Le programme de niveau master DSTI Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence répond à la demande croissante du marché pour des professionnels de l’informatique capables d’organiser le stockage des données, de gérer des pipelines de données, et de déployer des algorithmes d’intelligence artificielle. Alors que les entreprises dépassent la phase du « tout data science », elles comprennent désormais la nécessité d’administrer efficacement une variété de formats et de volumes de données, allant de petits ensembles tabulaires à de vastes données non structurées.
Le Data Engineering est une branche spécialisée de l’informatique et de l’ingénierie des systèmes d’information, qui englobe les activités clés suivantes, abordées au sein de notre programme :
Pour mettre en œuvre efficacement l’intelligence artificielle, il est indispensable de comprendre les mathématiques appliquées qui en constituent le socle, une dimension centrale de l’ingénierie de l’IA (AI Engineering). Notre programme Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence associe de façon inédite les compétences en Data Engineering à la science et aux applications du machine learning, offrant ainsi une voie complète vers la maîtrise du rôle d’Artificial Intelligence Engineer.
Déposez votre candidature dès maintenant pour accélérer votre carrière et vous engager sur une carrière de véritable Artificial Intelligence Engineer.
Notre formation est classée parmi les meilleurs Masters, MS & MBA Intelligence Artificielle de France:
Dates limites de candidatures pour :
Induction Days / Journée d’Accueil :
Date de début des cours :
Dates limites de candidatures pour :
Induction Days / Journée d’Accueil:
Dates de début des cours :
Veuillez noter que les candidats en mode Self-Pace Online Course (SPOC) ne sont pas assujettis à de quelconques calendriers de rentrée, le démarrage des études dans ce mode est au fil de l’eau.
Taux de réussite moyen
90%
Taux de satisfaction moyen
8/10
Effectif moyen par promotion
15 élèves
Source du taux de satisfaction: enquête Studies Advisors annuelle (indépendante) auprès des diplômés.
Leader en data et IA en France, DSTI School of Engineering propose un programme de Bachelor au niveau RNCP 6. Nos programmes MSc sont au niveau RNCP 7. Ils sont également labellisés 3IA Cote d’Azur . Enfin, DSTI est accrédité Qualiopi RNQ affirmant la qualité de nos process de formation. Le certificat Qualiopi est téléchargeable en cliquant sur ce lien.
Voici les principaux objectifs du programme Applied MSc in Data Engineering for AI.
Assimiler des connaissances approfondies et des compétences pour créer et surveiller les infrastructures IT et Big Data.
Explorer le monde de DevOps et mettez en place 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 , perfectionnez vos capacités à construire et à déployer des modèles complexes pour des applications pratiques.
Renforcer vos capacités à créer et gérer des systèmes de données et de calcul hautement distribués tels que Hadoop ou Spark, permettant une manipulation efficace des données à grande échelle.
Le programme de l’Applied MSc in Data Engineering for AI propose 120 ECTS en validation totale. Il comprend 800 heures d’enseignement, équivalent à 90 ECTS, y compris 75 heures de DSTI Warm Up pour la compétence technique et 45 heures supplémentaires de sessions de soutien. Pour finir, que ce soit à travers un stage ou un apprentissage, évalués à 30 ECTS, les étudiants se voient offrir une expérience concrète en data engineering.
Tout cours et/ou bloc de cours/compétences (unité d’enseignement) validé(s) au regard des modalités du contrôle des connaissances constitue automatiquement une validation partielle, avec les crédits ECTS associés.
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 : ‘Formation initiale‘ et ‘Formation continue‘
La formation initiale est conçue pour les étudiants de moins de 30 ans qui sortent de l’école ou de l’université et les prépare à devenir des professionnels compétents en matière de données. Vous avez le choix 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.
Pour les professionnels généralement âgés de 30 ans ou plus, la Formation Continue 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.
SPOC est idéal pour les étudiants qui concilient études et travail régulier. Les cours, réalisé 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 ‘Alternance 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 provides warm-up courses for the Applied MSc in Data Engineering for AI, ensuring all students, regardless of their background, start with equal understanding of data analysis potential.
The Software Engineering & IT module in the Applied MSc in Data Engineering for AI programme teaches courses including Amazon AWS, Microsoft Azure, Web and Software Engineering, Python Machine Learning Labs, and Semantic Web technologies for developing data science skills.
This course provides comprehensive preparation for the AWS Certified Solutions Architect – Associate Certification, covering the fundamentals of AWS architecture, design, deployment, and operations.
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 covers representing and querying web-rich data using RDF and SPARQL, introducing semantics in data using RDFS and ontologies, and tracing and following data history using VOiD, DCAT, and PROV-O.
In this course, students will learn about Object Oriented Programming, Software Architecture through UML and the basics of C# development.
A course that covers the fundamentals of algorithmics and data structures using object-oriented programming, with a focus on applications in C++ and Python.
A course that teaches data cleaning and preparation, data structures, and machine learning tools such as Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Keras, and Numpy, as well as Flask and OpenCV for web applications.
