# MSc in Data Analytics with Artificial Intelligence. Canonical HTML: https://dsti.school/es/msc-data-analytics-ai This Markdown copy is generated from the same DSTI static-site build as the canonical HTML page. It is intended for machine readability and concise retrieval. MSc • Data Analytics • Inteligencia Artificial • automatización IT Una ruta de posgrado para estudiantes que quieren convertir datos en decisiones, automatización e impacto operativo — con suficiente IA, IT y cultura de ingeniería para trabajar dentro de sistemas digitales reales, no solo producir reportes aparte. Es la ruta de analytics para estudiantes que quieren autonomía: entender los datos, las herramientas, los sistemas y el contexto organizacional lo bastante bien como para hacer que el analytics sea útil en producción. [Postular](https://dsti.school/es/postular) [Agendar una reunión](https://meetings-eu1.hubspot.com/dsti/information-meeting) [Comparar rutas MSc](https://dsti.school/es/elige-programa-msc) [Descargar brochure](https://dsti.school/es/descargar-brochure) Más allá de los dashboards Analytics que puede implementarse, automatizarse y mantenerse. Analytics con cultura de IA Machine learning y modelización sin perder el contexto de decisión. Autonomía IT SQL, cloud, data pipelines, CRM, reporting y bases de software. Centro de gravedad del programa Decisiones basadas en datos, implementadas en sistemas de información reales. Para estudiantes que quieren entender el método analítico y el entorno técnico que lo sostiene. 120 ECTS Programa de nivel máster • RNCP nivel 7 835h Volumen total del programa [Programa con sello 3IA Avalado por el programa 3IA de Université Côte d’Azur.](https://3ia.univ-cotedazur.eu/education/education) 01 — Identidad del programa ## El analytics no se limita a dashboards. También es implementación. Este programa está pensado para estudiantes que quieren un perfil de data analytics técnicamente creíble, práctico y conectado con la cadena de IT y automatización. Posicionamiento DSTI ## Del análisis a la acción. Muchos programas de analytics se quedan en el reporting y la interpretación de negocio. El enfoque de DSTI va más allá: razonamiento estadístico, cultura de IA, bases de datos, data engineering, principios de software, cultura cloud y comprensión de sistemas de información. Analytics ### Hacer que los datos sirvan para decidir Aprender a estructurar datos, analizarlos, visualizarlos y comunicar evidencia con claridad. IA ### Usar la modelización de forma responsable El machine learning y las bases estadísticas ayudan a entender lo que los modelos pueden, y no pueden, hacer. IT ### Integrarse en sistemas digitales SQL, data pipelines, cloud, CRM, herramientas de reporting y principios de software dan más autonomía a los egresados. Automatización ### Ir más allá del análisis manual El objetivo no es solo producir análisis, sino ayudar a operacionalizar analytics en flujos de trabajo reales. 02 — Para quién es este programa ## Para estudiantes que quieren autonomía analítica, no una formación limitada a herramientas. El MSc in Data Analytics with AI es la ruta MSc más abierta de DSTI, sin dejar de ser seria en matemáticas, IT y progresión técnica. Buen perfil ### Quieres un rol data creíble, conectado con negocio, IT y automatización. - Te gusta la toma de decisiones basada en datos y la implementación práctica. - Quieres entender bases de datos, herramientas de reporting, Python, R, SQL y entornos cloud. - Quieres suficiente machine learning e IA para usar modelos de manera inteligente. - Puedes venir de negocios, management, economía, ingeniería, ciencias u otro perfil cuantitativo. Menos ideal si ### Tu objetivo principal es la investigación avanzada de modelos o la ingeniería de infraestructura. - Si tu principal interés es la modelización avanzada y los sistemas de IA, compara con el MSc in Data Science & AI. - Si tu principal interés son las plataformas data, la arquitectura cloud y los pipelines, compara con el MSc in Data Engineering for AI. - Si tu principal interés es la protección de sistemas y el riesgo, compara con el MSc in Cyber Security. 03 — Estructura del programa ## La estructura del programa, en breve. La estructura combina Warm Up técnico, cursos especializados, sesiones de apoyo y experiencia profesional integrada. 