# MSc in Data Science & Artificial Intelligence. Canonical HTML: https://dsti.school/es/msc-data-science-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 Science • Inteligencia Artificial • Machine Learning La ruta de posgrado insignia de DSTI para estudiantes que quieren modelar problemas complejos, entender el machine learning a profundidad y conectar la IA matemática con datos reales, software y entornos de ingeniería. Esta es la ruta científica para estudiantes que quieren construir, evaluar y explicar modelos — no solo usar herramientas de IA, sino entender la lógica estadística, matemática y computacional detrás de ellas. [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) Modelar el mundo real Estadística, machine learning, optimización e IA para problemas complejos. Fundamentos sólidos de IA Redes neuronales, deep learning, datos de alta dimensión y modelado avanzado. Ciencia orientada a producción MLOps, cloud, data engineering y bases de software para IA desplegable. ![Visual del MSc in Data Science and Artificial Intelligence de DSTI](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2024/11/29102739/DSTI_Applied_MSc_in_Data_Science_Featured_Image-scaled.jpg) Centro de gravedad del programa Modelado estadístico, machine learning y sistemas de IA, con cultura de ingeniería. Para estudiantes que quieren la profundidad científica detrás de la data science y la cultura técnica para aplicarla en contextos reales. 120 ECTS Programa de nivel máster • RNCP nivel 7 840h 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 data science no es solo predicción. Es modelado riguroso. El MSc in Data Science & Artificial Intelligence es la ruta para estudiantes que buscan el centro de gravedad más fuerte en modelado, machine learning e IA dentro del portafolio de posgrado de DSTI. Posicionamiento DSTI ## De la profundidad matemática a la práctica de la IA. El programa combina estadística, optimización, machine learning, deep learning, modelado avanzado y bases de data engineering, para que los egresados puedan razonar sobre los modelos y entender los sistemas que los llevan a la práctica. Estadística ### Entender la incertidumbre Aprende el razonamiento estadístico detrás de la inferencia, el modelado, la validación y la toma de decisiones bajo incertidumbre. Machine Learning ### Construir y evaluar modelos Trabaja con enfoques supervisados, no supervisados y avanzados de modelado, con implementación práctica. Deep Learning ### Entrar en la IA moderna Estudia redes neuronales, deep learning, datos de alta dimensión y aplicaciones como computer vision y NLP. Ingeniería ### Conectar la ciencia con los sistemas Cloud, SQL, MLOps, software engineering y bases de big data ayudan a que los modelos salgan del notebook. 02 — Para quién es este programa ## Para estudiantes que buscan un centro de gravedad en modelado e IA. Este MSc es exigente en matemáticas y tecnología. Es ideal para estudiantes que quieren entender los modelos a profundidad y usarlos de forma responsable en contextos reales de datos. Buen perfil ### Quieres desarrollar verdadera credibilidad técnica en modelado, machine learning e IA. - Te gustan las matemáticas, la estadística, el modelado, la experimentación y la validación de modelos. - Quieres bases avanzadas en machine learning, deep learning e IA. - Quieres suficiente cultura de data engineering y MLOps para entender cómo se usan los modelos en la práctica. - Buscas roles de data scientist, machine-learning engineer, especialista en IA o posiciones orientadas al modelado. Menos ideal si ### Tu objetivo principal es business analytics o ingeniería de infraestructura. - Si tu interés principal es el apoyo a la decisión, el reporting y la implementación analytics, compara con el MSc in Data Analytics with AI. - Si tu interés principal son los pipelines, las plataformas cloud y los sistemas de datos en producción, compara con el MSc in Data Engineering for AI. - Si tu interés principal es la protección de sistemas y el riesgo, compara con el MSc in Cyber Security. 03 — Estructura del programa ## La estructura del programa, de un vistazo. La estructura combina nivelación técnica, cursos especializados, sesiones de apoyo y experiencia profesional integrada. 840h Volumen total impartido entre Warm Up, cursos especializados y sesiones de apoyo. 75h DSTI Warm Up para reforzar matemáticas, programación, cultura de IA, bases de IT y práctica de sistemas. 60h Sesiones de apoyo para repasar, resolver dudas, trabajar conceptos difíciles y preparar exámenes. 30 ECTS Experiencia profesional mediante prácticas, empleo o actividad profesional validada. 04 — Plan académico ## Contenido transparente, curso por curso. DSTI no se esconde detrás de títulos vagos. El MSc in Data Science & Artificial Intelligence 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 con trayectorias académicas variadas antes de entrar al núcleo completo del MSc. Cursos especializados ### Estadística, IA e ingeniería Una estructura transparente, curso por curso, que cubre modelado, optimización, deep learning, MLOps, big data y gobernanza. 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 ayuda a estudiantes de distintos perfiles a reforzar las matemáticas, la programación, la cultura de IA y las bases de IT necesarias para un MSc serio en Data Science e IA. 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. Núcleo Data Science & AI 190h • 24 ECTS ### Matemáticas, estadística, optimización y redes neuronales Este bloque establece las bases científicas y matemáticas del programa: análisis estadístico, optimización, series de tiempo, SAS y redes neuronales. 