Tout au long du programme, les étudiants développent des compétences pratiques en programmation, en ingénierie des données et en apprentissage automatique. Ils réalisent des projets concrets pour acquérir une véritable expérience industrielle. 95% de nos étudiants décrochent un stage dans les 6 mois suivant la fin du cours.
Tout au long du programme, les étudiants développent des compétences pratiques en programmation, en ingénierie des données et en apprentissage automatique. Ils réalisent des projets concrets pour acquérir une véritable expérience industrielle. 95% de nos étudiants décrochent un stage dans les 6 mois suivant la fin du cours.
As a front-runner in data and AI in France, DSTI offers a Bachelor programme at RNCP level 6. Our MSc programmes hold a RNCP level 7 accreditation. DSTI is recognised under the 3IA Cote d’Azur Label for extensive AI content and proudly possesses Qualiopi RNQ certification, affirming the quality of our processes. Our Qualiopi certificate can be downloaded by clicking on this link.
Voici les principaux objectifs du programme Applied MSc in Data Engineering for AI:
Big Data Acquérez une connaissance approfondie et des compétences pour créer et surveiller les infrastructures IT et Big Data.
DevOps Explorez le monde de DevOps et établissez des cadres d'intégration continue pour améliorer votre processus de création et de déploiement de logiciels.
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.
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.
Le programme de l’Applied MSc in Data Engineering for AI décerne 120 ECTS. Il comprend 780 heures d’enseignement, équivalent à 90 ECTS, y compris 75 heures de DSTI Warm Up pour la compétence technique et 50 heures supplémentaires de sessions de soutien. Après les cours, un stage de 6 mois, évalué à 30 ECTS, offre une expérience pratique en data engineering.
24-34
Tranche d’âge moyenne
77%
d’étudiants internationaux
7+
projets pratiques
3
Préparation aux certifications internationales
DSTI propose l’Applied MSc in Data Engineering for AI en deux modes: ‘Initial Education’ et ‘Continuous Education’.
Initial Education est conçu pour les étudiants de moins de 30 ans en transition de l’école ou de l’université, les préparant à devenir des professionnels de données compétents. Choisissez entre deux options: Temps plein ou Temps partiel (Apprentissage).
Pour les débutants en Data Engineering, nous suggérons le mode Plein-temps de 2 ans avec des options pour deux stages liés aux données, le second étant obligatoire.
Le mode apprentissage combine travail et études à temps partiel, ouvert uniquement aux étudiants de l’UE ou à ceux qui ont un visa de long séjour en France. Lisez les détails avant de postuler. Lisez les détails avant de postuler.
Pour les professionnels généralement âgés de 30 ans ou plus, Continuing Education équilibre croissance de carrière et engagements professionnels. C’est parfait pour ceux ayant une expérience pertinente ou une formation en technologie, permettant une réalisation flexible de l’Applied MSc in Data Engineering for AI sur le campus ou en ligne.
Dans l’apprentissage accéléré, les étudiants terminent les cours en environ 9 mois, puis entreprennent un stage ou un emploi de 6 mois dans le domaine des données, réduisant le temps de mise sur le marché.
SPOC est idéal pour les étudiants qui concilient études et travail régulier. Les cours, terminés entre 15 et 36 mois grâce à des conférences enregistrées, peuvent être complétés par des sessions en ligne en direct si disponibles. La durée du cours est flexible en fonction des besoins de l’étudiant.
DSTI propose une formule ‘Sandwich à temps partiel’ ou ‘Contrat de Professionnalisation‘. Cette option est idéale pour les personnes de plus de 30 ans, les francophones et les citoyens de l’UE/EEE ou les titulaires de visas de long séjour en France.
DSTI School of Engineering provides warm-up courses for the Applied MSc in Data Science & AI, ensuring all students, regardless of their background, start with an equal understanding and are able to reinforce their current knowledge to be fully prepared to start the programme. The warm up covers the following modules:
The Software Engineering & IT module in the Applied MSc in Data Engineering for AI programme covers courses including Amazon AWS, Microsoft Azure, Web and Software Engineering, Python Machine Learning Labs, and Semantic Web Technologies for developing data science skills.
Learn to use the different cloud services on the AWS platform and prepare for the AWS Certified Solutions Architect – Associate certification.
