Formation - Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence
Bureautique Numérique CAO/PAO

Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence

Référence : AbaGHspZ34C1
Durée : 1540 h sur 365 j
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Data ScienceTech Institute
BIOT
Le programme Applied Msc in Data Engineering for Artificial Intelligence comprenant 6 mois de cours et 6 mois de stage, avec ses deux rentrées en automne et printemps, est conçu pour ouvrir vos opportunités de carrière aux emplois de la Data Engineering et de l’Intelligence Artificielle.

Le rôle du data engineer requiert des compétences très techniques telles que la programmation, les mathématiques et l’informatique. Il existe une pénurie importante d’experts Big Data et les entreprises, tous secteurs d’activités confondus, en souffrent. Les spécialistes en Data Engineering sont donc très demandés et les employeurs comprennent la valeur ajoutée de leurs rôles. En France et au Bénélux, nous constatons une forte augmentation de la demande de personnes expérimentées en data engineering, tant dans les startups que dans les grandes entreprises internationales.

Détails de la formation

Méthodes et outils pédagogiques

Tous les modules à DSTI sont délivrés en anglais.

Les cours de Applied MSc in Data Engineering for IA 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 votre connaissance, comprendre, analyser, concevoir, implémenter et suivre les grandes architectures SI et Big Data
  • Maîtriser les langages de programmation les plus répandus pour appliquer le Machine et Deep learning
  • Architecturer et déployer des clusters de données et de calculs tels que Hadoop ou SPARK
  • Découvrir le concept de DevOps et mettre en place une architecture d’intégration continue

Méthodes d'évaluation

L'évaluation du programme Applied Msc in Data Engineering for AI 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: Amazon AWS et Cloudera
  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 pour se préparer
  10. L'esprit famille de DSTI, une écoute et un soutien quotidien

Pré-requis

  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+3 : 3 ans d'expérience professionnelle
  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+4 : Expérience professionnelle (y compris les stages)
  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+5 : Aucune condition particulière

Modalités d'enseignement

  • En présentiel
  • En distanciel

Public cible

Tous publics

Programme

1
IT Fundamentals
- Amazon AWS “Cloud-Computing DSTI Chair” (50 hrs)
- Microsoft Azure (25 hrs)
- Semantic Web technologies for Data Science developments (25 hrs)
2
Distributed & Performance Programming
- Software Engineering Part I (25 hrs)
- Software Engineering Part II (25 hrs)
- Machine Learning with Python Labs (25 hrs)
- Java & Scala programming (25 hrs)
3
Data management
- Data Wrangling with SQL (25 hrs)
- NoSQL databases (25 hrs)
- Data Pipeline Part I (25 hrs)
- Data Pipeline Part II (25 hrs)
- Relational Databases Management Systems (25 hrs)
- The Hadoop & Spark Ecosystem (50 hrs)
4
Operational Methodologies
- Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics (25 hrs)
- IT Project Management: PMP-PMI and Agile approaches (25 hrs)
- DevOps & Continuous Integration (50 hrs)
- CRM Data Management (25hrs)
- Cybersecurity (25 hrs)
5
Data Science
- Applied Mathematics for Data Science (25hrs)
- Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part I (25hrs)
- R for Big Data (25 hrs)
- Deep Learning with Python (25hrs)

Ils témoignent

« Le programme Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence de DSTI répond parfaitement à tous mes besoins. Il est intense et spécialement conçu pour répondre à la demande croissante des ingénieurs Big Data. »
Vipin KumarSenior Architect at Aircall
_"DSTI was referred to me by an alumnus and I myself recommended it to five of my friends. I liked the fact that it is an applied programme by having both the theory and the practical. The lenght of the Applied MSc is perfect for me – not too long and all
Adeshina O’TayoApplied MSc in Data Engineering for AI - Autumn 2019 cohort
"_At DSTI, you are challenged by the enormity of content you would be exposed to, the friendly faculty and international crop of fellow students to be a thorough bred professional ready to tackle industry challenges. The program is immersive, practical an
Oluwasegun KADIRIApplied MSc in Data Engineering for AI – Autumn 2019 cohort

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