This course provides a comprehensive understanding of web development basics through HTML, CSS, JavaScript for Front End. Plus an introduction to MVC programming with ASP.NET for backend and an overview of API development.
The Data Management module covers SQL Data Wrangling, Data Warehousing, ETL, Graph and Document NoSQL Databases, Big Data Ecosystems by Adaltas, and Data Pipeline parts 1 and 2.
A course that covers the fundamentals of relational databases, relational algebra, advanced SQL queries, stored procedures, triggers using T-SQL, dynamic SQL, and their applications with Microsoft SQL Server for data wrangling and manipulation.
A course that covers the design and implementation of a data warehouse, structuring an Extract, Transform, Load process, and their applications using Microsoft SQL Server in stand-alone and cluster deployments.
A course that provides preparation for the Neo4j certification, covers graph-based problem modelling, and implementation with the Neo4j graph database for NoSQL data management.
A course that covers the fundamentals of MongoDB databases, collections, and documents, advanced MongoDB queries and aggregations, MongoDB data architecture, and their applications using MongoDB and Robo3T for NoSQL data management.
A course that covers HDFS, scheduling & resource management, workflow management & ETL, dataflow management, scalable enterprise serial bus, real-time processing with SPARK, machine learning, and data exploration & visualisation.
A course that covers XML data flow, DTD and schemas, XSL transformations, JSON, and their transformations, and how to build efficient and scalable data pipelines.
This course covers the fundamentals of data engineering, focusing on Apache Spark, Kafka, and modern data platform components. It also introduces the Lambda and Kappa architectures and the concept of « anything as code, » including Infrastructure as Code and modern CI/CD practices.
Our comprehensive module covers essential topics for successful IT project management. It delves into project management principles using both Traditional and Agile methodologies, as well as exploring data laws and regulations, and the philosophies, geopolitics, and ethics involved in data analytics.
The course explores the principles and frameworks of data privacy and security, encompassing EU and USA regulations such as GDPR, Safe Harbour & Successors, as well as highlighting the distinctions between common law and code law.
Best practices for project management, being in waterfall cycle, agility or just-in-time. Study of PMBOK (Project Management Body Of Knowledge) and Agile (Scrum) approaches
The course focuses on preparing for the Microsoft Power Platform Functional Consultant (PL-200) certification, and its practical applications in managing Customer Relationship Management (CRM) data.
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 topics such as 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.
Global approach to modelling – Design-independent analysis methodology and model – Formal and semi-algorithmic data model design methods.
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 and then data science: calculus, linear algebra, trigonometry and complex numbers.
A course that introduces the fundamentals of descriptive statistics, probability theory, and their applications using R programming language for data analysis.
A course that teaches how to import and manipulate large datasets with R, select the best data structures, transform, visualise, explore and model data.
A course that covers the fundamental concepts of perceptron’s layers, weights, biases, hyperparameters, activation and cost functions, optimization algorithms, backpropagation, learning mechanism, classification and regression, and its application in Python using TensorFlow.
A course that covers advanced topics such as rrecurrent neural networks, long short-term memory (LSTM), residual networks, computer vision and natural language processing (NLP), deep learning on GPU, and their applications in Python using PyTorch.
Throughout the programme students will have the opportunity to attend support classes. Professors will answer questions from students in these sessions, ensuring individual and focused support from DSTI
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 quelques-uns des professeurs du programme Applied MSc in Data Engineering for AI.
Membre de l’industrie, Professeur
David Worms est le CEO 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.
Professor, Co-president of the Scientific Board
Fabien Gandon, chercheur principal à l’INRIA et à l’I3S Sophia Antipolis en France, se spécialise dans le Web sémantique, les ontologies, l’ingénierie et la modélisation des connaissances, les mémoires d’entreprise et d’autres domaines dans le domaine de l’informatique et des sciences informatiques.
AWS Academy, from which DSTI was one of the first French institutions to be accepted, provides higher education institutions with a ready-to-teach cloud computing curriculum that prepares students to pursue industry-recognised certifications and in-demand cloud jobs. AWS Academy curriculum helps educators stay at the forefront of AWS Cloud innovation so that they can equip students with the skills they need to get hired in one of the fastest-growing industries.
Again, as one of the first French institution members of the Microsoft Learn for Educators (MSLE), DSTI faculty can easily integrate AI Skills, technical skills, and industry-trusted and verified credentials into their curriculum to set students up for real-world success.
Azure for Education offers students access to an impressive library of fully licensed Microsoft software, developer tools, and cloud resources, including a yearly $100 voucher. These resources are vital for learning and completing AI-related projects, leveraging the Microsoft cloud ecosystem.
O’Reilly is a comprehensive platform providing over 60,000 books, 30,000 hours of video, live events, and interactive labs on topics like cloud computing, software development, AI, and machine learning. It offers students extensive learning resources to deepen their knowledge in AI and related fields.
Students gain access to our partner Adaltas cloud-based cluster, which leverages Hadoop and Spark for processing large-scale data sets. This enterprise-grade cluster provides 24/7 availability, allowing students to experience real-world big data environments.
