International Executive MSc in Applied Data Science & Big Data

SPOC MSc in Applied Data Science & Big Data
Formation Continue Temps Partiel en Ligne – Small Private Online Course (SPOC)

Temps Partiel
En Ligne
0 mois
Formation continue
Applied MSc

Préparation
Certifications
0
Industrielles

Cours HD
enregistrés
0h
replay
illimité

Temps supplémentaire
dédié
0h
Intéractions
avec enseignants

Zones EMEA
à l'Asie du Sud
0
Frais de scolarité*

Zones
Amériques
0$
Frais de scolarité*

*Les frais de scolarité sont exclusifs de toutes taxes locales qui pourraient s’appliquer dans le pays de résidence de l’étudiant et/ou dans le cadre de financement par la formation professionnelle
Les étudiants auto-financés sont normalement exemptés de TVA Française/Européenne

Découvrez le contenu du programme
SPOC MSc in Applied Data Science & Big Data Schedule
SPOC MSc in Applied Data Science & Big Data Schedule
SPOC MSc in Applied Data Science & Big Data World Map

PROGRAMME FORMATION CONTINUE TEMPS PARTIEL
COMBINEZ ÉTUDES ET TRAVAIL

Avantages de notre programme
Small Private Online Course (SPOC)
Applied MSc

  • Contenu du programme identique à notre MSc in Applied Data Science & Big Data.
  • Scolarité à temps partiel, avec des “study time” / “free periods” (temps libre) entre les modules de cours afin de visionner les enregistrements HD.
    Le visionnage des enregistrements de cours est illimité pendant toute la durée du programme ainsi qu’après diplômation.
  • Rendez-vous réguliers avec les enseignants pour soutien pédagogique et questions pendant les “free periods”.
    Pour chaque 25h de cours (1 semaine), les étudiants disposent de 4h de soutien professeurs en direct (et enregistré). Ces rendez-vous sont distincts pour les fuseaux horaires EMEA jusqu’à l’Asie du Sud & Amériques (96h de soutien sur la totalité du programme).
  • Accès 24h/24 et 7j/7 à l’intégralité des supports pédagogiques et outils d’échanges privés en ligne (forums, chats, etc) via Moodle, notre plateforme d’apprentissage.
  • Le travail en groupes dans le cadre des “Engineering Projects” est organisé par fuseaux horaires : un ensemble d’étudiants pour les zones EMEA jusqu’à l’Asie du Sud, un autre pour la zone Amériques.
    Les étudiants en formation continue SPOC ne sont pas livrés à eux-mêmes en regardant passivement des enregistrements de cours : ils collaborent ensembles et appartiennent à une cohorte DST intéractive.
  • Accès libre aux cours en direct en mode off-campus (téléprésence) ou on-campus selon vos disponibilités et envies.

Notre programme de formation continue Applied MSc en mode SPOC sur 18 mois en temps partiel, avec ses deux rentrées d’Automne et de Printemps, est conçu pour ouvrir vos opportunités de carrière aux emplois en Big Data Analytics très recherchés par les entreprises.

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 appliquées, les deux fondamentaux essentiels pour devenir un Data Scientist tel que décrit sur notre page “Comment devenir Data Scientist?”.

Les cours sont dispensés exclusivement en Anglais sur les périodes :

  • Début Octobre d’une année X à fin Mars de l’année X+2 pour les rentrées d’Automne
    (ex. du 2 Octobre 2017 au 30 Mars 2019);
  • Mi-Mars d’une année Y à mi-Octobre de l’année Y+2 pour les rentrées de Printemps
    (ex. 12 Mars 2018 au 9 Octobre 2020);

La séquence de cours se déroule telle que sur le schéma ci-contre. La fréquences des cours est plus intense durant les deux premiers semestres (225h par semestre) puis plus légère sur le troisème (150h).
À la fin de la période des 18 mois, les étudiants SPOC MSc ont la possibilité d’obtenir une période supplémentaire de 6 mois pour passer les examens de certification SAS & Amazon AWS.

Les cours du programme SPOC Applied MSc programme sont enregistrés tous les jours. En moyenne, une journée de cours réprésente 5h de d’enregistrement à visionner. Chaque module de cours dure une semaine (25h) our deux semaines (50h).

Dans ce programme SPOC Applied MSc, vous apprendrez comment :

  • comprendre, analyser, concevoir, implémenter et suivre les grandes architectures SI pour Big Data;
  • vous familiariser avec les algorithmes de machine et deep learning avec une approche industrielle des mathématiques appliquées;
  • deployer des architectures Big Data et des résultats de Machine Learning dans les systèmes dits “corporate” et vous familiariser avec la data visualisation;
  • vous éveiller aux conséquences juridiques de la manipulation de données ainsi qu’un début de réflexion sur l’éthique des conséquences de la fouille de données.

Le programme vous prépare à passer deux examens de certifications industrielles au travers des cours :

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.

