| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | EQUIS, CGE, EESPIG, CTI, EUR-ACE, AACSB, AMBA, QUALIOPI |
Description
Le Master of Science Applied in Data Analytics - Expert en Sciences des Données proposé par DSTI au Centre de Formation d'Apprentis numiA forme des professionnels polyvalents et visionnaires de l'analyse de données.
Cette formation de pointe, entièrement dispensée en anglais, combine mathématiques avancées, informatique et pratiques IT pour dépasser les formations analytiques traditionnelles.
Au programme : développement d'un esprit d'analyse structuré pour produire des rapports d'aide à la décision exploitables, maîtrise des logiciels leaders de business intelligence et de visualisation de données enrichis de certifications industrielles, et compréhension approfondie des enjeux de gestion informatique et logicielle.
Ce parcours unique va bien au-delà de la simple production d'insights : les diplômés savent intégrer, automatiser et faire évoluer leurs préconisations pour un impact opérationnel concret.
Ils deviennent des Data Consultants, Data Scientists, Business Analysts ou Statistical Assistants, avec un taux d'insertion de 97% et un salaire de départ moyen de 45 000€.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la data science : statistiques, probabilité, programmation Python et R
- Machine learning et intelligence artificielle : techniques supervisées, non supervisées, et deep learning
- Big Data et architectures distribuées : Hadoop, Spark, gestion des bases de données NoSQL
- Visualisation et communication des données : outils et tableaux de bord, storytelling avec données
- Applications avancées en sciences des données : NLP, analyse prédictive, projets réels en entreprise
Objectifs de la formation
- Appliquer des techniques avancées de collecte, nettoyage et traitement des données massives
- Concevoir et déployer des modèles prédictifs et analytiques pour résoudre des problématiques complexes
- Utiliser des outils et langages spécialisés (Python, R, SQL) pour l’analyse statistique et le machine learning
- Interpréter les résultats d’analyses pour formuler des recommandations décisionnelles précises et adaptées
- Maîtriser les enjeux éthiques et réglementaires liés à la gestion et l’exploitation des données
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