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.
The Software Engineering & IT module in the Applied MSc in Data Engineering for AI programme covers courses including Amazon AWS, Microsoft Azure, Web and Software Engineering, Python Machine Learning Labs, and Semantic Web Technologies for developing data science skills.
The Software Engineering & IT module in the Applied MSc in Data Engineering for AI programme includes Amazon AWS, Microsoft Azure, web and software engineering, Python Machine Learning Labs, and Semantic Web Technologies for developing data science skills.
Learn to use the different cloud services on the AWS platform and prepare for the AWS Certified Solutions Architect – Associate certification.
This course provides a comparative overview with Amazon AWS and focuses on Microsoft Azure services relevant to data lakes and data pipelines.
A course that provides an introduction to web technology, covering RDF and SPARQL for representing and querying web-rich data, as well as representing and using knowledge on the web with standardised frameworks.
This course covers the fundamentals of algorithmics and data structures using classical design and programming, with a focus on practical applications in the C language.
A course that covers the fundamentals of algorithmics and data structures using object-oriented programming, with a focus on practical applications in the C++ and Python programming languages.
This course provides an overview of data structures, data cleaning and preparation techniques, feature engineering and machine learning modelling with Python libraries.
This course provides a comprehensive understanding of web development basics through HTML, CSS and JavaScript for front-end development. It also includes an introduction to MVC programming with ASP.NET for back-end and an overview of API framework.
The Data Management module covers SQL Data Wrangling, Data Warehousing, ETL, Graph and Document NoSQL Databases, Big Data Ecosystems and Data Pipelines.
A course that covers the fundamentals of relational databases, advanced SQL queries, stored procedures, triggers dynamic SQL and their applications with Microsoft SQL Server.
A course that covers the design and implementation of a data warehouse, building an Extract, Transform, Load process and their applications in stand-alone and cluster deployments.
A course that provides preparation for the Neo4j professional certification and covers graph-based problem modelling with practical implementations in Neo4j graph databases.
A course that covers MongoDB database technology including, collections and documents, advanced MongoDB queries and aggregations, the MongoDB data architecture as well as practical applications.
A course that covers HDFS, scheduling & resource management, workflow management & ETL, dataflow management, scalable enterprise serial bus, real-time processing with SPARK and data exploration & visualisation.
A course that covers XML data flow, DTD and schemas, XSL transformations and JSON data formats for building efficient and scalable data pipelines.
This course covers the fundamentals of data engineering technologies like Apache Spark, Kafka, and modern data platform components. It also introduces the Lambda and Kappa architectures and the concept of “anything as code,” as well as modern CI/CD practices.
A module centred around project management methodologies and ethical and social questions related to data use.
The course covers the principles and frameworks of data privacy and security, in EU & US regulations as well as the differences between common law and code law.
This course covers the project management lifecycle, as well as best pratices for implementing and working with different approaches like the Agile methodology.
A course that covers the preparation for the Microsoft Power Platform Functional Consultant (PL-200) certification, and introduces in Customer Relationship Management (CRM) data management software.
A course that focuses on the various tools and technologies involved in DevOps, including Nagios, Consul, Docker, Ansible, GitHub, and Continuous Integration with Jenkins and Kubernetes.
A course that covers system security design patterns, infrastructure security, data at rest and in-transit encryption and code safety to provide a comprehensive understanding of how to protect computer systems and networks from cyber threats.
This course covers the principles and methodologies behind designing and analysing information systems.
After this module, students will gain a comprehensive understanding of the mathematical and statistical foundations of data science, as well as practical skills in big data processing and machine learning.
This course covers the basic notions of applied mathematics required to study optimisation for data science: calculus, linear algebra and complex numbers.
A course that introduces the fundamentals of descriptive statistics, probability theory, and their applications using the R programming language for data analysis.
This course teaches how to import, manipulate, transform, visualise, explore, and model large datasets in R, with a focus on selecting the best data structures for optimal performance.
This course delves into the fundamental concepts of neural network’s layers, weights, biases, and hyperparameters, as well as optimisation algorithms. Students will learn the applications of neural networks in classification and regression problems and how to implement them in Python using TensorFlow.
This course introduces students to deep learning models using Python libraries with a focus on practical applications in computer vision and natural language processing.
Support sessions are dedicated to reviewing course topics in depth, answering student questions, re-explaining harder notions, and preparing for examinations.
After completing the coursework, students will be required to demonstrate a professional experience between 4 and 6 months. This could take the form of an internship, employment, or contracting, as long as the standard DSTI evaluation procedures are met. This practical experience enables students to apply their learning in a working environment.
Notre programme permet aux étudiants de se préparer aux certifications suivantes. L’une d’entre elles est nécessaire pour obtenir le diplôme (Neo4J Certified Professional). Une autre certification est fortement recommandée pour l’employabilité mais n’est pas obligatoire pour l’obtention du diplôme.
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 avoir évalué votre demande initiale, DSTI vous invitera à poursuivre le processus. Vous devrez fournir les documents mentionnés dans l’une des deux premières options. En leur absence, vous pouvez opter pour la troisième option.
Après avoir évalué votre candidature, DSTI vous demandera de soumettre votre dossier académique et pourra vous demander de passer un examen d’entrée.
Dossiers académiques
Tous les étudiants doivent soumettre leur dossier académique et l’une des options ci-dessous peut également être complétée ou demandée :
Option 1: Test d’admission standard + Certificat de Bachelor
test d’admission standard + certificat de licence Pour garantir la qualité des applications, nous valorisons les scores des tests standardisés. Pour le GRE, visez un minimum de 155 dans la section quantitative et supérieur à 280 pour un total moyen. Pour le GMAT, visez un score minimum de 42, soit plus de 560.
Celui-ci peut être soumis en plus de votre dossier académique pour booster votre candidature.
Option 2: Examen d’entrée DSTI en ligne
Nous pouvons vous demander de passer l’examen d’entrée DSTI en plus de soumettre votre dossier académique. L’examen peut être complété à domicile. Tout ce dont vous avez besoin est un ordinateur et un accès Internet stable. L’examen comprend deux sections : Mathématiques et Informatique.
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 Bachelors and MSc programmes.
At DSTI, we organise online group meetings where we share valuable information about our selection of Bachelors and MSc programmes in data and AI.
DSTI organises online group meetings to provide information about our range of Bachelor and MSc programmes in data and AI.
Every Wednesday from 2PM to 6PM CEST, DSTI’s Paris Campus hosts an open day for all, no appointment necessary. Inquiries regarding admission, courses or other related topics are welcomed. We are delighted to provide answers to your questions.
| Les frais de scolarité sont valides pour les rentrées Autumn 24 et Spring 25. | Applied MSc in Data Analytics | Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence | Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence | Applied MSc in Cyber Security |
|---|---|---|---|---|
| Total des frais | 18 700€ | 18 700€ | 18 700€ | 25 000€ |
| Frais annuels | 9 350€ | 9 350€ | 9 350€ | 12 500€ |
*Pas de frais de scolarité pour les étudiants en mode apprentissage.
| Les frais de scolarité sont valides pour les rentrées Autumn 24 et Spring 25. | Executive MSc in Artificial Intelligence |
|---|---|
| Total des frais | 18 700€ |
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 !
