein des systèmes d’information opérationnels.

 

Les Data Scientists efficaces savent également intégrer l’informatique et les systèmes d’information à leur panel de compétences. La Data Science et l’IA n’ont de valeur que si elles sont opérationnalisées : maîtriser les systèmes informatiques, l’ingénierie logicielle, le réseau, le cloud computing ou encore les bases de données est fondamental. Tout ceci permet une coopération fluide entre Data Scientists et Data Engineers, un aspect essentiel que tous les programmes de DSTI incarnent.

Déposez votre candidature dès maintenant pour rejoindre ce programme exigeant et précurseur, et devenir un expert influent en Data Science & Intelligence Artificielle.

DSTI Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence - Student Testimonial
Notre formation est classée parmi les meilleurs Masters, MS & MBA Big Data & Data Sciences de France :
Notre formation est classée parmi les meilleurs Masters, MS & MBA Informatique, Intelligence Artificielle et Big Data à Nice :
Modes d'études
Admission

Programmes DSTI Applied MSc – Dates Clés pour les Rentrées 2025 & 2026

Autumn 2025

Dates limites de candidatures pour :

  1. Étudiants Internationaux : 3 Août 2025
  2. Étudiants France & UE : 26 Septembre 2025

Induction Days / Journées d’Accueil:

  1. Applied Data Analytics | Engineering | Science & AI
    3 Octobre 2025
  2. Applied Cyber Security
    17 Octobre 2025

Dates de début des cours :

  1. Applied Data Analytics | Engineering | Science & AI
    6 Octobre 2025
  2. Applied Cyber Security
    20 Octobre 2025

Spring 2026

Le point d’entrée principal étant la rentrée d’Autumn 2025, les dates clés de celle de Spring 2026 seront annoncées durant l’été 2025.

Veuillez noter que les candidats en mode Self-Pace Online Course (SPOC) ne sont pas assujettis à de quelconques calendriers de rentrée, le démarrage des études dans ce mode est au fil de l’eau.

DSTI Applied MSc in Data Science & AI - En quelques chiffres

Taux de réussite moyen

90%

Taux de satisfaction moyen

8/10

Effectif moyen par promotion

35 élèves

Source du taux de satisfaction: enquête Studies Advisors annuelle (indépendante) auprès des diplômés.

DSTI Learn: the power of Moodle™

Si l’équipe opérationnelle de DSTI est est composée de nombreux ingénieurs & techniciens, nous ne parlons pas assez souvent de notre Environnement Numérique de Travail (Learning Management System). Mais voici quelques éléments sur DSTI Learn, et surtout, n‘hésitez pas à aller y voir du réel contenu des cours de DSTI, simplement ici https://open.dsti.school.

  1. Basé sur la dernière version de la plateforme Moodle™ software, nous déployons les mises à jour de version majeures environ deux mois après leurs sorties.
  2. Equipé avec notre thème responsif qui est agréable que l’on soit en mode desktop, tablette ou mobile.
  3. Hébergé sur Amazon AWS, sur machines efficientes, équipées de leur CPU Graviton, à architecture ARM.
  4. DSTI Learn héberge tous les contenus DST : contenus des cours et leurs examens, les enregistrements vidéos, les tableaux noirs numériques, etc. Mais aussi, tous les évènements organisés par DSTI, tels que les présentations d’entreprises, les guest lectures, etc.
  5. Disponible 24h/24, 7j/7, avec un taux d’uptime de 99.99% (en maintenance moins d’une heure par an).
  6. Simple d’accès, au travers du Single Sign-On DSTI Azure Entra, qui est déjà basculé sur les PassKeys.

Suffisament d'explications ?

Venez l'essayer !

