Parcours de niveau master • Data • AI • Ingénierie • Cyber

Choisir le parcours MSc qui correspond au métier que vous voulez exercer.

L’offre MSc de DSTI est volontairement spécialisée. La bonne question n’est pas « lequel paraît le plus à la mode ? », mais « quelle direction technique correspond aux problèmes que je veux résoudre ? ».

Commencer à choisir Prendre rendez-vous Admissions MSc

01 — Partir du travail visé

Dans quel type de problème voulez-vous devenir solide ?

Un bon choix part du travail à accomplir, pas seulement du nom du programme. Ces quatre questions sont volontairement simples.

Décisions

Je veux transformer des données en analyse, reporting, automatisation et décisions opérationnelles.

Voir MSc in Data Analytics with AI

Plateformes

Je veux construire les pipelines de données et l’infrastructure cloud qui rendent l’AI possible.

Voir MSc in Data Engineering for AI

Modèles

Je veux construire, évaluer et comprendre des modèles statistiques, de machine learning et d’AI.

Voir MSc in Data Science & AI

Protection

Je veux protéger des systèmes, réseaux, applications et actifs informationnels.

Voir MSc in Cyber Security

02 — Les quatre parcours MSc

Des centres de gravité techniques différents, pas des mondes séparés.

Les quatre parcours appartiennent au même écosystème DSTI : data, AI, ingénierie, cyber security, cloud, outils, projets et orientation professionnelle.

MSc in Data Analytics with AI

Pour transformer les données en décisions et en mise en œuvre.

Convient particulièrement si vous aimez les problèmes métier, les données opérationnelles, le reporting, l’automatisation, l’aide à la décision et le fait d’aider les organisations à agir à partir de faits.

Centre de gravité: Analytics, artificial intelligence, automatisation et aide à la décision portée par l’IT.
Direction typique: Data analyst, analytics consultant, BI / decision support, data-driven operations.
Bon choix si: Vous voulez une crédibilité et une autonomie techniques : assez d’IT, d’automatisation et de compréhension des systèmes pour vous intégrer à la chaîne digitale et d’automatisation, sans devenir principalement software engineer ou spécialiste infrastructure.

Explorer MSc in Data Analytics with AI

MSc in Data Engineering for AI

Pour construire l’ossature technique de la data et de l’AI.

Convient particulièrement si vous aimez les systèmes, pipelines, cloud, bases de données, automatisation, passage à l’échelle et le fait de rendre les données utilisables de façon fiable.

Centre de gravité: Data architectures, cloud, DevOps, pipelines et infrastructures prêtes pour l’AI.
Direction typique: Data engineer, cloud data engineer, platform engineer, profil AI infrastructure.
Bon choix si: Vous voulez faire fonctionner des systèmes AI en production, pas seulement construire des modèles dans des notebooks.

Explorer MSc in Data Engineering for AI

MSc in Data Science & AI

Pour la modélisation, le machine learning et les systèmes AI.

Convient particulièrement si vous aimez les mathématiques, les statistiques, la modélisation, l’expérimentation, le machine learning et le fait de comprendre pourquoi les modèles se comportent comme ils le font.

Centre de gravité: Machine learning, statistical modelling, deep learning et systèmes AI.
Direction typique: Data scientist, machine-learning engineer, spécialiste AI / modelling.
Bon choix si: Vous voulez construire et évaluer des modèles avec une vraie profondeur technique et scientifique.

Explorer MSc in Data Science & AI

MSc in Cyber Security

Pour protéger les systèmes et les infrastructures.

Convient particulièrement si vous aimez les réseaux, systèmes, cloud, risques, résilience, raisonnement adversarial et la discipline de la protection des actifs numériques.

Centre de gravité: Code, systèmes, infrastructure, cryptography, défense et cyber operations.
Direction typique: Cyber security specialist, security engineer, profil cloud / infrastructure security.
Bon choix si: Vous voulez comprendre comment les systèmes échouent, comment ils sont attaqués, et comment les rendre plus sûrs.

Explorer MSc in Cyber Security

03 — Tableau comparatif

Comparer simplement, sans surinterpréter.

Ce tableau est volontairement compact. C’est un outil d’orientation, pas un remplacement d’un échange d’admission sérieux.

Programme	Vous êtes surtout attiré par…	Le travail ressemble souvent à…	Attention si…
MSc in Data Analytics with AI	Analyse, dashboards, automatisation, décisions, données métier.	Comprendre les besoins, structurer l’analyse, construire de l’aide à la décision et communiquer des faits.	Vous cherchez surtout de la recherche approfondie sur les modèles ou de l’ingénierie infrastructure bas niveau.
MSc in Data Engineering for AI	Cloud, pipelines, bases de données, plateformes, systèmes data scalables.	Construire des flux de données fiables, préparer des infrastructures prêtes pour l’AI et exploiter des systèmes de production.	Vous n’aimez pas le software engineering, les systèmes et la fiabilité opérationnelle.
MSc in Data Science & AI	Statistiques, machine learning, modélisation, AI, expérimentation.	Construire, tester et expliquer des modèles, évaluer des résultats et travailler avec l’incertitude.	Vous voulez surtout des dashboards, du reporting métier ou de l’exploitation infrastructure.
MSc in Cyber Security	Systèmes, réseaux, infrastructure, résilience, sécurité et risques.	Analyser des vulnérabilités, protéger des environnements et comprendre les attaques et les défenses.	Vous êtes surtout intéressé par la business analytics ou la modélisation AI plutôt que par la protection des systèmes.

04 — Ce qu’ils partagent

Quel que soit le parcours choisi, la logique DSTI reste la même.

Le parcours change le centre de gravité. L’exigence du modèle académique et professionnel, elle, ne change pas.

2 ans

Durée standard MSc

Les quatre programmes MSc standards suivent une structure de niveau master en deux ans.

1 école

Portefeuille spécialisé

DSTI se concentre sur l’ingénierie informatique, les systèmes data, l’AI, l’analytics, la cyber security, le cloud et la mise en œuvre professionnelle.

Flexible

Façons d’étudier

Les étudiants peuvent suivre les cours grâce au modèle connecté de DSTI, notamment sur campus ou en Live Streamed, avec la même exigence académique.

Professionnel

Orienté résultats

Projets, outils, préparation aux certifications, stages et accompagnement carrière aident à transformer l’apprentissage en profil technique crédible.

Vous hésitez encore entre deux parcours MSc ?

C’est normal. Data Analytics, Data Engineering et Data Science se recoupent particulièrement à leurs frontières. Un bon échange d’admission doit clarifier votre parcours, votre appétence technique et le type de travail que vous voulez exercer après DSTI.

Prendre rendez-vous Admissions MSc Étudier en Live Streamed