Formation - Applied MSc in Data Analytics
Bureautique Numérique Cybersécurité CAO/PAO

Applied MSc in Data Analytics

Référence : Pa8Xy98BLWa4
Durée : 1300 h sur 365 j
Tarif
12 500 €
NET
Logo - Data  ScienceTech Institute
Data ScienceTech Institute
BIOT
Inter-entreprise
Une formation inter-entreprise réunit dans une même session des salariés en provenance de plusieurs entreprises. Le tarif est un prix par participant. Elle se déroule généralement dans les locaux de l'organisme de formation.
Le programme Applied MSc in Data Analytics comportant 6 mois de cours et 6 mois de stage**,** avec ses deux rentrées en automne et printemps, vous permettra d’acquérir des compétences business et d’augmenter vos possibilités d’emploi en renforçant la prise de décision par l’analyse de données. Dans ce Applied MSc, vous maîtriserez les techniques et les outils nécessaires pour livrer vos analyses à l’aide de rapports pertinents et structurés, améliorant ainsi le retour sur investissement des projets de votre entreprise.

Le Data Analyst fait partie des rôles importants qui devraient connaître une demande croissante d’ici 2022.

Détails de la formation

Méthodes et outils pédagogiques

Tous les modules à DSTI sont délivrés en anglais.

Les cours de Applied MSc in Data Analytics peuvent être délivrés à temps plein depuis les campus de Sophia-Antipolis ou Paris (5h/jour en moyenne), en ligne ou en mode SPOC pour les professionnels (à votre rythme et en rentrée continue).

Objectifs de la formation

  • Développer un esprit analytique précis pour structurer vos actions scientifiques et techniques en délivrant des rapports d’aide à la décision clairs et exploitables
  • Maîtriser les logiciels leaders du marché en matière d’informatique décisionnelle (business intelligence & decision science) et de visualisation de données, en plus des certifications industrielles
  • Acquérir des compétences uniques et à forte valeur ajoutée dans diverses technologies de bases de données, dépassant le profil standard d’un Data Analyst
  • Se familiariser avec le Machine Learning pour l’analyse prédictive, avec des bases scientifiques solides et des applications concrètes grâce aux technologies les plus répandues
  • Rafraîchir ses connaissances en mathématiques simples mais puissantes pour des applications statistiques pratiques
  • Etre sensibilisé à la gestion de projets informatiques et aux conséquences juridiques du traitement des données, avec une réflexion éthique sur les conséquences de l’usage du Big Data

Méthodes d'évaluation

L'évaluation du programme Applied MSc in Data Analytics est composée de la manière suivante:

  • Examens écrits individuels à la fin de chaque module
  • Questionnaires à choix multiples
  • Projets d'application
  • Mise en situation professionnelle réelle au travers d'un stage obligatoire

A la fin du cursus académique et professionnel, un jury de diplomation se réunit pour valider les acquis et certifier l'obtention du diplôme.

Les plus

  1. Un enseignement de haut niveau reconnu au niveau international
  2. Une reconnaissance académique: Titre RNCP "expert en science des données"
  3. Des certifications industrielles externes: Microsoft Power BI et Microsoft Power Platform + Dynamics 365
  4. Une employabilité proche de 100% à la fin du cursus
  5. Des compétences utlisées et recherchées par les entreprises
  6. Un accompagnement sur-mesure de votre projet professionnel
  7. Un environnement multiculturel avec 70% d'étudiants internationaux
  8. Des campus modernes et digitalisés
  9. Un bootcamp organisé en préambule de la rentrée
  10. L'esprit famille de DSTI, une écoute et un soutien quotidien

Pré-requis

  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+2 : Expérience professionnelle nécessaire
  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+3 : Expérience professionnelle nécessaire
  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+4 ou + : Aucune condition particulière

Modalités d'enseignement

  • En présentiel
  • En distanciel

Public cible

Tous publics

Sessions programmées

Détails de la session

Lieu de la session :
Biot (06410)
Modalités d'enseignement :
En blended learning
Langue :
Anglais
Horaires :
de 10h à 12h et 14h à 17h
Possibilité de restauration à proximité :
Non

Programme

1
Data Analytics
- Applied Mathematics for Data Science (25 hrs)
- Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part I (25 hrs)
- Machine Learning with Python Labs (25 hrs)
- R for Big Data (25 hrs)
- Semantic Web technologies for Data Science developments (25 hrs)
2
Databases
- Data Wrangling with SQL (25 hrs)
- Relational Databases Management Systems (25 hrs)
- NoSQL databases (25 hrs)
- Data Pipeline Part I (25 hrs)
3
Data Management & Visualisation
- Advanced Excel for Data Analytics & Machine Learning (25 hrs)
- Data & Machine Learning Visualisation Ecosystem (25 hrs)
- Reporting & Visualisation (25hrs)
- CRM Data Management (25hrs)
4
Management
- Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics (25 hrs)
- IT Project Management: PMP-PMI and Agile approaches (25 hrs)

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