Suivez sur ce lien et cliquez simplement sur le bouton "Access as guest"

Accréditations

Leader en data et IA en France, DSTI School of Engineering propose un programme de Bachelor au niveau RNCP 6. Nos programmes MSc sont au niveau RNCP 7. Ils sont également labellisés 3IA Cote d’Azur . Enfin, DSTI est accrédité Qualiopi RNQ affirmant la qualité de nos process de formation. Le certificat Qualiopi est téléchargeable en cliquant sur ce lien.

Objectifs de l'Applied MSc in Data Science & AI

Voici les principaux objectifs du programme Applied MSc in Data Science & AI.

Affiner les compétences en mathématiques appliquées

Le programme vise à améliorer vos compétences mathématiques et votre capacité à les appliquer pour résoudre des problèmes complexes en Data Science et AI.

Comprendre les algorithmes de l'AI

Notre cours se focalise sur l'objectif d'offrir aux étudiants une compréhension approfondie des algorithmes clés de l'IA, incluant le machine learning, le deep learning et le natural language processing.

Mettre en œuvre les architectures IT et Big Data

Le programme aide les étudiants à mettre en pratique leurs compétences scientifiques en leur apprenant à analyser, concevoir, mettre en œuvre et superviser les architectures IT et Big Data.

Comprendre la gestion de projets IT et les aspects juridiques

Le programme vise à donner aux étudiants une compréhension de la gestion de projets IT et des conséquences juridiques de la manipulation des données, y compris les lois sur la confidentialité. Il introduit également des considérations éthiques sur les conséquences de l'exploitation de Big Data.Cela introduit également des considérations éthiques liées à l'exploitation des grandes données.

Structure du programme Applied MSc in Data Science & AI

L’Applied MSc in Data Science & AI est un programme complet de 120 ECTS en validation totale. Il comprend deux parties : tout d’abord, 840 heures de cours équivalant à 90 ECTS, commençant par un Warm-Up DSTI de 75 heures pour améliorer les compétences nécessaires, et 60 heures de sessions de soutien. Deuxièmement, les stages ou les apprentissages, de 30 crédits ECTS, offrent une excellente expérience pratique de la data science.

Tout cours et/ou bloc de cours/compétences (unité d’enseignement) validé(s) au regard des modalités du contrôle des connaissances constitue automatiquement une validation partielle, avec les crédits ECTS associés.

Caractéristiques du programme

24-33

Tranche d’âge moyenne

80%

d’étudiants internationaux

5+

projets pratiques

3

Préparation aux Certifications Internationales

DSTI School of Engineering - Undergraduate and Postgraduate Education

Formation Initiale

Initial Education est conçu pour les étudiants de moins de 30 ans en transition de l’école ou de l’université, les préparant à devenir des professionnels de données compétents. Choisissez entre deux options: Temps plein ou Temps partiel (Apprentissage).

Mode Temps plein

Pour les débutants en Data Science, nous suggérons le mode Plein-temps de 2 ans avec des options pour deux stages liés aux données, le second étant obligatoire.

Mode Temps partiel (Apprentissage)

Le mode apprentissage combine travail et études à temps partiel, ouvert uniquement aux étudiants de l’UE ou à ceux qui ont un visa de long séjour en France. Lisez les détails avant de postuler.

Continuing Education

Pour les professionnels généralement âgés de 30 ans ou plus, Continuing Education équilibre croissance de carrière et engagements professionnels. C’est parfait pour ceux ayant une expérience pertinente ou une formation en technologie, permettant une réalisation flexible de l’Applied MSc in Data Science & AI sur le campus ou en ligne.

DSTI School of Engineering - Undergraduate and Postgraduate Education
Self-Paced Online Course (SPOC)

SPOC est idéal pour les étudiants qui concilient études et travail régulier. Les cours, terminés entre 15 et 36 mois grâce à des conférences enregistrées, peuvent être complétés par des sessions en ligne en direct si disponibles. La durée du cours est flexible en fonction des besoins de l’étudiant.