All students enrolled in the programme receive access to a SAS license. This software suite is essential for advanced analytics, business intelligence, and data management tasks, providing students with tools relevant to AI-based decision-making.
Through DSTI Learn, based on the latest Moodle LMS core, students can access their study materials, including notifications, course schedules, exams, live sessions, recorded lectures, and assignment submissions. This platform ensures students remain connected with their coursework anytime, anywhere.
DSTI offers a support system through Zendesk, allowing students to seek help for academic, career, or administrative queries. Students can also revisit past responses, ensuring continuous support throughout their studies.
DSTI students are provided with lifelong access to an alumni email account, along with Microsoft Windows and Office 365 licenses, enabling them to stay connected and use essential software for professional and personal use.
Les futurs étudiants en Applied MSc in Data Engineering for AI 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 €
d’indemnité mensuelle moyenne
75%
des étudiants trouvent des stages en Europe
49k €
de salaire de départ moyen
1 600 €
en moyenne par mois pour une alternance
1 950 €
en moyenne par mois pour un Contrat Pro
2/3
des étudiants reçoivent des offres en CDI
+ 50%
des étudiants signent leurs contrats via DSTI.
Le processus d’admission à DSTI (School of Engineering) est une initiative inclusive, visant à offrir à chaque candidat méritant une chance juste et équitable. Cette procédure d’admission, clairement définie, est applicable à l’ensemble de nos programmes d’études.
Veuillez noter qu’au niveau des Applied MSc, DSTI ne pratique pas d’admission parallèle pour entrée directe en deuxième année.
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.
Students at DSTI should have a Windows PC laptop, not Apple Mac, with these minimum specs:
At least Intel Core i5 quad-core or Intel i7 dual-core (or AMD equivalent).
8GB as the absolute minimum, but 16GB highly recommended.
Minimum 512GB, 1TB recommended. SSD required.
It’s a personel choice of investment. If to be done, NVIDIA GPU.
Your PC must be able to run the main latest Windows version (currently: Windows 11).
DSTI will provide a Windows Education (eq. to Enterprise edition) key when classes start.
Don’t purchase MS Office 365: DSTI will provide a full product license when classes start.
La procédure d’admission pour 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.
DSTI School of Engineering
Ecole Privée d’Enseignement Supérieur
Leader en data et IA en France, DSTI School of Engineering propose un programme de « Applied Bachelor » accrédité RNCP 6 (niveau licence) Nos programmes « Applied MSc » détiennent une accréditation RNCP 7 (niveau master) De plus, les programmes Applied MSc DSTI sont labellisés par 3IA Cote d’Azur (Université Côte d’Azur) et détient une certification Qualiopi RNQ, affirmant l’excellence des processus qualité de l’établissement.
DSTI School of Engineering a formé des partenariats stratégiques et des affiliations avec plusieurs organisations clés, notamment AWS, SAS, Microsoft, Arts et Métiers et 3iA Côte d’Azur. Ces partenariats sont essentiels car ils nous aident à maintenir notre programme à jour et nos ressources actualisées. Grâce à ces partenaires, nous sommes mieux équipés pour soutenir nos étudiants alors qu’ils font progresser leurs carrières dans la data.
Les Templiers, 950 Route des Colles
06410 Biot (Sophia-Antipolis), France
4 Rue de la Collégiale 75005 Paris, France
At DSTI, we provide one-on-one online meetings with prospective students. Here we answer all their questions regarding our Applied Bachelors and Applied MSc courses.
At DSTI, we organize online group meetings where we share valuable information about our selection of Applied Bachelors and Applied MSc courses in data and AI.
DSTI organizes online group meetings to provide information about our range of Applied Bachelor and Applied MSc programs 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.
| Les frais de scolarité sont applicables pour les sessions d’automne 2024 et de printemps 2025 | Applied MSc in Data Analytics | Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence | Applied MSc in Data Science Artificial Intelligence | Applied MSc in Cybersecurity |
| Frais de scolarité total | 18,700 € | 18,700 € | 18,700 € | 25,000 € |
| Frais de scolarité annuels | 9,350 € | 9,350 € | 9,350 € | 12,500 € |
*Pas de frais de scolarité pour les étudiants en mode apprentissage.
À DSTI, nous organisons des rencontres individuelles en ligne avec les futurs étudiants. Ici, nous répondons à toutes leurs questions concernant nos programmes Bachelor et MSc.
À DSTI, nous organisons des réunions de groupe en ligne où nous partageons des informations importantes sur notre gamme de programmes Bachelor et MSc.
DSTI organise des réunions de groupe en ligne qui fournissent des informations sur notre gamme de programmes Bachelor et MSc.
Chaque mercredi de 14h à 18h (heure de Paris), le campus de DSTI à Paris organise une journée portes ouvertes pour tous, sans rendez-vous nécessaire. Les questions concernant l’admission, les cours ou d’autres sujets connexes sont les bienvenues. Nous sommes ravis de répondre à vos questions.
Vous souhaitez une carrière dans la data et l’IA? Téléchargez le programme de l’Applied MSc in Data Engineering for AI de DSTI pour découvrir comment !
