Maestría aplicada en ingeniería de datos para inteligencia artificial

Objetivos

Este programa de maestría aplicada de 9 meses de clases y una pasantía de 6 meses, con sus dos entradas en otoño y primavera, está diseñado para abrir su carrera a estos trabajos de ingeniería de Big Data que todas las industrias están buscando.

• Finales de septiembre a principios de abril para la entrada de otoño;
• Desde principios de marzo hasta mediados de octubre para la entrada de primavera;

A tiempo completo (5 horas / día) junto con “Proyectos de ingeniería” (ver más abajo) y seguido de una colocación laboral de 6 meses.

Reserve una reunión en línea con el personal de DSTI aquí: https://calendly.com/dsti-info/meeting

Puesto de trabajo

Prácticas de 6 meses

Se recomienda encarecidamente a los estudiantes en el campus que elijan la opción de colocación laboral de 6 meses (805 horas, 35 horas / semana) y se sumerjan en un entorno industrial de ciencia de datos. Encontrar una oportunidad de colocación laboral es responsabilidad del estudiante. DSTI proporciona ayuda, asesoramiento y apoyo activos a través de su red de socios industriales y académicos.

Algunos ejemplos de empleadores que confiaron en nuestros estudiantes:

• Facebook
• Nación del mundo unido
• Vinci
• Disneylandia
• EDF
• Renault
• Aerobús
  & ¡mucho más!

DSTI Warm Up - cursos preparatorios

Los programas de maestría aplicada incluyen cursos preparatorios para que se ponga al día con las habilidades necesarias para comenzar a aprovechar los diferentes temas. Para el MSc aplicado en análisis de datos, el DSTI Warm Up dura 15 días (3 semanas) y se puede seguir en el campus o en línea.

El DSTI Warm Up es un momento fundamental para tus estudios. Como parte integral de los programas, prepara a los estudiantes de DSTI con todo el conocimiento básico en matemáticas aplicadas y TI para un comienzo sin problemas. De acuerdo con su perfil, es posible que se conozcan algunas partes, pero incluso entonces, tenemos muchos comentarios de los estudiantes que nos dicen lo importante que era actualizar los conocimientos anteriores.

Como estudiante de tiempo completo, es posible que no tenga tiempo para asistir en vivo, ya que se entrega cuatro semanas antes del inicio de “Matemáticas aplicadas” (una tradición en DSTI) .
Pero como todo lo demás en DSTI, está grabado y disponible para reproducción ilimitada, por lo que puede asegurarse de haberlo cubierto.

Modos disponibles para este programa

En el campus, en línea, SPOC

Ofrecemos 3 modos de entrega para los programas:

• Modo en campus en nuestros 2 campus
  • Sofía-Antipolis
  • París
• Luego, 2 modos en línea diferentes.
  • Modo Online Live : programa intensivo de 6 meses. 5 horas al día, 5 días a la semana. Las clases se siguen en vivo.
  • Modo SPOC : 18-36 meses, programa a tiempo parcial. Se adapta a estudiantes que quieren trabajar y estudiar al mismo tiempo.

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Objetivos de la Maestría Aplicada en Análisis de Datos

Los siguientes son los principales objetivos del programa de Maestría Aplicada en Análisis de Datos Aplicados:

• Desarrollar habilidades analíticas.
• Este programa tiene como objetivo desarrollar una mentalidad analítica sólida para una toma de decisiones clara y basada en la ciencia.
• Master en Software de Inteligencia de Negocios y Visualización de Datos.
• Obtenga dominio en software de datos líder a través de certificaciones de la industria.
• Adquirir habilidades de base de datos.
• Mejore su perfil de analista de datos con habilidades únicas en diversas tecnologías de bases de datos.
• Aprenda el aprendizaje automático.
• Adquiera competencia en aprendizaje automático para análisis predictivo, con aplicaciones prácticas.
• Comprender la gestión de software y TI.
• Mejorar la comprensión de la gestión de proyectos de TI y los aspectos éticos del manejo de big data.

