DSTI Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence est notre programme phare de niveau master, fruit de plusieurs années d’amélioration continue et d’une étroite adéquation avec les attentes du marché mondial de l’emploi. Il est reconnu pour sa combinaison unique de rigueur mathématique, de techniques avancées de machine learning, et d’applications pratiques en ingénierie informatique, couvrant l’ensemble des applications de l’IA dans les systèmes d’information. Vous développerez une expertise approfondie dans la création, l’optimisation et le déploiement de modèles pilotés par l’IA, afin de résoudre des problèmes complexes dans tous les secteurs de l’économie mondiale.
Tout au long du programme, vous acquerrez les compétences essentielles pour devenir un Data Scientist respecté :
Les Data Scientists efficaces savent également intégrer l’informatique et les systèmes d’information à leur panel de compétences. La Data Science et l’IA n’ont de valeur que si elles sont opérationnalisées : maîtriser les systèmes informatiques, l’ingénierie logicielle, le réseau, le cloud computing ou encore les bases de données est fondamental. Tout ceci permet une coopération fluide entre Data Scientists et Data Engineers, un aspect essentiel que tous les programmes de DSTI incarnent.
Déposez votre candidature dès maintenant pour rejoindre ce programme exigeant et précurseur, et devenir un expert influent en Data Science & Intelligence Artificielle.
Notre formation est classée parmi les meilleurs Masters, MS & MBA Big Data & Data Sciences 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
35 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 Science & AI.
Le programme vise à améliorer vos compétences mathématiques et votre capacité à les appliquer pour résoudre des problèmes complexes en Data Science et AI.
Notre cours se focalise sur l'objectif d'offrir aux étudiants une compréhension approfondie des algorithmes clés de l'IA, incluant le machine learning, le deep learning et le natural language processing.
Le programme aide les étudiants à mettre en pratique leurs compétences scientifiques en leur apprenant à analyser, concevoir, mettre en œuvre et superviser les architectures IT et Big Data.
Le programme vise à donner aux étudiants une compréhension de la gestion de projets IT et des conséquences juridiques de la manipulation des données, y compris les lois sur la confidentialité. Il introduit également des considérations éthiques sur les conséquences de l'exploitation de Big Data.Cela introduit également des considérations éthiques liées à l'exploitation des grandes données.
L’Applied MSc in Data Science & AI est un programme complet de 120 ECTS en validation totale. Il comprend deux parties : tout d’abord, 840 heures de cours équivalant à 90 ECTS, commençant par un Warm-Up DSTI de 75 heures pour améliorer les compétences nécessaires, et 60 heures de sessions de soutien. Deuxièmement, les stages ou les apprentissages, de 30 crédits ECTS, offrent une excellente expérience pratique de la data science.
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.
24-33
Tranche d’âge moyenne
80%
d’étudiants internationaux
5+
projets pratiques
3
Préparation aux Certifications Internationales
Initial Education est conçu pour les étudiants de moins de 30 ans en transition de l’école ou de l’université, les préparant à devenir des professionnels de données compétents. Choisissez entre deux options: Temps plein ou Temps partiel (Apprentissage).
Pour les débutants en Data Science, 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, Continuing Education 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 Science & AI for AI sur le campus ou en ligne.
SPOC est idéal pour les étudiants qui concilient études et travail régulier. Les cours, terminés 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 ‘Sandwich 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 Science & AI, ensuring all students, regardless of their background, start with equal understanding of data analysis potential.
The Core Data Science & AI module in our Applied MSc programme delves into key topics like Applied Mathematics for Data Science, Statistical Analysis Foundations, Time-Series Analysis, Continuous Optimisation, SAS « The SAS Ecosystem DSTI Chair », and Artificial Neural Networks.
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 builds on the concepts covered in part 1 and focuses on topics such as tests, estimators, confidence intervals, inference, ANOVA, PCA, simple linear regression, and their applications using R.
This course on Time-Series Analysis covers the mathematical foundations and practical applications using R, including advanced techniques such as neural networks.
This course provides comprehensive preparation for SAS BASE Certification, covering SAS Base programming and its application in SAS STATS.
The course covers critical points, optimisation of multiple variable functions, gradient methods, and constraint-based optimisation using Lagrange multipliers, and their applications using Python.
