# MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence.

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MSc • Data Engineering • Inteligencia Artificial • Cloud & DevOps

Una ruta de posgrado para estudiantes que quieren construir las bases técnicas detrás de la IA moderna: arquitecturas de data, sistemas de almacenamiento, pipelines, infraestructura cloud y prácticas de ingeniería listas para producción.

Esta es la ruta de ingeniería para estudiantes que quieren hacer posible la IA a escala: no solo experimentar con modelos, sino diseñar, operar y asegurar los sistemas de datos que los alimentan.

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Construir infraestructura de IA Diseñar el almacenamiento, los pipelines y las plataformas que hacen posibles los proyectos de IA.
Cultura cloud & DevOps AWS, Azure, CI/CD, contenedores, orquestación y disciplina operativa.
De los datos a los modelos Conectar data engineering con aplicaciones de machine learning y deep learning.

Centro de gravedad del programa
Arquitecturas de data, pipelines y plataformas que impulsan sistemas de IA.

Para estudiantes que quieren entender la capa de ingeniería entre los datos brutos y la inteligencia artificial.

120 ECTS Programa de nivel máster
• RNCP nivel 7
795h 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

## La IA necesita modelos, pero también infraestructura de ingeniería.

Data Engineering for AI es la ruta MSc para estudiantes que quieren construir, automatizar y operar los sistemas técnicos que hacen utilizable la inteligencia artificial en organizaciones reales.

Posicionamiento DSTI

## De pipelines a sistemas listos para IA.

Muchos proyectos de IA fallan antes de empezar el modelado porque los datos están fragmentados, son poco confiables o no se pueden operacionalizar. Este programa se enfoca en la arquitectura, el software, el cloud, los pipelines y las competencias DevOps necesarias para hacer que los datos sean utilizables para IA.

Arquitectura

### Diseñar sistemas de datos

Aprende a estructurar almacenamiento, cómputo y flujos de datos para entornos técnicos reales.

Pipelines

### Mover y transformar datos

Construye pipelines entre sistemas, usando formatos y plataformas modernas de data engineering.

Cloud

### Operar plataformas escalables

Entiende AWS, Azure e infraestructura cloud para el trabajo moderno en data e IA.

IA

### Apoyar el machine learning

Conecta la práctica de ingeniería con las bases matemáticas y prácticas de la IA.

02 — Para quién es este programa

## Para estudiantes que quieren construir los sistemas detrás de la IA.

El MSc in Data Engineering for AI es una ruta técnica. Es ideal para estudiantes que disfrutan los sistemas, el software, el cloud, las bases de datos, los pipelines y la confiabilidad operativa.

Buen perfil

### Quieres convertirte en la persona que hace funcionar sistemas de data e IA en producción.

- Te gustan las bases de datos, el cloud computing, las plataformas, la automatización y los sistemas distribuidos.

- Quieres bases sólidas en software engineering y DevOps.

- Quieres conectar pipelines de datos con aplicaciones de machine learning e IA.

- Buscas roles en data engineering, cloud, plataforma o AI engineering.

Menos ideal si

### Tu objetivo principal es el reporting de negocio o la investigación de modelos.

- Si tu interés principal es el apoyo a la decisión, los dashboards y la implementación de analytics, compáralo con el MSc in Data Analytics with AI.

- Si tu interés principal es el modelado avanzado, la estadística y los métodos profundos de IA, compáralo con el MSc in Data Science & AI.

- Si tu interés principal es la protección de sistemas y el riesgo, compáralo con el MSc in Cyber Security.

03 — Estructura del programa

## La estructura del programa, de un vistazo.

La estructura combina Warm Up técnico, cursos especializados, sesiones de apoyo y experiencia profesional integrada.

795h Volumen total impartido entre Warm Up, cursos especializados y sesiones de apoyo.

75h DSTI Warm Up para reforzar matemáticas, programación, cultura de IA, bases IT y práctica de sistemas.

35h Sesiones de apoyo para repasar, resolver dudas, volver sobre conceptos difíciles y preparar exámenes.

30 ECTS Experiencia profesional mediante prácticas, empleo o actividad profesional validada.

04 — Currículum

## Contenido transparente, curso por curso.

DSTI no se esconde detrás de nombres de cursos vagos. El MSc in Data Engineering for AI se presenta abajo mediante sus bloques de enseñanza, horas, ECTS y contenido de cursos.