DSTI propose une formule ‘Sandwich à temps partiel’ ou ‘Contrat de Professionnalisation‘. Cette option est idéale pour les personnes de plus de 30 ans, les francophones et les citoyens de l’UE/EEE ou les titulaires de visas de long séjour en France.

Programme Applied MSc in Data Science & AI

Warm Up Courses (75hrs) - 6 ECTS

DSTI School of Engineering provides warm-up courses for the Applied MSc in Data Science & AI, ensuring all students, regardless of their background, start with an equal understanding and are able to reinforce their current knowledge to be fully prepared to start the programme. The Warm Up covers the following modules: 

  • Fundamental Applied Mathematics (10hrs) 
  • Data Structure and Applied Machine Learning using Python & R (20hrs) 
  • Introductions to: 
    • Data Management (5hrs) 
    • AI Awareness (5hrs) 
    • Computer Architecture (5hrs) 
    • Networking (5hrs) 
  • Computer Systems Labs (10hrs) 
  • Clean IT (10 hrs) 
  • Excel Basics (5hrs) 

 

Core Data Science & AI - (190Hrs) – 24 ECTS

The Core Data Science & AI module in our Applied MSc programme dives into key topics like Applied Mathematics for data science, Foundations of Statistical Analysis, Time-Series Analysis, Continuous Optimisation, SAS “The SAS Ecosystem DSTI Chair”, and Artificial Neural Networks. 

This course covers the basic notions of applied mathematics required to study optimisation for data science: calculus, linear algebra and complex numbers. 

A course that introduces the fundamentals of descriptive statistics, probability theory, and their applications using the R programming language for data analysis. 

A course that builds on the concepts covered in Part 1 and focuses on topics such as tests, estimators, confidence intervals, inference, ANOVA, PCA, simple linear regression, and their applications using R. 

Learn to analyse temporal data with mathematical foundations and applications in R, for forecasting and predictions. 

This course provides comprehensive preparation for the SAS Base certification, covering SAS Base programming and its application in SAS STATS. 

The course covers critical points, optimisation of multiple variable functions, gradient methods, and constraint-based optimisation using Lagrange multipliers.

This course delves into the fundamental concepts of neural network layers, weights, biases, hyperparameters, as well as optimisation algorithms. Students will see applications of neural networks in classification and regression problems and how to implement them in Python using TensorFlow. 

Core Data Engineering - (250Hrs) – 24 ECTS

This module provides an in-depth look at Amazon AWS Cloud Computing, Software Engineering basics, Python Machine Learning Labs, Big Data Ecosystems, Data Wrangling with SQL and MLOps. It dives into software engineering concepts, machine learning fundamentals, relational database technologies, and MLOps and Big Data tools for robust data solutions. 

This course covers the fundamentals of algorithmics and data structures using classical design and programming, with a focus on practical applications in the C language. 

A course that covers the fundamentals of algorithmics and data structures using object-oriented programming, with a focus on practical applications in the C++ and Python programming languages. 

This course provides an overview of data structures, data cleaning and preparation techniques, feature engineering and machine learning modelling with Python libraries. 

A course that introduces students to DevOps, GitOps, DataOps, and MLOps, unit testing with Spark Data Engineering, CI/CD, artifact deployment to registries such as Docker, JAR, and notebooks, GitOps and MLOps with Apache Liminal, Cloud and MLOps, and the Databricks platform and MLFlow for developing scalable and robust data solutions. 

A course that covers the fundamentals of relational databases, advanced SQL queries, stored procedures, triggers dynamic SQL and their applications with Microsoft SQL Server. 

Learn to use the different cloud services on the AWS platform and prepare for the AWS Certified Solutions Architect – Associate certification. 

A course that covers HDFS, scheduling & resource management, workflow management & ETL, dataflow management, scalable enterprise serial bus, real-time processing with SPARK and data exploration & visualisation. 