This course delves into the fundamental concepts of Perceptron’s layers, weights, biases, and hyperparameters, along with activation and cost functions, optimization algorithms, and backpropagation. Students will learn the learning mechanism of Perceptron, its applications in classification and regression, and how to implement them in Python using TensorFlow.
This module provides an in-depth look at Amazon AWS cloud computing, software engineering basics, Python machine learning labs, Big Data Ecosystem by Adaltas, SQL data wrangling, and MLOps by Adaltas. It delves into software engineering concepts, Python machine learning practicalities, SQL data wrangling techniques, and MLOps and Big Data tools for robust data solutions.
This course covers the fundamentals of algorithmics and data structures using classical design and programming, with a focus on practical applications in C programming language.
A course that covers the fundamentals of algorithmics and data structures using object-oriented programming, with a focus on practical applications in C++ and Python programming languages.
This course provides an overview of data structures, cleaning and preparation techniques, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, OpenCV, Python and Flask, Keras, and Numpy for developing data-driven applications.
A course that covers an introduction to DevOps, GitOps, DataOps, and MLOps, unit testing with Spark Data Engineering, CI/CD, artifact deployment to registries such as Docker, JAR, and notebooks, GitOps and MLOps with Apache Liminal, Cloud and MLOps, and the Databricks platform and MLFlow for developing scalable and robust data solutions.
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.
This course provides comprehensive preparation for the AWS Certified Solutions Architect – Associate Certification, covering the fundamentals of AWS architecture, design, deployment, and operations.
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.
These courses encompass advanced statistical analysis, machine learning, deep learning, and agent-based modelling, among others. They offer a thorough grasp of data science concepts and techniques, including their practical applications.
This course covers multiple linear regression, CART and Random Forests, and their applications, including feature selection and engineering, models comparison and competition, with a focus on practical applications using R.
This course delves into the analysis of large datasets, including open data and social networks. It reviews conventional statistical methods and their application to such data, alongside modern statistical tools, focusing on practical implementation using R.
A course that provides a comprehensive study of survival data analysis employing parametric, nonparametric, and semiparametric methods.
A course that covers variational and sequential data assimilation techniques for identification of the initial condition and parameter estimation, with a focus on practical applications using Python.
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.
In this course, students will be introduced to PyTorch and gain knowledge on neural architectures and their applications, as well as receive training on a GPU for neural network implementation.
This course covers solving complex problems using Agent-Based Modelling (ABM), comparisons with statistical, Markov and system dynamics approach, and ABM validation for « trustability ».
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.
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 covers the principles and frameworks of data privacy and security, including EU & USA regulations, GDPR, Safe Harbour & Successors, and the differences 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.
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 avec les changements dans le monde des données, les étudiants peuvent se préparer pour les certifications suivantes tout en complétant le Applied MSc in Data Science & AI.
Voici certains des professeurs qui enseignent l’Applied MSc in Data Science and AI.
Membre Académique, Professeur
Jacques Blum est Professeur Émérite à l’Université de Nice et a précédemment occupé des postes de professeur à l’Université Joseph Fourier Grenoble et de chercheur au CNRS, et il est Agrégé en Mathématiques de l’Ecole normale supérieure.
Professeur
Julien Jacques est actuellement Professeur en Statistiques à l’Université Lumière Lyon 2, avec une expérience précédente en tant que maître de conférences à l’Université de Lille, et un doctorat en Statistiques de l’Université Grenoble Alpes.
Professeur
Le Dr Georgiy Bobashev, chercheur principal au sein du Centre de science des données chez RTI International, possède plus de 20 ans d’expérience en modélisation prédictive appliquée à la recherche en santé. Il applique l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la biostatistique à des domaines variés tels que l’usage de substances, le VIH, le cancer et les politiques publiques.
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.
L’Applied MSc in Data Science & AI offre des perspectives de carrière brillantes. Presque tous les diplômés décrochent un stage en Europe dans les six mois, avec une allocation mensuelle d’environ 1300 euros.
98%
des étudiants obtiennent une offre de stage dans les 6 mois
€ 1300+
Indemnité mensuelle moyenne
91%
des étudiants trouvent des stages en Europe
€ 45k
Salaire de départ moyen
€ 1600
en moyenne par mois pour un Apprentissage
€ 1950
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 le 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.
Want a career in data and AI? Download the DSTI’ Applied MSc in Data Science and AI Curriculum to find out how!
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 Science and AI de DSTI pour découvrir comment !