This course provides a comparative overview with Amazon AWS and focuses on Microsoft Azure services relevant to data lakes and data pipelines.
A course that provides an introduction to web technology, covering RDF and SPARQL for representing and querying web-rich data, as well as representing and using knowledge on the web with standardised frameworks.
This course covers the fundamentals of algorithmics and data structures using classical design and programming, with a focus on practical applications in the C language.
A course that covers the fundamentals of algorithmics and data structures using object-oriented programming, with a focus on practical applications in the C++ and Python programming languages.
This course provides an overview of data structures, data cleaning and preparation techniques, feature engineering and machine learning modelling with Python libraries.
This course provides a comprehensive understanding of web development basics through HTML, CSS and JavaScript for Front-End development. It also includes an introduction to MVC programming with ASP.NET for Back-End and an overview of API framework.
The Data Management module covers SQL Data Wrangling, Data Warehousing, ETL, Graph and Document NoSQL Databases, Big Data Ecosystems and Data Pipelines.
A course that covers the fundamentals of relational databases, advanced SQL queries, stored procedures, triggers dynamic SQL and their applications with Microsoft SQL Server.
A course that covers the design and implementation of a data warehouse, structuring an Extract, Transform, Load process and their applications in stand-alone and cluster deployments.
A course that provides preparation for the Neo4j professional certification and covers graph-based problem modelling with practical implementations in Neo4j graph databases.
A course that covers MongoDB database technology including, collections and documents, advanced MongoDB queries and aggregations, the MongoDB data architecture as well as practical applications.
A course that covers HDFS, scheduling & resource management, workflow management & ETL, dataflow management, scalable enterprise serial bus, real-time processing with SPARK and data exploration & visualisation.
A course that covers XML data flow, DTD and schemas, XSL transformations and JSON data formats for building efficient and scalable data pipelines.
This course covers the fundamentals of data engineering technologies like Apache Spark, Kafka, and modern data platform components. It also introduces the Lambda and Kappa architectures and the concept of “anything as code,” as well as modern CI/CD practices.
A module centred around project management methodologies and ethical and social questions related to data use.
The course covers the principles and frameworks of data privacy and security, in EU & US regulations as well as the differences between common law and code law.
This course covers the project management lifecycle, as well as best pratices for implementing and working with different approaches like the Agile methodology.
A course that covers the preparation for the Microsoft Power Platform Functional Consultant (PL-200) certification, and introduces in Customer Relationship Management (CRM) data management software.
A course that focuses on the various tools and technologies involved in DevOps, including Nagios, Consul, Docker, Ansible, GitHub, and Continuous Integration with Jenkins and Kubernetes.
A course that covers system security design patterns, infrastructure security, data at rest and in-transit encryption and code safety to provide a comprehensive understanding of how to protect computer systems and networks from cyber threats.
This course covers the principles and methodologies behind designing and analysing information systems.
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.
This course covers the basic notions of applied mathematics required to study optimisation for data science: calculus, linear algebra and complex numbers.
A course that introduces the fundamentals of descriptive statistics, probability theory, and their applications using the R programming language for data analysis.
This course teaches how to import, manipulate, transform, visualise, explore, and model large datasets in R, with a focus on selecting the best data structures for optimal performance.
This course delves into the fundamental concepts of neural network’s layers, weights, biases, and hyperparameters, as well as optimisation algorithms. Students will learn the applications of neural networks in classification and regression problems and how to implement them in Python using TensorFlow.
This course introduces students to Deep learning models using Python libraries with a focus on practical applications in computer vision and natural language processing.
Support sessions are dedicated to reviewing course topics in depth, answering student questions, re-explaining harder notions, and preparing for examinations.
After completing the coursework, students will be required to demonstrate a professional experience lasting between 4 and 6 months. This could take the form of an internship, employment, or contracting, as long as the standard DSTI evaluation procedures are met. This practical experience enables students to apply their learning in a working environment.
Pour rester à jour sur les évolutions dans le monde des données, les étudiants peuvent se préparer aux certifications suivantes tout en complétant le Applied MSc in Data Engineering for AI.
Voici certains des professeurs qui enseignent le Applied MSc in Data Engineering for AI.
