Formation - Applied MSc in Data Analytics

Référence : Pa8Xy98BLWa4

Durée : 1300 h sur 365 j

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

Un enseignement de haut niveau reconnu au niveau international
Une reconnaissance académique: Titre RNCP "expert en science des données"
Des certifications industrielles externes: Microsoft Power BI et Microsoft Power Platform + Dynamics 365
Une employabilité proche de 100% à la fin du cursus
Des compétences utlisées et recherchées par les entreprises
Un accompagnement sur-mesure de votre projet professionnel
Un environnement multiculturel avec 70% d'étudiants internationaux
Des campus modernes et digitalisés
Un bootcamp organisé en préambule de la rentrée
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

Programme

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)

Databases

- Data Wrangling with SQL (25 hrs)
- Relational Databases Management Systems (25 hrs)
- NoSQL databases (25 hrs)
- Data Pipeline Part I (25 hrs)

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)

Management

- Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics (25 hrs)
- IT Project Management: PMP-PMI and Agile approaches (25 hrs)