2 Certifications Industrielles

Amazon AWS *Cloud-Computing DSTI Chair*
Preparation for AWS Certified Solutions Architect – Associate

WS Certified Solutions Architect - Associate

SAS Institute *The SAS ecosystem DSTI Chair*
Preparation for SAS Enterprise Miner certification

Data ScienceTech Institute SAS Gold Partner Logo


SPOC MSc in Applied Data Science & Big Data SPOC World Interaction
SPOC MSc in Applied Data Science & Big Data SPOC Schedule Template

Ce programme SPOC Applied 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)

Information Systems
0hrs

  • Architecture (IS1)
  • Amazon AWS “Cloud-Computing DSTI Chair” **
    Preparation for AWS Certified Solutions Architect – Associate
    Big Data and Machine Learning on Amazon AWS
  • Software Engineering (IS2)
  • Analysis and Design of Information Systems
    Refreshers in Computer Science: fundamentals of algorithmics
    & data structures using C & C++
    Analysis methodology, E/R model & LAPAGE method for data model design
  • Databases (IS3)
  • Data Wrangling backed with MS SQL Server
    Advanced SQL queries, stored procedures & triggers (T-SQL)
    Combining SQL and .Net code for complex ETL (SSIS)Dynamic Reporting and BI (SSRS)
  • Semantic Web (IS4)
  • Integrating Semantic Web technologies in Data Science developments
    Representing and querying web-rich data (RDF, SPARQL), Introducing Semantics in Data (RDFS, Ontologies), Tracing and following data history (VOiD, DCAT, PROV-O)
Applied Data Science & Big Data
0hrs

  • Foundations (DSBD1)
  • Applied Mathematics for Data Science
    Calculus – Linear Algebra – Trigonometry & Complex Numbers
  • Algorithmics for Data Science – Optimisation
    Combinatorics and Complexity – Graph-based modelling & algorithms for discrete optimisation
    Introduction to continuous optimisation
  • Machine and Deep Learning (DSBD2)
  • Foundations of Statistical Analysis and Machine Learning
    Probabilities and distribution – Tests – Inference – Regression – Clustering
  • Advanced Statistical Analysis and Machine Learning
    CART and Random Forests and applications to Map/Reduce – Features Selection & Engineering
    Models Comparison & Competition
  • Artificial Neural Network and introduction to Deep Learning
    Data representation and distributed representations, Universal Interpretation Theorem, Probabilistic Interpretation, backpropagation and stochastic gradient descent
  • SAS Institute “The SAS ecosystem DSTI Chair” **
    Preparation to SAS Certified Predictive Modeler Using SAS Enterprise Miner 14
    SAS and Hadoop – SAS Visual Analytics – Base SAS
  • MapReduce Ecosystem (DSBD3)
  • The Hadoop & SPARK ecosystem
    HDFS, scheduling & ressources management
    Workflow management & ETL, Dataflow management, Scalable Entreprise Serial Bus
    Realtime, Machine Learning, Data Exploration & Visualisation
Business & Industrial Applications
0hrs

  • Marketing (BIA1)
  • Time-Series Analysis using SAS
    Forecasting Using SAS Software: A Programming Approach (SAS/ETS)
    Forecasting Using SAS Forecast Server Software
  • Operations (BIA2)
  • Survival Analysis using R
    Probabilistic description of Survival data, parametric, non-parametric and semi-parametric (Cox model) statistical methods. Applications to Big Data with penalised Cox regression
  • Project Management (BIA3)
  • IT Project Management: PMP-PMI and Agile Approaches
    PMBOK (PMI) – Agile Approaches – Kanban
  • Social Sciences (BIA4)
  • Agent-Based Modelling for population behaviour
    Modeling objectives, model types, matching modelling approaches to studies objectives, ODD protocol, ABM objectives and components
  • Modelling complex and chaotic economic systems with System Dynamics
    Causal loop diagrams, Stock and flow diagrams, Non-linear algrebraic equations, Chaos Theory
Ethics & Law
0hrs

  • Data regulations (L1)
  • Data ownership and protection laws and regulation
    Private Data – Corporate Data
    EU Data Protection Act, GDPR, US-EU Data Transfers regulations

*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.
** Sauf si l’étudiant serait sujet à des Sanction Programmes of the United States of America qui l’empêcherait de pouvoir suivre ces cours et/ou examens de certification.

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.


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 Mars 2018.
Les frais de scolarité peuvent changer lors d’une prochaine rentrée. Les frais de scolarité pour la rentrée de Octobre 2018 seront publiés en Mars 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.

80% des frais de scolarité sont dûs au cours de la première année du programme et peuvent être ventilés en 12 mensualités.
Les 20% restants sont dûs à la fin des 18 mois du programme, que l’étudiant devienne diplômé ou pas.

Les étudiants résidants dans les zone EMEA (à l’exception de ceux résidants dans les pays membres de l’Union Européenne et/ou de l’Espace Économique Européeen ) & des zones jusqu’à l’Asie du Sud peuvent demander de régler leurs frais de scolarité en dollars américains (USD).

Les étudiants des zones Amériques peuvent demander de régler leurs frais de scolarité en euros.

SPOC MSc in Applied Data Science & Big DataRentréeFrais de scolarité (hors taxes applicables)
Zones EMEA jusqu’à l’Asie du SudMars 201811 800€
Zones AmériquesMars 201816 800$ (USD)

Candidats diplômés d’un niveau Bac+3

3 ans d’expérience professionnelle

Candidats diplômés d’un niveau Bac+4

Expérience professionnelle (y compris stages)

Candidats diplômés d’un niveau Bac+5

Pas de conditions particulières