Los futuros estudiantes de maestría especializados en ingeniería de datos para IA pueden desbloquear increíbles perspectivas profesionales. La creciente demanda de ingenieros de datos con talento en Europa es clara, ya que casi todos los estudiantes reciben ofertas de prácticas en un plazo de seis meses, que ofrecen un estipendio mensual de al menos 1000 EUR.

• El 95% de los estudiantes reciben una oferta de prácticas en un plazo de 6 meses.
• El 75% de los estudiantes encuentran prácticas en Europa
• Estipendio mensual medio de más de 1000 EUR
• Salario inicial medio de 49.000 euros

Nuestros estudiantes de Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA trabajan como

• Ingeniero de datos
• Ingeniero de programación superior
• Administrador de sistema
• Ingeniero de Aprendizaje Automático
• Arquitecto de soluciones en la nube
• Desarrollador de almacenamiento de datos

Empleadores de nuestra Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para estudiantes de IA

• Adaltas
• África prudencial
• Alvedoo
• Juegos de Ambrator
• Axa Francia
• Círculo de baobabs
• capgemini
• Alcance de la nube
• Plaza de contenido
• Dashlane
• Mentalidad de datos BV
• Datakhi
• CONSULTA DE DATOS
• EDF LAB París Saclay
• enel
• Consulta FENYX
• En cuanto a la comida
• Google
• Huawei Technologies Nigeria Ltd.
• INETO
• SERVICIOS DE TECNOLOGÍA INFONOMICA LIMITADOS
• JSC
• Lixo
• Mercedes-Benz
• pelico
• Estadísticas del Bundesamt Deutschland
• Libra esterlina
• Mundo TTE
• Voltio

El plan de estudios de Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA

Cursos de calentamiento – (75 Hrs) – 6 ECTS

• Matemáticas aplicadas fundamentales (10 horas)
• Estructura de datos y Machine Learning aplicado usando Python & R (20hrs)
• Introducciones a:
  • Gestión de datos (5 horas)
  • Conciencia de IA (5 horas)
  • Arquitectura de Computadores (5hrs)
  • Redes (5 horas)
  • Laboratorios de Sistemas Computacionales (10hrs)
  • Limpiar TI (10 horas)
  • Conceptos básicos de Excel (5 horas)

TI distribuida y de rendimiento: 200 horas / 25 ECTS

• Computación en la nube - Amazon AWS “Cátedra DSTI de Computación en la nube” (50 h) - 4 ECTS
• Computación en la nube - Microsoft Azure (25 horas) - 3 ECTS
• Tecnologías de Web Semántica para desarrollos en Ciencia de Datos (25h) - 4 ECTS
• Ingeniería de software Parte 1 y 2 (50 horas) - 6 ECTS
• Laboratorios de aprendizaje automático de Python (25 horas) - 4 ECTS
• Ingeniería Web (25h) - 4 ECTS

Gestión de Datos – 180 Horas / 25 ECTS

• Gestión de datos con SQL (25 horas) - 3 ECTS
• Almacenamiento de datos y ETL (25 horas) - 4 ECTS
• Bases de datos de gráficos – NoSQL – Parte 1 (25 horas) - 4 ECTS
• Bases de datos de documentos – NoSQL (5 horas) - 2 ECTS
• Ecosistema Big Data por Adaltas (50h) - 4 ECTS
• Canalización de datos Parte 1 y 2 (50 horas) - 8 ECTS

Metodologías Operativas - 150 Horas / 16 ECTS

• Leyes y regulaciones de datos: filosofías, geopolítica y ética (25 horas) - 2 ECTS
• Gestión de Proyectos TI – PMP-PMI y Enfoques Ágiles (25h) - 2 ECTS
• Gestión de Datos CRM (25h) - 4 ECTS
• DevOps por Adaltas (50h) - 4 ECTS
• Ciberseguridad (25h) - 4 ECTS