Applied Data Science & AI - (215Hrs) – 32 ECTS

These courses encompass advanced techniques in statistical analysis, machine learning, deep learning, and agent-based modelling. They offer a thorough grasp of data science concepts and their practical applications. 

This course covers multiple linear regression, CART and Random Forests, feature selection and engineering, model comparison and competition with a focus on practical applications in R. 

This course prepares students to analyse large datasets including open data and social networks. It reviews conventional statistical methods and their application, alongside modern statistical tools with practical implementation in R. 

A course that provides a comprehensive study of survival analysis techniques using parametric, nonparametric, and semiparametric methods. 

A course that covers variational and sequential data assimilation techniques for identification of initial conditions and parameter estimation with practical applications in Python. 

A course that provides preparation for the Neo4j Certified Professional certification and covers graph-based problem modelling with practical implementations in Neo4j graph databases.

A course that covers MongoDB database technology including collections and documents, advanced MongoDB queries and aggregations, the MongoDB data architecture as well as practical applications. 

This course introduces students to deep learning models using Python libraries with a focus on practical applications in computer vision and natural language processing. 

This course prepares students to solve complex problems using Agent-Based Modelling (ABM), comparisons with statistical, Markov and system dynamics approaches, and ABM validation for trustability. 

A course that provides an introduction to web technology, covering RDF and SPARQL for representing and querying web-rich data, as well as representing and using knowledge on the web with standardised frameworks.

Operational Methodologies (50hrs) – 4 ECTS

A module centred around project management methodologies and ethical and social questions related to data use. 

The course covers the principles and frameworks of data privacy and security, in EU and US regulations as well as the differences between common law and code law. 

This course covers the project management lifecycle, as well as best practices for implementing and working with different approaches like the Agile methodology. 

Support Sessions (60hrs)

Support sessions are dedicated to reviewing course topics in depth, answering student questions, re-explaining harder notions, and preparing for examinations. 

Integrated Professional Experience – 30 ECTS

After completing the coursework, students will be required to demonstrate a professional experience between 4 and 6 months. This could take the form of an internship, employment, or contracting, as long as the standard DSTI evaluation procedures are met. This practical experience enables students to apply their learning in a working environment. 

Certifications

Notre programme permet aux étudiants de se préparer aux certifications suivantes. L’une d’entre elles est nécessaire pour obtenir le diplôme (Neo4J Certified Professional). Une autre certification est fortement recommandée pour l’employabilité mais n’est pas obligatoire pour l’obtention du diplôme.

Technologies du Applied MSc in Data Science & AI

Professeurs

Voici certains des professeurs qui enseignent l’Applied MSc in Data Science and AI.

Pr Jacques Blum

Membre Académique, Professeur

Jacques Blum est Professeur Émérite à l’Université de Nice et a précédemment occupé des postes de professeur à l’Université Joseph Fourier Grenoble et de chercheur au CNRS, et il est Agrégé en Mathématiques de l’Ecole normale supérieure.

Pr Julien Jacques

Professeur

Julien Jacques est actuellement Professeur en Statistiques à l’Université Lumière Lyon 2, avec une expérience précédente en tant que maître de conférences à l’Université de Lille, et un doctorat en Statistiques de l’Université Grenoble Alpes.

Dr Georgiy Bobashev

Professeur

Le Dr Georgiy Bobashev, chercheur principal au sein du Centre de science des données chez RTI International, possède plus de 20 ans d’expérience en modélisation prédictive appliquée à la recherche en santé. Il applique l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la biostatistique à des domaines variés tels que l’usage de substances, le VIH, le cancer et les politiques publiques.

Ressources pour le Applied MSc in Data Science & AI

AWS Academy

AWS Academy, from which DSTI was one of the first French institutions to be accepted, provides higher education institutions with a ready-to-teach cloud computing curriculum that prepares students to pursue industry-recognised certifications and in-demand cloud jobs. AWS Academy curriculum helps educators stay at the forefront of AWS Cloud innovation so that they can equip students with the skills they need to get hired in one of the fastest-growing industries.

