A estrutura combina aquecimento técnico, cursos especializados, sessões de suporte e experiência profissional integrada.
DSTI não se esconde atrás de rótulos vagos de cursos. O MSc in Data Analytics with AI é mostrado abaixo por meio de seus blocos de ensino, horas, ECTS e conteúdo do curso.
Uma ponte preparatória para estudantes de diversas origens acadêmicas antes de entrarem no núcleo completo do mestrado.
Uma estrutura transparente de curso a curso que abrange análise, modelagem, sistemas de dados, visualização e governança.
Uma experiência profissional validada em que os alunos aplicam o programa em um ambiente de trabalho relevante.
O Warm Up ajuda estudantes de origens variadas a reforçar as bases técnicas necessárias para iniciar o programa com seriedade.
Core mathematics needed to approach optimisation, data science and quantitative coursework.
First technical bridge into programming, data structures and machine-learning workflows.
Introduction to how data is organised, stored, queried and prepared for analysis.
Initial orientation on artificial intelligence concepts, limits and responsible use.
A first look at how computers execute, store and process information.
Essential networking concepts for students who will work with connected systems and platforms.
Hands-on system practice to consolidate the IT foundation of the programme.
Sustainable IT awareness and responsible digital practice.
Baseline spreadsheet skills before advanced analytics and visualisation coursework.
Este é o coração analítico do programa: matemática, estatística, aprendizado de máquina, modelagem, interpretação e aplicações de domínio.
Calculus, linear algebra and complex numbers required for optimisation and data science.
Descriptive statistics, probability theory and applications using R.
Importing, manipulating, transforming, visualising, exploring and modelling large datasets in R.
Data preparation, feature engineering and machine-learning modelling with Python libraries.
RDF, SPARQL and web standards for representing, querying and using knowledge on the web.
Temporal data analysis with mathematical foundations and applications in R for forecasting.
Complex problem modelling using ABM, with comparison to statistical, Markov and system dynamics approaches.
Tests, confidence intervals, models, assumptions, linear models and regression.
Practical analytics applications across sectors such as marketing, finance, industry and risk management.
Um analista de dados com independência de TI deve entender os princípios de bancos de dados, data warehouses, pipelines, nuvem e software.
Relational databases, advanced SQL queries, stored procedures, triggers, dynamic SQL and Microsoft SQL Server.
Design and implementation of data warehouses and ETL processes in stand-alone and cluster deployments.
Graph-based problem modelling and practical implementation in Neo4j graph databases.
MongoDB collections, documents, advanced queries, aggregations and data architecture.
XML data flow, DTD and schemas, XSL transformations and JSON data formats.
AWS cloud services and preparation for AWS Certified Solutions Architect – Associate.
Procedural programming in Rust, memory representation, ownership, borrowing and reliable code.
Object-oriented programming in C#, SOLID principles, UML, MVC, design patterns and Entity Framework.
Esse bloco conecta a análise às ferramentas e sistemas que as organizações realmente usam para relatórios, CRM e suporte à decisão.
Formulas, data visualisation, PowerPivot, Solver and Visual Basic for Applications.
Data visualisation and machine-learning ecosystem, with a focus on SAS Viya.
Principles and methodologies for designing and analysing information systems.
Preparation for Microsoft Power BI data analysis certification and reporting workflows.
Microsoft Power Platform Functional Consultant preparation and CRM data management software.
Os profissionais de análise também precisam entender o ambiente organizacional, legal e ético no qual os dados são usados.
Data privacy and security principles, EU and US regulation, and differences between common law and code law.
Project management lifecycle and implementation using traditional and agile approaches.
O programa inclui suporte estruturado e experiência profissional para que o conhecimento seja consolidado e aplicado.
Reviewing course topics, answering student questions, re-explaining harder notions and preparing for examinations.
Internship, employment or contracting experience validated through DSTI’s standard evaluation procedures.
Os alunos do MSc Data devem validar o Neo4j certification. Uma segunda certificação aprovada é altamente recomendada e concede a distinção “with Honours” aos graduados.