Ciencia de datos - 125 horas / 18 ECTS

• Matemáticas Aplicadas a la Ciencia de Datos (25 horas) - 3 ECTS
• Fundamentos del análisis estadístico y aprendizaje automático Parte 1 (25 horas) - 3 ECTS
• Procesamiento de Big Data con R (25h) - 4 ECTS
• Redes Neuronales Artificiales (25h) - 4 ECTS
• Aprendizaje profundo (25 horas) - 4 ECTS

50 horas de sesiones de soporte

• Prácticas obligatorias de 6 meses – 30 ECTS

Tecnologías en Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA

• AmazonAWS
• Microsoft Azure
• Estibador
• Hadoop
• Chispa - chispear
• Servidor Microsoft SQL
• Pitón
• MongoDB
• Neo4j
• R
• do
• Java
• Canalización de datos
• Semántica web
• Nagios, Cónsul, Ansible, GitHub, etc.

Estructura del programa

El programa de Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA otorga 120 ECTS. Abarca 780 horas de instrucción, equivalentes a 90 ECTS, incluido un calentamiento DSTI de 75 horas para el dominio técnico y 50 horas adicionales de sesiones de soporte. Después del curso, una pasantía de 6 meses, valorada en 30 ECTS, ofrece experiencia práctica en ingeniería de datos.

Modos de estudio

DSTI ofrece la Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA en dos modalidades: Educación Inicial y Educación Continua.

Educación Inicial

La educación inicial está diseñada para estudiantes menores de 30 años en transición de la escuela o la universidad, preparándolos para convertirse en profesionales competentes en datos. Elija entre dos opciones: Tiempo Completo o Tiempo Parcial (Aprendizaje).

Modo de tiempo completo

Para principiantes en Ingeniería de Datos, sugerimos la modalidad Full-time de 2 años con opción a dos pasantías relacionadas con datos, siendo la segunda obligatoria.

• Calentamiento: 3 semanas
• Cursos Año 1 + prácticas opcionales de 4 a 6 meses
• Cursos de 2º año + prácticas obligatorias de 6 meses
• París y Niza Sophia Antipolis
• En línea

Modo a tiempo parcial (aprendizaje)

El modo de aprendizaje combina trabajo y estudio a tiempo parcial, abierto sólo a estudiantes de la UE o aquellos con una visa de larga duración en Francia. Lea los detalles antes de presentar la solicitud.

• 2 semanas de estudio y 2 semanas de trabajo en una empresa
• Para estudiantes menores de 30 años.
• 2 años
• París y Niza Sophia Antipolis
• En línea (dentro de Francia)

Educación continua

Para los profesionales que suelen tener 30 años o más, la educación continua equilibra el crecimiento profesional y los compromisos laborales. Es perfecto para aquellos con experiencia relevante o educación tecnológica, ya que permite completar de manera flexible la Maestría Aplicada en Ingeniería de Datos para IA en el campus o en línea.

Acelerado (9 + 6 meses)

En Accelerated Learning, los estudiantes terminan sus cursos en aproximadamente 9 meses y luego realizan una pasantía o un trabajo de 6 meses en el campo de datos, lo que reduce el tiempo de comercialización.

• Calentamiento: 3 semanas
• 9 meses de trabajo de curso
• Prácticas obligatorias de 6 meses.
• París y Niza Sophia Antipolis
• En línea

Curso en línea a su propio ritmo (SPOC) (15 a 36 meses)

SPOC es ideal para estudiantes que compaginan estudios con trabajos habituales. El trabajo del curso, completado entre 15 y 36 meses a través de conferencias grabadas, se puede complementar con sesiones en vivo en línea, si están disponibles. La duración del curso es flexible a las necesidades del estudiante.

• 3 hitos para el autoestudio
• Prácticas obligatorias de 6 meses.
• 15 a 36 meses
• Asincrónico
• En línea bajo petición y disponibilidad mutua

Aprendizaje combinado: sándwich a tiempo parcial

DSTI ofrece un "Sándwich a tiempo parcial" o "Contrato de profesionalización". Esta opción es perfecta para personas mayores de 30 años, francófonos y personas que sean ciudadanos de la UE/EEE o titulares de visas de larga duración en Francia.