Membre de l’industrie, Professeur
David Worms est le PDG et fondateur d’Adaltas, une entreprise spécialisée dans les services de conseil en big data et Hadoop, avec plus de 19 ans d’expérience dans l’industrie, travaillant sur divers projets technologiques.
Professeur
Le professeur Catherine Faron est une éminente professeure titulaire à l’Université Côte d’Azur. En tant que vice-directrice de Wimmics, une équipe de recherche conjointe entre le laboratoire I3S et le centre Inria.
Professeur
En tant que directeur de l’Institut 3IA Côte d’Azur, titulaire de la chaire Inria en science des données et professeur de mathématiques appliquées à l’Université Côte d’Azur, il possède une grande expertise en statistiques, intelligence artificielle et science des données.
AWS Educate, un programme d’Amazon Web Services (AWS), offre aux étudiants et aux éducateurs des ressources, une formation et un accès leur permettant de développer des compétences en informatique en nuage et de se préparer à des carrières dans ce secteur.
Azure pour l’Éducation fournit aux étudiants des logiciels Microsoft, des outils de développement et des ressources cloud pour l’apprentissage et les projets, y compris un bon de 100$.
O’Reilly est une plateforme offrant du contenu de qualité pour une étude efficace. Elle propose plus de 60 000 livres, 30 000 heures de vidéo, des événements en direct et des laboratoires interactifs couvrant le cloud computing, l’architecture logicielle, les langages de programmation, l’apprentissage automatique et plus encore.
Moodle offre aux étudiants un accès complet à leurs études : notifications, emplois du temps, cours, examens, sessions en direct, enregistrements de cours et soumissions de projets.
Une ressource qui permet aux étudiants de poser des questions ou de demander de l’aide pour des tâches académiques, professionnelles ou administratives. Les étudiants peuvent également revoir les réponses à tout moment si nécessaire.
Tous les étudiants de DSTI bénéficient d’un accès permanent à une adresse email d’ancien élève et reçoivent des licences Microsoft Windows et Office 365.
Les futurs étudiants en Master spécialisé en Data Engineering pour l’IA peuvent bénéficier d’opportunités de carrière exceptionnelles. La forte demande de Data Engineers qualifiés en Europe est évidente, puisque presque tous les étudiants reçoivent des offres de stage dans les six mois, avec une indemnité mensuelle d’au moins 1000 euros.
95%
des étudiants obtiennent une offre de stage dans les 6 mois
€ 1000+
Indemnité mensuelle moyenne
75%
des étudiants trouvent des stages en Europe
€ 49k
Salaire de départ moyen
Le processus d’admission à l’Institut de Science des Données (DSTI) est une initiative inclusive qui offre une opportunité équitable à tous les candidats méritants. Ce processus d’admission décrit est valable pour tous les modes d’étude.
Pour être éligible aux programmes Applied MSc de DSTI, les candidats doivent répondre aux critères suivants:
Les candidats doivent avoir étudié les mathématiques au lycée ou posséder une qualification équivalente.
Les candidats doivent avoir obtenu un diplôme de licence de 3 ou 4 ans ou équivalent d’une université reconnue.
DSTI propose trois façons pour les étudiants potentiels de démontrer leurs qualifications académiques. Les étudiants ne peuvent soumettre qu’un seul type de dossier académique parmi les trois options fournies. Cependant, la soumission de preuves de plus d’une qualification mentionnée ci-dessous améliorera vos chances d’admission.
Option 1: Notes minimales + Certificat de licence
Pour être pris en compte pour le programme de MSc Appliqué, les candidats doivent obtenir au moins les notes suivantes ou leurs équivalents : USA – GPA 2.0 ; Allemagne – 3.5 ; France – 12 ; Royaume-Uni – 2:2 (2ème classe, division inférieure) ; Inde – CGPA 6.5 ou classe supérieure de deuxième classe ; Chine – 67%.
Option 2: test d’admission standard + Certificat de licence
Pour maintenir la qualité des candidatures, nous apprécions les scores des tests standardisés. Pour le GRE, visez un minimum de 155 dans la section quantitative et un score total moyen proche de 300. Pour le GMAT, visez un score minimum de 42, avec un score total moyen approchant 600.