Warm Up • 75h

### Punto de partida técnico

Un puente preparatorio para estudiantes de trayectorias académicas diversas antes de entrar al núcleo completo del MSc.

Cursos especializados

### Ingeniería, IA y operaciones

Una estructura transparente, curso por curso, que cubre software engineering, cloud, data management, DevOps, IA y seguridad.

Experiencia profesional • 30 ECTS

### Aplicación en contexto profesional

Una experiencia profesional validada donde los estudiantes aplican el programa en un entorno laboral pertinente.

Warm Up
75h • 6 ECTS

### Punto de partida técnico común

El Warm Up refuerza matemáticas, programación, gestión de datos, cultura de IA y bases IT antes de que los estudiantes entren al núcleo completo del MSc.

10h

#### Fundamental Mathematics

Core mathematical preparation for quantitative and technical coursework.

20h

#### Data Structure and Machine Learning using Python & R

Programming, data structures and first machine-learning workflows using Python and R.

5h

#### Data Management

Introduction to how data is organised, stored, queried and prepared for later work.

5h

#### AI Awareness

Initial orientation on artificial intelligence concepts, uses and limits.

5h

#### Computer Architecture

Essential concepts about how computers execute, store and process information.

5h

#### Networking

Basic networking knowledge for students who will work with connected systems and platforms.

10h

#### Computer Systems Labs

Practical systems work to consolidate the IT foundation of the programme.

10h

#### Clean IT

Responsible and sustainable digital practice.

5h

#### Excel Basics

Baseline spreadsheet skills for students who need to consolidate fundamentals.

Software Engineering & IT
200h • 25 ECTS

### Cloud, software engineering e implementación de machine learning

Este bloque construye la base de ingeniería informática detrás de los sistemas de data e IA: plataformas cloud, diseño de software, semantic web, web engineering e implementación de machine learning.

50h 4 ECTS

#### Cloud Computing — Amazon AWS

AWS cloud services and preparation for AWS Certified Solutions Architect – Associate.

25h 3 ECTS

#### Cloud Computing — Microsoft Azure

Comparative overview with AWS, focusing on Azure services relevant to data lakes and data pipelines.

25h 4 ECTS

#### Semantic Web Technologies

RDF, SPARQL and standards for representing, querying and using knowledge on the web.

25h 3 ECTS

#### Software Engineering — Part 1

Procedural programming in Rust, memory representation, ownership, borrowing, data structures, testing and reliable code.

25h 3 ECTS

#### Software Engineering — Part 2

Object-oriented programming in C#, SOLID, UML, MVC, design patterns, services and Entity Framework.

25h 4 ECTS

#### Python Machine Learning Labs

Data structures, data cleaning, feature engineering and machine-learning modelling with Python libraries.

25h 4 ECTS

#### Web Engineering

HTML, CSS, JavaScript, front-end basics, MVC programming with ASP.NET and API frameworks.

Data Management
180h • 23 ECTS

### Almacenamiento, data warehousing, NoSQL, big data y pipelines

Este es el centro de gravedad del programa: almacenamiento de datos, data warehouses, ETL, bases de grafos y documentos, ecosistemas big data y tecnologías de pipelines.

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 2 ECTS

#### Document Databases — NoSQL Part 2

MongoDB collections, documents, advanced queries, aggregations and data architecture.

50h 4 ECTS

#### Big Data Ecosystem by Adaltas

HDFS, scheduling, resource management, workflow and ETL, scalable enterprise service bus, Spark and data exploration.

25h 4 ECTS

#### Data Pipeline — Part 1

XML data flow, DTD and schemas, XSL transformations and JSON data formats.

25h 3 ECTS

#### Data Pipeline — Part 2

Apache Spark, Kafka, modern data platforms, Lambda and Kappa architectures, anything-as-code and CI/CD practices.

Metodologías operativas
175h • 18 ECTS

### DevOps, seguridad, sistemas de información y gobernanza

La ingeniería de sistemas de datos también requiere métodos de proyecto, cultura jurídica, práctica DevOps, bases de cyber security y diseño de sistemas de información.

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 best practices for traditional and agile approaches.

25h 4 ECTS

#### CRM Data Management

Preparation for Microsoft Power Platform Functional Consultant and CRM data management software.

50h 4 ECTS

#### DevOps by Adaltas

Nagios, Consul, Docker, Ansible, GitHub, Jenkins, Kubernetes and continuous integration practices.