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 and Machine Learning — Part 1 Descriptive statistics, probability theory and applications using R. 40h 4 ECTS #### Foundations of Statistical Analysis and Machine Learning — Part 2 Tests, estimators, confidence intervals, inference, ANOVA, PCA, linear regression and applications using R. 25h 3 ECTS #### Time-Series Analysis Temporal data analysis with mathematical foundations and applications in R for forecasting and prediction. 25h 3 ECTS #### SAS Base Preparation for SAS Base certification, covering SAS Base programming and applications in SAS STATS. 25h 4 ECTS #### Continuous Optimisation Critical points, optimisation of multivariable functions, gradient methods and constraint-based optimisation using Lagrange multipliers. 25h 4 ECTS #### Artificial Neural Networks Neural network layers, weights, biases, hyperparameters, optimisation algorithms and TensorFlow implementation. Núcleo Data Engineering 250h • 24 ECTS ### Bases de software, cloud, SQL, MLOps y big data Los data scientists necesitan cultura de ingeniería. Este bloque conecta el modelado con los entornos de software, cloud, bases de datos, MLOps y big data que hacen desplegable la IA. 25h 2 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. 50h 4 ECTS #### MLOps by Adaltas DevOps, GitOps, DataOps, MLOps, unit testing with Spark, CI/CD, artifact deployment, Databricks and MLFlow. 25h 3 ECTS #### Data Wrangling with SQL Relational databases, advanced SQL queries, stored procedures, triggers, dynamic SQL and Microsoft SQL Server. 50h 4 ECTS #### Cloud Computing — Amazon AWS AWS cloud services and preparation for AWS Certified Solutions Architect – Associate. 50h 4 ECTS #### Big Data Ecosystem by Adaltas HDFS, scheduling, resource management, ETL, scalable enterprise service bus, Spark, data exploration and visualisation. Data Science & AI avanzada 215h • 32 ECTS ### Modelado avanzado, deep learning y sistemas complejos Este bloque es el núcleo de modelado avanzado: estadística de alta dimensión, survival analysis, inverse problems, bases de datos de grafos y documentos, deep learning, ABM y web semántica. 35h 4 ECTS #### Advanced Statistical Analysis and Machine Learning Multiple linear regression, CART, random forests, feature selection, model comparison and practical applications in R. 25h 3 ECTS #### Statistical Analysis of Massive and High-Dimensional Data Analysis of large datasets including open data and social networks, with modern statistical tools and practical implementation in R. 25h 3 ECTS #### Survival Analysis Parametric, non-parametric and semi-parametric survival analysis techniques. 25h 4 ECTS #### Inverse Problems & Data Assimilation Variational and sequential data assimilation for initial condition identification and parameter estimation, with Python applications. 25h 4 ECTS #### Graph Databases — NoSQL Part 1 Preparation for Neo4j Certified Professional and graph-based problem modelling with practical Neo4j implementations. 5h 2 ECTS #### Document Databases — NoSQL Part 2 MongoDB collections, documents, advanced queries, aggregations, architecture and practical applications. 25h 4 ECTS #### Deep Learning Deep learning models in Python, with practical applications in computer vision and natural language processing. 25h 4 ECTS #### Agent-Based Modelling Complex problem modelling with ABM, comparisons with statistical, Markov and system dynamics approaches, and ABM validation. 25h 4 ECTS #### Semantic Web Technologies RDF, SPARQL and standards for representing, querying and using knowledge on the web. Metodologías operativas 50h • 4 ECTS ### Gobernanza, derecho y contexto de proyecto La data science y la IA se utilizan dentro de organizaciones y marcos legales. Este bloque aborda regulación de datos, ética y metodología de proyectos. 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. Apoyo & experiencia profesional 60h de apoyo • 30 ECTS de experiencia ### Consolidación y aplicación profesional 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. 60h #### Support Sessions Reviewing course topics, answering questions, re-explaining harder concepts 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 para credibilidad en Data Science. 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. Los estudiantes de Data Science también se preparan para certificaciones AWS y SAS. Para Data Science & AI, DSTI destaca las certificaciones preparadas en Amazon AWS cloud computing y SAS Base Programming. Otras certificaciones reconocidas pueden aceptarse únicamente después de que el cuerpo docente y la Dirección de Estudios validen su nivel y relevancia para la ruta profesional 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) ![AWS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135153/Amazon_Web_Services_2025.svg) ![SAS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135427/SAS_logo.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/) ![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/) ![SAS logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11135427/SAS_logo.svg) SAS ### Base Programming Specialist Contexto del curso: SAS Base Programming [Sitio de la certificación](https://www.sas.com/en_gb/certification/credentials/foundation-tools/base-programming-specialist.html) 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) ![Databricks logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134906/Databricks-logo.svg) Databricks #### Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark MLOps [Página oficial](https://www.databricks.com/learn/certification/apache-spark-developer-associate) ![Databricks logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134906/Databricks-logo.svg) Databricks #### Databricks Certified Data Engineer Associate MLOps [Página oficial](https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate) ![Databricks logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134906/Databricks-logo.svg) Databricks #### Databricks