Para análise de dados, DSTI coloca em primeiro plano as certificações preparadas por meio do gerenciamento de dados de CRM, relatórios do Power BI, estatísticas visuais SAS e AWS computação em nuvem. Outras certificações reconhecidas podem ser aceitas somente quando o corpo docente e Direção de Estudos validarem seu nível e relevância.
Contexto do curso: Gerenciamento de dados de CRM
Site de certificaçãoContexto do curso: Relatórios e visualização
Site de certificaçãoContexto do curso: Visualização de dados e aprendizado de máquina
Site de certificaçãoContexto do curso: Computação em nuvem - Amazon AWS
Site de certificaçãoEsta lista não é gratuita para todos. Cada certificação alternativa deve ser relevante para a rota de estudo e os objetivos de carreira do aluno e permanece sujeita à validação do corpo docente e de Direção de Estudos.
MongoDB
Instituto C++Microsoft
GoogleGoogle
Tableau
dbtMicrosoftMicrosoftMicrosoft
Elastic
OracleOracle
QlikMicrosoftMicrosoft
scikit-learnSASSASDSTI foi construído em torno do ensino conectado. Os estudantes podem estudar no campus, por meio do acesso Live Streamed ou por meio da rota assíncrona on-line, quando essa modalidade se adequar à sua situação e elegibilidade.
Assíncrono online Acesse o programa pela modalidade on-line da DSTI quando ela for a mais adequada à sua situação. O programa inclui experiência profissional integrada. O percurso depende de onde o aluno está baseado e do que faz sentido profissional.
DSTI pode apoiar a experiência profissional na França ou no exterior, sujeito à validação acadêmica e às regras do programa. O trabalho deve ser relevante para os resultados da aprendizagem.
Para muitos estudantes internacionais ou de Live Streamed, o melhor caminho é um estágio relevante no mercado de trabalho local.
Alternativa estruturada Quando relevante, DSTI pode orientar os alunos para uma opção estruturada de estágio internacional por meio de CRCC Asia.
Visite CRCC AsiaOs alunos recebem orientação sobre currículos, perfis públicos, inscrições e posicionamento profissional.
As primeiras funções típicas incluem analista de dados, analista de inteligência de negócios, analista de relatórios ou analista de CRM/Data Management, dependendo da formação do aluno e do projeto de estágio.
Com a experiência, os graduados podem passar para responsabilidades de consultor de análise, engenheiro de análise, analista de produtos de dados ou análise em nível de equipe. O programa não reduz a necessidade de entrega comprovada.
O MSc in Data Analytics with AI está aberto a uma variedade maior de cursos de bacharelado do que cursos de engenharia mais especializados, mas matemática, inglês e prontidão técnica ainda são importantes.
Os candidatos devem possuir um diploma de bacharel reconhecido de 3 ou 4 anos ou equivalente. Espera-se matemática no ensino médio ou equivalente.
Candidatos com menor formação técnica podem ser convidados a fazer o exame de admissão on-line da DSTI em matemática e TI.
Os cursos são ministrados em inglês. IELTS 6.0, Duolingo 110 ou evidência equivalente podem ser necessários.
Os alunos devem ter um laptop com Windows PC com pelo menos 16 GB de RAM, capaz de executar a versão mais recente do Windows.
Candidatos que concluíram ou estão terminando o primeiro ano de um programa de mestrado na mesma área ou um bacharelado de quatro anos na mesma área podem solicitar a entrada direta no Ano 2. Direção de Estudos decide sobre a admissão após uma revisão acadêmica específica.
Exames comuns obrigatórios: Matemática Aplicada; Fundamentos da Análise Estatística — Parte 1; Data Wrangling with SQL. Exame (s) adicional (s) do programa: Analysis & Design of Information Systems.
Se você está hesitando entre análise de dados, engenharia de dados para IA e ciência de dados e IA, a questão-chave é seu centro de gravidade: decisão e implementação, plataformas e pipelines ou modelagem e sistemas de IA.