Again, as one of the first French institution members of the  Microsoft Learn for Educators (MSLE), DSTI faculty can easily integrate AI Skills, technical skills, and industry-trusted and verified credentials into their curriculum to set students up for real-world success.

Azure for Education offers students access to an impressive library of fully licensed Microsoft software, developer tools, and cloud resources, including a yearly $100 voucher. These resources are vital for learning and completing AI-related projects, leveraging the Microsoft cloud ecosystem.

O’Reilly is a comprehensive platform providing over 60,000 books, 30,000 hours of video, live events, and interactive labs on topics like cloud computing, software development, AI, and machine learning. It offers students extensive learning resources to deepen their knowledge in AI and related fields.

Students gain access to our partner Adaltas cloud-based cluster, which leverages Hadoop and Spark for processing large-scale data sets. This enterprise-grade cluster provides 24/7 availability, allowing students to experience real-world big data environments.

All students enrolled in the programme receive access to a SAS license. This software suite is essential for advanced analytics, business intelligence, and data management tasks, providing students with tools relevant to AI-based decision-making.

Through DSTI Learn, based on the latest Moodle LMS core, students can access their study materials, including notifications, course schedules, exams, live sessions, recorded lectures, and assignment submissions. This platform ensures students remain connected with their coursework anytime, anywhere.

DSTI offers a support system through Zendesk, allowing students to seek help for academic, career, or administrative queries. Students can also revisit past responses, ensuring continuous support throughout their studies.

DSTI students are provided with lifelong access to an alumni email account, along with Microsoft Windows and Office 365 licences, enabling them to stay connected and use essential software for professional and personal use. 

Carrières

L’Applied MSc in Data Science & AI offre des perspectives de carrière brillantes. Presque tous les diplômés décrochent un stage en Europe dans les six mois, avec une allocation mensuelle d’environ 1300 euros.

Opportunités de carrière

Nos étudiants en Applied MSc in Data Science & AI travaillent en tant que

  • Data Scientist
  • Consultant
  • Data Consultant
  • Clinical Data Analyst
  • Research and Application in Data Science
  • AI Product Manager

Stages

98%

des étudiants obtiennent une offre de stage dans les 6 mois

€ 1300+

Indemnité mensuelle moyenne

91%

des étudiants trouvent des stages en Europe

€ 45k

Salaire de départ moyen

Alternance et Contrat Pro

€ 1600

en moyenne par mois pour un Apprentissage

€ 1950

en moyenne par mois pour un Contrat Pro

2/3

des étudiants reçoivent des offres en CDI.

50% +

des étudiants signent leurs contrats via DSTI.

Votre Expérience Professionnelle 

l'atout unique DSTI !

Votre stage obligatoire de fin d'études :

deux possibilités

Le partenaire de DSTI pour des stages de haute qualité et garantis à l'étranger

Depuis plus de 16 ans, notre partenaire CRCC Asia élabore des programmes pertinents et interculturels destinés à celles et ceux qui souhaitent découvrir et s’immerger pleinement en Asie, et désormais également en Europe. Véritables experts dans la création d’expériences enrichissantes, ils mettent en lumière la culture, l’histoire et le mode de vie propres à chaque région.

CRCC Asia propose des programmes de stages internationaux à travers le monde entier afin de dynamiser votre carrière. Postuler pour un stage à l’étranger n’a jamais été aussi simple !

Depuis 2008, plus de 9 000 stagiaires originaires de plus de 150 pays ont déjà participé à ces programmes internationaux, notamment en Corée du Sud, au Japon, en Inde, au Vietnam, en Thaïlande, et maintenant en Europe, à Paris, Londres et Berlin.