720h Cursos principales en analytics, data engineering, visualización, sistemas de información, management, derecho y ética. 75h DSTI Warm Up para reforzar matemáticas, programación, cultura de IA, bases IT y práctica de sistemas. 40h Sesiones de apoyo para repasar, hacer preguntas, retomar conceptos difíciles y preparar exámenes. 30 ECTS Experiencia profesional mediante prácticas, empleo o actividad profesional validada. 04 — Plan de estudios ## Contenido del programa claro, curso por curso. DSTI no se esconde detrás de títulos vagos. El MSc in Data Analytics with AI se presenta abajo por bloques de enseñanza, horas, ECTS y contenido de cursos. Warm Up • 75h ### Punto de partida técnico Un puente preparatorio para estudiantes de distintos perfiles académicos antes de entrar al núcleo del MSc. Cursos principales • 720h ### Profundidad en analytics, IA e IT Una estructura transparente, curso por curso, que cubre análisis, modelización, sistemas de datos, visualización y gobernanza. Experiencia profesional • 30 ECTS ### Aplicación en entorno profesional Una experiencia profesional validada donde los estudiantes aplican el programa en un entorno laboral pertinente. Warm Up 75h • 6 ECTS ### Fundamentos antes del núcleo del MSc El Warm Up ayuda a estudiantes de perfiles diversos a reforzar las bases técnicas necesarias para iniciar el programa con seriedad. 10h #### Fundamental Mathematics Core mathematics needed to approach optimisation, data science and quantitative coursework. 20h #### Data Structure and Machine Learning using Python & R First technical bridge into programming, data structures and machine-learning workflows. 5h #### Data Management Introduction to how data is organised, stored, queried and prepared for analysis. 5h #### AI Awareness Initial orientation on artificial intelligence concepts, limits and responsible use. 5h #### Computer Architecture A first look at how computers execute, store and process information. 5h #### Networking Essential networking concepts for students who will work with connected systems and platforms. 10h #### Computer Systems Labs Hands-on system practice to consolidate the IT foundation of the programme. 10h #### Clean IT Sustainable IT awareness and responsible digital practice. 5h #### Excel Basics Baseline spreadsheet skills before advanced analytics and visualisation coursework. Data Analytics 225h • 30 ECTS ### Estadística, machine learning, modelización y usos sectoriales Este es el núcleo analítico del programa: matemáticas, estadística, machine learning, modelización, interpretación y aplicaciones sectoriales. 25h 3 ECTS #### Mathematics for Data Science Calculus, linear algebra and complex numbers required for optimisation and data science. 25h 3 ECTS #### Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning — Part 1 Descriptive statistics, probability theory and applications using R. 25h 3 ECTS #### Big Data Processing with R Importing, manipulating, transforming, visualising, exploring and modelling large datasets in R. 25h 4 ECTS #### Python Machine Learning Labs Data preparation, feature engineering and machine-learning modelling with Python libraries. 25h 4 ECTS #### Semantic Web Technologies RDF, SPARQL and web standards for representing, querying and using knowledge on the web. 25h 3 ECTS #### Time-Series Analysis Temporal data analysis with mathematical foundations and applications in R for forecasting. 25h 4 ECTS #### Agent-Based Modelling Complex problem modelling using ABM, with comparison to statistical, Markov and system dynamics approaches. 25h 3 ECTS #### Inferential Modelling Tests, confidence intervals, models, assumptions, linear models and regression. 25h 3 ECTS #### Data Analytics Domain Application Practical analytics applications across sectors such as marketing, finance, industry and risk management. Data Engineering 210h • 28 ECTS ### Los sistemas y pipelines detrás del analytics Un data analyst con autonomía IT debe entender bases de datos, data warehouses, pipelines, cloud y principios de software. 25h 3 ECTS #### Data Wrangling with SQL Relational databases, advanced SQL queries, stored procedures, triggers, dynamic SQL and Microsoft SQL Server. 