25h 4 ECTS

#### Fundamentals of Cyber Security Practices

System security design patterns, infrastructure security, data encryption and code safety.

25h 2 ECTS

#### Analysis & Design of Information Systems

Principles and methodologies for designing and analysing information systems.

Data Science
125h • 18 ECTS

### Matemáticas, estadística, machine learning y deep learning

El programa conecta data engineering con la ciencia y las aplicaciones de IA, para que los egresados entiendan no solo los pipelines, sino también los modelos que sostienen.

25h 3 ECTS

#### Mathematics for Data Science

Calculus, linear algebra and complex numbers needed 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 4 ECTS

#### Big Data Processing with R

Importing, manipulating, transforming, visualising, exploring and modelling large datasets in R.

25h 4 ECTS

#### Artificial Neural Networks

Neural network layers, weights, biases, hyperparameters, optimisation and TensorFlow implementation.

25h 4 ECTS

#### Deep Learning

Deep learning models in Python, with practical applications in computer vision and natural language processing.

Apoyo & experiencia profesional
35h de apoyo • 30 ECTS de experiencia

### Consolidación y aplicación laboral

Las sesiones de apoyo ayudan a consolidar conceptos difíciles, mientras que la experiencia profesional valida la capacidad de aplicar el programa en un entorno laboral pertinente.

35h

#### Support Sessions

Reviewing course topics, answering student questions, re-explaining harder notions and preparing for examinations.

4 to 6 months 30 ECTS

#### Integrated Professional Experience

Internship, employment or contracting experience validated through DSTI’s standard evaluation procedures.

05 — Certificaciones profesionales

## Certificaciones que fortalecen la credibilidad en ingeniería.

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. La ruta Data Engineering destaca cloud y sistemas CRM.

Para Data Engineering for AI, DSTI prepara certificaciones del programa a través de CRM Data Management y Amazon AWS cloud computing. Certificaciones adicionales pueden aceptarse únicamente cuando el cuerpo docente y la Dirección de Estudios validan su nivel, alcance y relevancia para la ruta del estudiante.

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)

![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/)

![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)

![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)

![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)

![AWS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135153/Amazon_Web_Services_2025.svg)

AWS

#### AWS Certified Cloud Practitioner

Cloud Computing - Amazon AWS
[Página oficial](https://aws.amazon.com/fr/certification/certified-cloud-practitioner/)

![AWS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135153/Amazon_Web_Services_2025.svg)

AWS

#### AWS Certified Machine Learning - Specialty

Cloud Computing - Amazon AWS
[Página oficial](https://aws.amazon.com/certification/certified-machine-learning-specialty/)

![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)

![Terraform logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134921/Terraform_Logo.svg)

Terraform

#### Terraform Associate

Data Pipeline 2
[Página oficial](https://developer.hashicorp.com/certifications/infrastructure-automation)

![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg)

Microsoft

#### Microsoft Certified: DevOps Engineer Expert

DevOps
[Página oficial](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/devops-engineer/)

![Google logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134912/google.svg)

Google

#### Certified Professional Data Engineer

DevOps
[Página oficial](https://cloud.google.com/learn/certification/data-engineer)

![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg)

Microsoft

#### Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert

Microsoft Azure
[Página oficial](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-solutions-architect/)

![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg)

Microsoft

#### Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

Microsoft Azure
[Página oficial](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-data-scientist/)

![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg)

Microsoft

#### Microsoft Certified: Azure Administrator Associate

Microsoft Azure
[Página oficial](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-administrator/)

![Microsoft logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135259/Microsoft_logo.svg)

Microsoft

#### Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate

Microsoft Azure
[Página oficial](https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/fabric-data-engineer-associate/)

![Elastic logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134910/elastic.svg)

Elastic

#### Elastic Certified Engineer Exam

Search and data engineering
[Página oficial](https://www.elastic.co/training/elastic-certified-engineer-exam)

![Elastic logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134910/elastic.svg)

Elastic

#### Elastic Certified Observability Engineer Exam

Observability engineering
[Página oficial](https://www.elastic.co/training/elastic-certified-observability-engineer)

![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)

![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)

![Fortinet logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135508/Fortinet_logo.svg)

Fortinet

#### Fortinet Certified Associate Cybersecurity

Cybersecurity fundamentals
[Página oficial](https://training.fortinet.com/local/staticpage/view.php?page=fca_cybersecurity)