Les stages de trois mois proposés par CRCC Asia, pour lesquels les étudiants de DSTI bénéficient de tarifs préférentiels, représentent la manière la plus recommandée, efficace et passionnante pour les étudiants internationaux en ligne d’acquérir une expérience professionnelle et de valider leur formation.

Votre stage, près de chez vous !

Commençons par le plus simple : en tant qu’établissement français d’enseignement supérieur, DSTI School of Engineering peut signer des conventions de stage partout dans le monde, en France comme à l’international.

Dans ce cas, et tout comme pour l’option CRCC Asia, les spécificités du droit français du travail ne s’appliqueront pas : seule la pertinence des missions proposées dans votre stage sera soumise à la validation de la Direction des Études de DSTI.

Cette solution présente certains avantages : (i) vous avez probablement déjà acquis une certaine expérience et savez comment aborder le marché du travail de votre pays, et (ii) vous pouvez réaliser un stage d’une durée allant jusqu’à six mois, ce qui permet de vous concentrer davantage sur vos missions, au lieu d’avoir une approche plus générale combinant découverte d’un pays et d’un nouvel environnement, comme c’est le cas avec CRCC Asia.

Être étudiant à DSTI, c’est aussi bénéficier d’un accompagnement personnalisé dans la préparation et la recherche de stage, avec des conseils adaptés sur votre CV, lettre de motivation et profils professionnels en ligne (LinkedIn, GitHub, etc.). Comme toujours, les étudiants en ligne sont suivis et soutenus exactement au même niveau que ceux présents sur nos campus.

Employeurs de nos étudiants en Applied MSc in Data Science & AI

  • Adaltas
  • Agora Labs
  • Altaroad
  • Altran
  • Automi AI
  • AXA
  • Axires
  • BEL
  • BNP Parisbas
  • Capgemini
  • Caranx Medcial
  • CCN CONSULTING
  • CGG / Sercel
  • Croda International
  • Danone
  • DATATEGY
  • Dental Monitoring
  • Devoteam
  • Eclypia
  • Edenred
  • EDF – Sesame Department
  • Engie Digital
  • EPAM Systems
  • Eurobank
  • Eurodisney
  • InDhu
  • IRT SystemX
  • Liebherr
  • Logiroad
  • Maiple Consultant
  • McDermott
  • Modis
  • Moten Technology
  • NPD Group
  • Research2Freedom
  • Safran Engineering Services
  • Schneider Electric
  • Senseen
  • Signify
  • Soladis
  • Swiss International Air Lines
  • TotalEnergies
  • Trimble Mensi
  • WorldBank

Admissions

Le processus d’admission à DSTI (School of Engineering) est une initiative inclusive, visant à offrir à chaque candidat méritant une chance juste et équitable. Cette procédure d’admission, clairement définie, est applicable à l’ensemble de nos programmes d’études.

Veuillez noter qu’au niveau des Applied MSc, DSTI ne pratique pas d’admission parallèle pour entrée directe en deuxième année.

Éligibilité

Pour être éligible aux programmes Applied MSc de DSTI, les candidats doivent répondre aux critères suivants:

Les candidats doivent avoir étudié les mathématiques au lycée ou posséder une qualification équivalente.

Les candidats doivent avoir obtenu un diplôme de licence de 3 ou 4 ans ou équivalent d’une université reconnue.

DSTI propose trois façons pour les étudiants potentiels de démontrer leurs qualifications académiques. Les étudiants ne peuvent soumettre qu’un seul type de dossier académique parmi les trois options fournies. Cependant, la soumission de preuves de plus d’une qualification mentionnée ci-dessous améliorera vos chances d’admission.

Option 1: Notes minimales + Certificat de licence

Pour être pris en compte pour le programme de MSc Appliqué, les candidats doivent obtenir au moins les notes suivantes ou leurs équivalents : USA – GPA 2.0 ; Allemagne – 3.5 ; France – 12 ; Royaume-Uni – 2:2 (2ème classe, division inférieure) ; Inde – CGPA 6.5 ou classe supérieure de deuxième classe ; Chine – 67%.