25h 3 ECTS #### Data Warehousing & ETL Design and implementation of data warehouses and ETL processes in stand-alone and cluster deployments. 25h 4 ECTS #### Graph Databases — NoSQL Part 1 Graph-based problem modelling and practical implementation in Neo4j graph databases. 10h 4 ECTS #### Document Databases — NoSQL Part 2 MongoDB collections, documents, advanced queries, aggregations and data architecture. 25h 4 ECTS #### Data Pipeline — Part 1 XML data flow, DTD and schemas, XSL transformations and JSON data formats. 50h 4 ECTS #### Cloud Computing — Amazon AWS AWS cloud services and preparation for AWS Certified Solutions Architect – Associate. 25h 3 ECTS #### Software Engineering — Part 1 Procedural programming in Rust, memory representation, ownership, borrowing and reliable code. 25h 3 ECTS #### Software Engineering — Part 2 Object-oriented programming in C#, SOLID principles, UML, MVC, design patterns and Entity Framework. Data Management & Visualisation 125h • 22 ECTS ### Apoyo a decisiones, reporting y sistemas de información Este bloque conecta analytics con las herramientas y sistemas que las organizaciones realmente usan para reporting, CRM y apoyo a decisiones. 25h 4 ECTS #### Advanced Excel for Data Analytics Formulas, data visualisation, PowerPivot, Solver and Visual Basic for Applications. 25h 4 ECTS #### Data & Machine Learning Visualisation Ecosystem Data visualisation and machine-learning ecosystem, with a focus on SAS Viya. 25h 2 ECTS #### Analysis & Design of Information Systems Principles and methodologies for designing and analysing information systems. 25h 6 ECTS #### Reporting & Visualisation Preparation for Microsoft Power BI data analysis certification and reporting workflows. 25h 6 ECTS #### CRM Data Management Microsoft Power Platform Functional Consultant preparation and CRM data management software. Management, ética y derecho 50h • 4 ECTS ### Gobernanza, derecho y contexto de proyecto Los profesionales de analytics también necesitan entender el entorno organizacional, legal y ético en el que se usan los datos. 25h 2 ECTS #### Data Laws & Regulations — Philosophies, Geopolitics & Ethics Data privacy and security principles, EU and US regulation, and differences between common law and code law. 25h 2 ECTS #### IT Project Management: Traditional and Agile Approaches Project management lifecycle and implementation using traditional and agile approaches. Apoyo y experiencia profesional 40h de apoyo • 30 ECTS de experiencia ### Consolidación y aplicación profesional El programa incluye apoyo estructurado y experiencia profesional para que los conocimientos se consoliden y se apliquen. 40h #### Support Sessions Reviewing course topics, answering student questions, re-explaining harder notions and preparing for examinations. 4 a 6 meses 30 ECTS #### Integrated Professional Experience Internship, employment or contracting experience validated through DSTI’s standard evaluation procedures. 05 — Certificaciones profesionales ## Certificaciones profesionales con señales de empleabilidad. Los estudiantes de MSc Data deben validar la certificación Neo4j. Una segunda certificación aprobada es altamente recomendable y otorga la distinción “with Honours” a los egresados. Regla MSc Data ### Neo4j es obligatoria. Las certificaciones del programa se preparan dentro de los cursos. Para Data Analytics, DSTI destaca las certificaciones preparadas en CRM Data Management, Power BI reporting, SAS Visual Statistics y AWS cloud computing. Otras certificaciones reconocidas pueden aceptarse únicamente cuando el cuerpo docente y la Dirección de Estudios validan su nivel y relevancia. Obligatoria Certificación Neo4j para todos los estudiantes de MSc Data. Distinción with Honours Una segunda certificación aprobada otorga la distinción “with Honours” al egresado. Alternativas validadas Las certificaciones alternativas se aceptan únicamente después de la validación del cuerpo docente y la Dirección de Estudios. ![Neo4j logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11142416/Neo4j-logo.avif) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) ![SAS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135427/SAS_logo.svg) ![AWS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135153/Amazon_Web_Services_2025.svg) ![Neo4j logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11142416/Neo4j-logo.avif) Neo4j ### Certificación Neo4j Contexto del curso: Graph Databases NoSQL [Sitio de la certificación](https://graphacademy.neo4j.com/certifications/neo4j-certification/) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) Microsoft ### Exam PL-200: Microsoft Power Platform Functional Consultant Contexto del curso: CRM Data Management [Sitio de la certificación](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/exams/pl-200/) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) Microsoft ### Exam PL-300: Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate Contexto del curso: Reporting and Visualisation [Sitio de la certificación](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/data-analyst-associate/?practice-assessment-type=certification) ![SAS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135427/SAS_logo.svg) SAS ### Modeling Using SAS Visual Statistics Contexto del curso: Data & Machine Learning Visualisation [Sitio de la certificación](https://learn.sas.com/course/view.php?id=7048) ![AWS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135153/Amazon_Web_Services_2025.svg) AWS ### AWS Certified Solutions Architect – Associate Contexto del curso: Cloud Computing - Amazon AWS [Sitio de la certificación](https://aws.amazon.com/certification/certified-solutions-architect-associate/) Ruta de certificación validada ### Certificaciones alternativas aceptadas Esta lista no es una opción libre. Cada certificación alternativa debe ser relevante para la ruta de estudios y los objetivos profesionales del estudiante, y queda sujeta a validación por el cuerpo docente y la Dirección de Estudios. ![MongoDB logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134914/MongoDB_Logo.svg) MongoDB #### All Mongo certification NoSQL - MongoDB [Página oficial](https://learn.mongodb.com/) ![C++ Institute logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134913/ISO_Cpp_Logo.svg) C++ Institute #### CPA – C++ Certified Associate Programmer Certification Software Engineering 2 [Página oficial](https://cppinstitute.org/cpa) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) Microsoft #### Microsoft Office Specialist: Excel Associate Advanced Excel for Data Analytics [Página oficial](https://learn.microsoft.com/fr-fr/credentials/certifications/mos-excel-2019/?practice-assessment-type=certification) ![Google logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134912/google.svg) Google #### Google Data Analytics Professional Certificate Big Data Processing with R [Página oficial](https://www.coursera.org/google-certificates/data-analytics-certificate?utm_source=google&utm_medium=institutions&utm_campaign=sou--direct__med--none-direct__cam--gwgsite__con--null__ter--null) ![Google logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134912/google.svg) Google #### Google Cloud Data Analytics professional Certificate Cloud data analytics [Página oficial](https://www.coursera.org/professional-certificates/google-cloud-data-analytics-certificate?msockid=30700ccd742d676b399218ff755566fc) ![Tableau logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134920/Tableau_logo.svg.png) Tableau #### All Tableau certifications Data visualisation and analytics [Página oficial](https://www.tableau.com/learn/certification) ![dbt logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134908/dbt-logo.png) dbt #### dbt Analytics Engineering Certification Exam Analytics engineering [Página oficial](https://www.getdbt.com/certifications/analytics-engineer-certification-exam) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) Microsoft #### Microsoft Certified: Power Platform Developer Associate CRM Data Management [Página oficial](https://learn.microsoft.com/fr-fr/credentials/certifications/power-platform-developer-associate/?practice-assessment-type=certification) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) Microsoft #### Exam MO-211: Microsoft Excel Expert Advanced Excel for Data Analytics [Página