![Denodo logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134909/denodo.svg)

Denodo

#### Denodo Platform 9 Certified Developer Associate

Data virtualisation
[Página oficial](https://community.denodo.com/certification/details?name=Denodo%20Platform%209%20Certified%20Developer%20Associate)

![Databricks logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134906/Databricks-logo.svg)

Databricks

#### Databricks Certified Data Engineer Associate

Data engineering platforms
[Página oficial](https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate)

![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)

![Cisco logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135356/Cisco_logo.svg)

Cisco

#### Preparation for the Cisco Certified Network Associate (CCNA) Certification

Networking fundamentals
[Página oficial](https://www.cisco.com/site/us/en/learn/training-certifications/certifications/enterprise/ccna/exams-and-training.html)

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 cuando este modo se adapta a su situación.

[French Riviera / Sophia-Antipolis Estudia en el primer parque científico y tecnológico de Europa, cerca de Nice y Antibes.](https://dsti.school/es/campus-riviera-francesa-sophia-antipolis)
[Paris Campus Estudia en el centro de París, cerca de empresas, transporte y vida estudiantil.](https://dsti.school/es/campus-paris)
[Live Streamed Asiste a 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 este modo se adapta mejor a tu situación.](https://dsti.school/es/online-asincrono)

07 — Carrera

## La data engineering se vuelve real cuando los sistemas se operan.

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 de ingeniería tenga sentido.

DSTI puede apoyar experiencia profesional en Francia o en el extranjero, sujeta a validación académica y a las reglas del programa. El trabajo 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 son prácticas pertinentes 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 mediante CRCC Asia.

[Visitar CRCC Asia](https://www.crccasia.com/)

Apoyo de carrera

### CV, perfiles y posicionamiento

Los estudiantes reciben orientación sobre CV, perfiles públicos, postulaciones y posicionamiento profesional.

Primeros pasos en data engineering

### Construir y operar pipelines de datos

Los primeros roles típicos incluyen Junior Data Engineer, ETL / Data Pipeline Developer, Analytics Engineer o Cloud Data Support Engineer, según la base técnica del estudiante y su exposición a proyectos.

Ruta de progresión

### Avanzar hacia responsabilidades de plataforma

Con experiencia, los egresados pueden avanzar hacia roles de Data Engineer, Cloud Data Platform Engineer o DataOps / MLOps Engineer. Las responsabilidades de arquitectura normalmente llegan después, con experiencia real entregando sistemas.

08 — Admisiones

## Admisión selectiva para una ruta MSc técnica.

El MSc in Data Engineering for AI es una ruta técnica. Matemáticas, inglés y preparación IT importan, y el proceso de admisión debe confirmar que el candidato puede avanzar seriamente.

Elegibilidad

### Bachelor degree o equivalente

Los candidatos deben contar con un Bachelor degree reconocido, o equivalente, en Computer Engineering, Information Systems, Computer Science o una disciplina de computación cercana.

Examen de entrada

### Se usa cuando aporta valor

A los candidatos de perfiles menos técnicos se les puede pedir presentar el examen de entrada en línea de DSTI en matemáticas e IT.

Inglés

### B2 mínimo

Los cursos se imparten en inglés. Se puede solicitar IELTS 6.0, Duolingo 110 o evidencia equivalente.

Requisitos IT

### Laptop Windows PC

Los estudiantes deben tener 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 candidatos que hayan completado, o estén terminando, ya sea un 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; Cloud Computing — Amazon AWS — DSTI Internal Exam; Software Engineering with C.

- Analysis & Design of Information Systems
- Cloud Computing — Amazon AWS — DSTI Internal Exam
- Software Engineering with C
- Los exámenes se presentan en línea en DSTI Learn, con supervisión por computer vision 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 revisa a los candidatos que alcanzan la calificación mínima aprobatoria de DSTI de 60%.

[Leer la guía de entrada directa](https://dsti.school/es/admisiones-msc#direct-entry)

Otoño 2026

### Inicio 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

### Inicio 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 Engineering for AI es la ruta adecuada para ti?

Si estás dudando entre Data Analytics with AI, Data Engineering for AI y Data Science & AI, la pregunta clave es tu centro de gravedad: decisión e implementación, plataformas y pipelines, o modelado y sistemas de IA.

[Agendar una reunión](https://meetings-eu1.hubspot.com/dsti/information-meeting)
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