Option 2: test d’admission standard + Certificat de licence

Pour maintenir la qualité des candidatures, nous apprécions les scores des tests standardisés. Pour le GRE, visez un minimum de 155 dans la section quantitative et un score total moyen proche de 300. Pour le GMAT, visez un score minimum de 42, avec un score total moyen approchant 600.

Option 3 : Examen d’entrée DSTI en ligne + Certificat de licence

Si les critères ci-dessus sont inaccessibles, envisagez de passer l’examen d’entrée DSTI en ligne depuis chez vous. Tout ce dont vous avez besoin est un ordinateur et une connexion internet stable. L’examen comprend deux sections: Mathématiques et Informatique.

Comme tous les cours sont enseignés en anglais, les étudiants doivent avoir un niveau B2 en anglais. DSTI évaluera la maîtrise de l’anglais lors de l’entretien d’admission.

Pour renforcer une candidature, les étudiants peuvent soumettre leurs scores IELTS ou TOEFL.

IT Requirements

Students at DSTI should have a Windows PC laptop, not Apple Mac, with these minimum specs:

At least Intel Core i5 quad-core or Intel i7 dual-core (or AMD equivalent).

16GB Minimum

1TB SSD, minimum.

It’s a personal choice of investment. If to be done: NVIDIA GPU.

Your PC must be able to run the main latest Windows version (currently: Windows 11).

DSTI will provide a Windows Education (eq. to Enterprise edition) key when classes start.

Don’t purchase MS Office 365: DSTI will provide a full product license when classes start.

Processus d'admission

Le processus d’admissions de DSTI School of Engineering est rigoureux, il offre une chance équitable à tous les candidats éligibles.

Commencez par explorer notre Applied MSc en Data Science & AI et les autres programmes disponibles pour trouver celui qui correspond le mieux à vos objectifs de carrière. Réservez une réunion d’information en ligne avec notre équipe d’admission pour obtenir des conseils sur le programme et discuter des frais de scolarité.

L’inscription se fait en ligne, et nous évaluons votre admissibilité. Vous devrez télécharger les documents habituels: une pièce d’identité, un CV et une lettre de motivation.

Après avoir évalué votre demande initiale, DSTI vous invitera à poursuivre le processus. Vous devrez fournir les documents mentionnés dans l’une des deux premières options. En leur absence, vous pouvez opter pour la troisième option.
Après avoir évalué votre candidature, DSTI vous demandera de soumettre votre dossier académique et pourra vous demander de passer un examen d’entrée.

Dossiers académiques

Tous les étudiants doivent soumettre leur dossier académique et l’une des options ci-dessous peut également être complétée ou demandée :

Option 1: Test d’admission standard + Certificat de Bachelor
test d’admission standard + certificat de licence Pour garantir la qualité des applications, nous valorisons les scores des tests standardisés. Pour le GRE, visez un minimum de 155 dans la section quantitative et supérieur à 280 pour un total moyen. Pour le GMAT, visez un score minimum de 42, soit plus de 560.

Celui-ci peut être soumis en plus de votre dossier académique pour booster votre candidature.

Option 2: Examen d’entrée DSTI en ligne
Nous pouvons vous demander de passer l’examen d’entrée DSTI en plus de soumettre votre dossier académique. L’examen peut être complété à domicile. Tout ce dont vous avez besoin est un ordinateur et un accès Internet stable. L’examen comprend deux sections : Mathématiques et Informatique.

Si votre candidature est retenue, vous serez invité à passer un entretien d’admission de 20 minutes pour confirmer votre intérêt, votre adéquation avec les cours et votre maîtrise de l’anglais.

Si vous êtes admis, vous recevrez une décision officielle d’admission par email.

Pour plus d’informations, veuillez consulter notre processus d’admission détaillé.