oficial](https://learn.microsoft.com/fr-fr/credentials/certifications/exams/mo-211/) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) Microsoft #### Microsoft Office Specialist: Excel Expert Advanced Excel for Data Analytics [Página oficial](https://learn.microsoft.com/en-gb/credentials/certifications/mos-excel-expert-2019/?practice-assessment-type=certification) ![Elastic logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134910/elastic.svg) Elastic #### Elastic Certified Analyst Analytics search and observability [Página oficial](https://www.elastic.co/training/elastic-certified-analyst-exam) ![Oracle logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134916/Oracle_logo.svg) Oracle #### Oracle Database SQL Certified Associate Datawarehousing & ETL [Página oficial](https://education.oracle.com/oracle-database-sql-certified-associate/trackp_457) ![Oracle logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134916/Oracle_logo.svg) Oracle #### MySQL 8.0 Database Developer Oracle Certified Professional Datawarehousing & ETL [Página oficial](https://education.oracle.com/mysql-80-database-developer-oracle-certified-professional/trackp_MYSQLPRG80OCP) ![Qlik logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134918/Qlik_Logo.svg) Qlik #### Qlik Sense Business Analyst Certification Datawarehousing & ETL [Página oficial](https://learning.qlik.com/student/page/2161175-qlik-sense-business-analyst-certification-exam) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) Microsoft #### Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate Microsoft Fabric analytics [Página oficial](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/fabric-analytics-engineer-associate/?practice-assessment-type=certification) ![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg) Microsoft #### Microsoft Excel Certification Advanced Excel for Data Analytics [Página oficial](https://www.tosa.org/EN/microsoft-excel-certification?sbj_id=334) ![scikit-learn logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134918/scikit-learn.svg) scikit-learn #### Scikit-learn Certification (all levels accepted) Machine learning with Python [Página oficial](https://papers.probabl.ai/official-scikit-learn-certification-launch) ![SAS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135427/SAS_logo.svg) SAS #### SAS Certified Specialist: Machine Learning Using SAS Viya Data & Machine Learning Visualisation [Página oficial](https://www.sas.com/en_au/certification/credentials/advanced-analytics/machine-learning-using-sas-viya.html) ![SAS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135427/SAS_logo.svg) SAS #### SAS Viya Supervised Machine Learning Pipelines Data & Machine Learning Visualisation [Página oficial](https://learn.sas.com/course/view.php?id=7051) 06 — Dónde y cómo estudias ## Un solo programa DSTI, varias formas de integrarte a la clase. DSTI fue construida alrededor de una enseñanza conectada. Los estudiantes pueden estudiar en campus, mediante acceso Live Streamed o por la ruta Online asincrónica cuando esta modalidad se adapte a su situación y elegibilidad. [French Riviera / Sophia-Antipolis Estudia en el primer parque científico y tecnológico de Europa, cerca de Niza y Antibes.](https://dsti.school/es/campus-riviera-francesa-sophia-antipolis) [Campus de París Estudia en el centro de París, cerca de empresas, transporte y vida estudiantil.](https://dsti.school/es/campus-paris) [Live Streamed Toma las mismas clases en vivo desde otro lugar, con las mismas expectativas académicas.](https://dsti.school/es/live-streamed) [Online asíncrono Accede al programa por la ruta online de DSTI cuando esta modalidad se adapte mejor a tu situación.](https://dsti.school/es/online-asincrono) 07 — Carrera ## El analytics se vuelve real cuando se usa en organizaciones. El programa incluye experiencia profesional integrada. La ruta depende de dónde se encuentre el estudiante y de lo que tenga sentido profesionalmente. Ruta principal ## Realiza prácticas pertinentes donde tu proyecto profesional tenga sentido. DSTI puede apoyar una experiencia profesional en Francia o en el extranjero, sujeta a validación académica y a las reglas del programa. La misión debe ser pertinente para los objetivos de aprendizaje. Prácticas locales ### Tu país o mercado