Certified Data Engineer Professional MLOps [Página oficial](https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional) ![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/) ![IBM logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134912/IBM_logo.svg) IBM #### IBM Data Science Professional Certificate Data science foundations [Página oficial](https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science?utm_source=IBM&utm_medium=institutions&utm_campaign=IBMBadge) ![Neo4j logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11142416/Neo4j-logo.avif) Neo4j #### Neo4j Graph Data Science Certification Graph data science [Página oficial](https://graphacademy.neo4j.com/certifications/gds-certification/) N NVIDIA #### NVIDIA-Certified Associate Generative AI LLMs Generative AI and LLMs [Página oficial](https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/generative-ai-llm-associate/) ![Google logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134912/google.svg) Google #### Certified Generative AI Leader Generative AI leadership [Página oficial](https://cloud.google.com/learn/certification/generative-ai-leader) ![Dataiku logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134907/dataiku.svg) Dataiku #### ML Practitioner Certificate (Dataiku) Machine learning practice [Página oficial](https://academy.dataiku.com/ml-practitioner-certificate) ![Dataiku logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134907/dataiku.svg) Dataiku #### MLOps Practitioner Certificate (Dataiku) MLOps practice [Página oficial](https://academy.dataiku.com/mlops-certificate) ![Dataiku logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134907/dataiku.svg) Dataiku #### Developer Certificate (Dataiku) Dataiku development [Página oficial](https://academy.dataiku.com/developer-certificate) ![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) ![Google logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134912/google.svg) Google #### Google Cloud Platform Associate Cloud Engineer (ACE) Cloud engineering [Página oficial](https://cloud.google.com/learn/certification/cloud-engineer) ![Denodo logo](https://media.dsti.school/wp-content/uploads/2026/06/11134909/denodo.svg) Denodo #### Denodo AI SDK Certified Developer Associate certification AI SDK development [Página oficial](https://community.denodo.com/certification/details?name=Denodo%20AI%20SDK%20Certified%20Developer%20Associate) 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 encaja con su situación. [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) [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 mediante la ruta online de DSTI cuando este modo se adapta mejor a tu situación.](https://dsti.school/es/online-asincrono) 07 — Carrera ## La data science se vuelve real cuando los modelos se usan responsablemente. 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 una práctica pertinente donde tu proyecto de modelado e IA tenga sentido. DSTI puede apoyar una 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. Práctica local ### 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 es pertinente, DSTI puede orientar a los estudiantes hacia una opción estructurada de práctica internacional con 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 modelado ### Analizar, modelar y validar Los primeros roles típicos incluyen Junior Data Scientist, Machine Learning Analyst, Applied Data Scientist o AI / ML Intern, según el nivel de matemáticas, programación y portafolio de proyectos del estudiante. Ruta de progresión ### Pasar de modelos a valor desplegado Con experiencia, los egresados pueden avanzar hacia Data Scientist, Machine Learning Engineer, MLOps Engineer o Applied AI Specialist. El despliegue responsable y el valor medible importan más que inflar títulos. 08 — Admisiones ## Admisión selectiva para una ruta MSc orientada al modelado. El MSc in Data Science & Artificial Intelligence requiere preparación matemática, dominio del inglés y capacidad para avanzar en cursos técnicos y estadísticos exigentes. Elegibilidad ### Licenciatura o equivalente Los candidatos deben contar con una licenciatura reconocida de 3 o 4 años, o equivalente, en un campo donde hayan estudiado matemáticas aplicadas, como matemáticas, física, ingeniería, informática o economía. Examen de admisión ### Se utiliza cuando es útil Se puede pedir a los candidatos que presenten el examen de admisión en línea de DSTI en matemáticas e IT, especialmente cuando Admisiones o la Dirección de Estudios necesitan más evidencia de preparación. English ### B2 mínimo Los cursos se imparten en inglés. Puede requerirse IELTS 6.0, Duolingo 110 o evidencia equivalente. Requisitos de IT ### Laptop Windows PC Los estudiantes deben contar con una laptop Windows PC con al menos 16 GB 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 una licenciatura 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: Continuous Optimisation; Artificial Neural Networks. - Continuous Optimisation - Artificial Neural Networks - Los exámenes se presentan en línea en DSTI Learn, con supervisión mediante 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 considera a los candidatos que alcanzan la nota mínima aprobatoria de DSTI de 60%. [Leer la guía de entrada directa](https://dsti.school/es/admisiones-msc#direct-entry) Otoño 2026 ### Entrada de octubre - Estudiantes internacionales: 31 de julio de 2026 - Estudiantes UE y Live Streamed: 31 de julio de 2026 - Inducción: 2 de octubre de 2026 - Inicio de clases: 5 de octubre de 2026 Primavera 2027 ### Entrada de marzo - Estudiantes internacionales y 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 Science & AI es la ruta adecuada para ti? Si dudas 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) [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