MSc in Cyber Security
Le MSc in Cyber Security de Data ScienceTech Institute est un programme de deux ans, enseigné en anglais, disponible en modes d’études à temps plein, à temps partiel et à distance. Proposé sur nos campus de Paris et Nice, il prépare les étudiants à affronter les cybermenaces, en mettant l’accent sur la sécurité des codes, l’architecture informatique et les systèmes d’information.
Bachelor of Science in Computer Science & Engineering
DSTI’s Bachelor of Science in Computer Science & Engineering (BSc CSE) est un programme qui offre une formation intensive de trois ans en ingénierie logicielle, systèmes d’information, analyse de données, machine learning, cybersécurité et cloud computing. Il inclut des compétences essentielles en entreprise et délivre des certifications professionnelles clés, tout en offrant une expérience pratique en industrie grâce à des stages.
MSc in Data Engineering for AI
Maîtrisez les subtilités de l’IA avec le MSc en Data Engineering pour AI de DSTI. Optez pour un cours à temps plein de 2 ans ou choisissez les modes apprentissage, accéléré ou SPOC. 95% de nos étudiants trouvent des stages dans les six mois. Curriculum enseigné à 100% en anglais dans nos campus à Paris, Nice Sophia Antipolis ou en ligne. Commencez dès aujourd’hui.
MSc in Data Science & AI
Commencez votre parcours en science des données avec notre MSc en Data Science & AI. Acquérez des compétences recherchées en analytique, apprentissage automatique et modélisation complexe, en 120 ECTS. Rejoignez-nous à Paris, Nice Sophia Antipolis ou en ligne et faites partie des 98% obtenant des stages en moins de 6 mois. Notre curriculum est reconnu mondialement avec les accréditations RNCP 7, 3IA Cote d’Azur et Qualiopi.
MSc in Data Analytics
MSc in Data Analytics de DSTI offre une expérience pratique en milieu industriel avec des outils de référence, conduisant 97% de nos étudiants vers des stages et 90% vers des apprentissages. Avec des options d’apprentissage en temps plein, à temps partiel ou mixtes flexibles commençant au printemps ou en automne, acquérez une solide connaissance des principes de l’analyse de données.