profesional Para muchos estudiantes Live Streamed o internacionales, la mejor ruta es una práctica pertinente en su mercado laboral local. ![CRCC Asia logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2025/05/14121739/Logo-CRCC-Asia.avif) Alternativa estructurada ### Opción CRCC Asia Cuando sea pertinente, DSTI puede orientar a los estudiantes hacia una opción estructurada de prácticas internacionales con CRCC Asia. [Visitar CRCC Asia](https://www.crccasia.com/) Acompañamiento de carrera ### CV, perfiles y posicionamiento Los estudiantes reciben orientación sobre CV, perfiles públicos, postulaciones y posicionamiento profesional. Primeros pasos profesionales ### Roles de analítica y BI Los primeros roles típicos incluyen Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Reporting Analyst o CRM / Data Management Analyst, según el perfil del estudiante y su proyecto de prácticas. Ruta de progresión ### Crecer con resultados comprobables Con experiencia, los egresados pueden avanzar hacia Analytics Consultant, Analytics Engineer, Data Product Analyst o responsabilidades de analítica a nivel de equipo. El programa no sustituye la necesidad de resultados comprobables. 08 — Admisiones ## Admisión selectiva, con una ruta abierta a perfiles variados. El MSc in Data Analytics with AI está abierto a una gama más amplia de perfiles Bachelor que las rutas de ingeniería más especializadas, pero las matemáticas, el inglés y la preparación técnica siguen siendo importantes. Elegibilidad ### Bachelor o equivalente Los postulantes deben contar con un Bachelor reconocido de 3 o 4 años, o equivalente. Se espera un nivel de matemáticas de preparatoria o equivalente. Examen de ingreso ### Se usa cuando ayuda A los postulantes con perfiles menos técnicos se les puede pedir presentar el examen de ingreso en línea de DSTI en matemáticas e IT. Inglés ### B2 mínimo Los cursos se imparten en inglés. Se puede requerir IELTS 6.0, Duolingo 110 o evidencia equivalente. Requisitos IT ### Laptop Windows PC Los estudiantes deben contar con una laptop Windows PC con al menos 16GB de RAM, capaz de ejecutar la versión más reciente de Windows. Entrada directa a Año 2 + Los postulantes que hayan completado, o estén terminando, ya sea el primer año de un programa de nivel Master en la misma área o un Bachelor de cuatro años en la misma área, pueden solicitar entrada directa a Año 2. La Dirección de Estudios decide la admisión después de una revisión académica específica. Exámenes comunes requeridos: Applied Mathematics; Foundations of Statistical Analysis — Part 1; Data Wrangling with SQL. Examen(es) adicional(es) del programa: Analysis & Design of Information Systems. - Analysis & Design of Information Systems - Los exámenes se presentan en línea en DSTI Learn, con supervisión por visión computarizada y Safe Exam Browser, dentro de los 30 días posteriores a la postulación. - Se requiere una cuota suplementaria de examen de 50 €, que se acredita a la colegiatura en caso de admisión. La Dirección de Estudios considera a los postulantes que alcanzan la calificación mínima aprobatoria de DSTI, 60%. [Leer la guía de entrada directa](https://dsti.school/es/admisiones-msc#direct-entry) Otoño 2026 ### Ingreso en octubre - Estudiantes internacionales: 31 de julio de 2026 - Estudiantes UE & Live Streamed: 31 de julio de 2026 - Inducción: 2 de octubre de 2026 - Inicio de clases: 5 de octubre de 2026 Primavera 2027 ### Ingreso en marzo - Estudiantes internacionales & Live Streamed: 22 de enero de 2027 - Estudiantes UE: 12 de marzo de 2027 - Inducción: 25 de marzo de 2027 - Inicio de clases: 26 de marzo de 2027 ## ¿Data Analytics with AI es la ruta adecuada para ti? Si dudas entre Data Analytics, Data Engineering for AI y Data Science & AI, la pregunta clave es tu centro de gravedad: decisión e implementación, plataformas y pipelines, o modelización y sistemas de IA. [Agendar una reunión](https://meetings-eu1.hubspot.com/dsti/information-meeting) [Postular](https://dsti.school/es/postular) [Comparar rutas MSc](https://dsti.school/es/elige-programa-msc) En esta página --- © DSTI School of Engineering 2026 - Todos los derechos reservados. Institución privada de educación superior - V345 - 25 de julio de 2026