DSTI School of Engineering - Paris

MSc 1 - data engineering for artificial intelligence
DSTI School of Engineering - Paris

Paris 75005
Niveau requis : Bac+3
Bac +5
Temps plein - Alternance
Oct. 25
Aucun avis

En bref

Accréditation(s) FC-RNCP, QUALIOPI
Niveau RNCP Titre RNCP de Niveau 7
Niveau d’études Bac +5
Rythme Temps plein - Alternance
Date de rentrée Oct. 2025
Formation reconnue par l'État Oui

Description

Le cursus Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence vous permettra de comprendre, analyser, concevoir, implémenter et suivre les grandes architectures IT et Big Data. Vous maîtriserez les langages de programmation les plus répandus pour industrialiser les algorithmes et modèles de Machine et Deep Learning. L’architecture et le déploiement des clusters de données et de calculs tels que Hadoop ou SPARK n’auront plus de secrets pour vous. Vous découvrirez également les méthodologies DevOps et comment mettre en place une architecture d’intégration continue.

Programme

Warmup Courses (75hrs) - 6 ECTS

DSTI provides warm-up courses for the Applied MSc in Data Engineering for AI, ensuring all students, regardless of background, start with equal understanding of data analysis potential.

Distributed & Performance IT – 200 Hours / 25 ECTS

The Distributed & Performance IT module in the Applied MSc in Data Engineering for AI programme teaches courses including Amazon AWS, Microsoft Azure, Web and Software Engineering, Python Machine Learning Labs, and Semantic Web technologies for developing data science skills.

Data Management – 180 Hours / 25 ECTS

The Data Management module covers SQL data wrangling, data warehousing, ETL, graph and document NoSQL databases, big data ecosystems by Adaltas, and data pipeline parts 1 and 2.

Operational Methodologies - 150 Hours / 16 ECTS

Our comprehensive module covers essential topics for successful IT project management. It delves into project management principles using both PMP-PMI and Agile methodologies, along with data privacy and security frameworks. The module also explores CRM Data Management, Cybersecurity, and DevOps.

Data Science – 125 Hours / 18 ECTS

After this module, students will gain a comprehensive understanding of the mathematical and statistical foundations of data science, as well as practical skills in big data processing and machine learning.

50 Hours of Support Sessions

After each course, students get 1-2 weeks for review, with support sessions available for queries. Professors answer doubts in these sessions, ensuring individual attention from DSTI.

Objectifs de la formation

Maîtriser l'informatique et l'architecture

Acquérez des connaissances approfondie et des compétences pour créer et surveiller les infrastructures IT et Big Data.

  Adopter les méthodologies

Explorez le monde de DevOps et mettez en place des cadres d'intégration continue pour améliorer votre processus de création et de déploiement de logiciels.

  Maîtrisez le Machine Learning et le Deep Learning

Apprenez les langages de programmation clés et les bibliothèques pour le machine learning et le deep learning appliqués, perfectionnez vos capacités à construire et déployer des modèles complexes pour des applications pratiques.

  Concevez des Clusters de Calcul hautement distribués.

Renforcez vos capacités à créer et gérer des clusters de données et de calcul hautement distribués tels que Hadoop ou Spark, permettant une manipulation efficace et efficace des données à grande échelle.

Points forts

Leader en data et IA en France, DSTI propose un programme de ‘Applied Bachelor’ en cours d’accréditation RNCP 6. Notre ‘Applied MSc’ détient l’accréditation RNCP 7. De plus, DSTI est reconnu sous le label 3IA Cote d’Azur pour un contenu AI important et possède fièrement la certification Qualiopi RNQ, affirmant l’excellence de la formation.

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Les avis sur le campus DSTI School of Engineering - Paris

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