Option 3 : Examen d’entrée DSTI en ligne + Certificat de licence
Si les critères ci-dessus sont inaccessibles, envisagez de passer l’examen d’entrée DSTI en ligne depuis chez vous. Tout ce dont vous avez besoin est un ordinateur et une connexion internet stable. L’examen comprend deux sections: Mathématiques et Informatique.
Comme tous les cours sont enseignés en anglais, les étudiants doivent avoir un niveau B2 en anglais. DSTI évaluera la maîtrise de l’anglais lors de l’entretien d’admission.
Pour renforcer une candidature, les étudiants peuvent soumettre leurs scores IELTS ou TOEFL.
Les étudiants de DSTI doivent disposer d’un ordinateur portable Windows PC, et non d’Apple Mac, avec ces spécifications minimales:
Au moins Intel Core i5 (ou équivalent AMD)
Minimum 8 Go, mais 16 Go recommandé
Minimum 512 Go, 1 To recommandé.
SSD préféré, mais un système à double lecteur avec SSD de 128 Go / 256 Go + disque magnétique de 512 Go ou 1 To est une bonne alternative.
Si seulement magnétique, il doit être au moins 7200 tr/min, pas 5400 tr/min.
NVIDIA préféré, mais pas essentiel
Toute version de Windows.
DSTI fournira une clé Windows 10 Professional lorsque les cours commenceront.
N’achetez pas MS Office 365; DSTI fournira une clé de licence lorsque les cours commenceront.
La procédure d’admission pour le Data ScienceTech Institute (DSTI) est un processus rigoureux qui offre une chance équitable à tous les candidats éligibles.
Pour commencer votre candidature, parcourez nos différents programmes de Applied MSc pour trouver celui qui vous convient le mieux. Prenez un rendez-vous en ligne avec notre équipe pour obtenir des conseils et vérifier les frais de scolarité de chaque programme.
L’inscription se fait en ligne, et nous évaluons votre admissibilité. Vous devrez télécharger les documents habituels: une pièce d’identité, un CV et une lettre de motivation.
Après l’évaluation de la candidature initiale, DSTI invitera les candidats pour une suite du processus. Les candidats doivent fournir des documents spécifiés dans l’Option 1 ou 2. Si ces derniers ne sont pas disponibles, l’Option 3 peut être choisie.
Option 1: Relevés de notes et certificat de diplôme
Option 2: Tests standardisés et certificat de diplôme
Option 3: Examen d’entrée DSTI en ligne et certificat de diplôme
Si votre candidature est retenue, vous serez invité à passer un entretien d’admission de 20 minutes pour confirmer votre intérêt, votre adéquation avec les cours et votre maîtrise de l’anglais.
Si vous êtes admis, vous recevrez une décision officielle d’admission par email.
Pour plus d’informations, veuillez consulter notre processus d’admission détaillé.
Total Tuition Fees: € 17,850
DSTI – School of Engineering
Private Higher Education Institution
As a front-runner in data and AI in France, DSTI School of Engineering offers an Applied Bachelor at RNCP 6. Our Applied MSc hold RNCP 7 accreditation. Further, DSTI is recognised under the 3IA Cote d’Azur Label for extensive AI content and proudly possesses Qualiopi RNQ certification, affirming quality of processes (download Qualiopi certificate).
DSTI School of Engineering has formed strategic partnerships and affiliations with a number of key organisations, including the likes of AWS, SAS, Microsoft, Arts et Métiers, and 3IA Côte d’Azur. These partnerships are vital because they help keep our syllabus current and our resources updated. With these partners, we are better equipped to support our students as they advance their careers in data.
950 Route des Colles
Les Templiers
06410 Biot (Sophia Antipolis)
Alpes-Maritimes, France
4 Rue de la Collégiale
75005 Paris
Île-de-France, France
+33 (0) 489 412 944
© 2025 All Rights Reserved.
At DSTI, we provide one-on-one online meetings with prospective students. Here we answer all their questions regarding our Bachelors and MSc programmes.
At DSTI, we organise online group meetings where we share valuable information about our selection of Bachelors and MSc programmes in data and AI.
DSTI organises online group meetings to provide information about our range of Bachelor and MSc programmes in data and AI.
Every Wednesday from 2PM to 6PM CEST, DSTI’s Paris Campus hosts an open day for all, no appointment necessary. Inquiries regarding admission, courses or other related topics are welcomed. We are delighted to provide answers to your questions.