Le programme combine 500 heures de cours et travaux pratiques avec une expérience professionnelle intégrée. Sa structure donne aux professionnels une compréhension large et connectée des systèmes numériques rendus possibles par l’IA.
L’Executive MSc conserve un curriculum large et connecté : data science, data engineering, cloud et cyber security, analytics et application professionnelle. Les cartes ci-dessous présentent le contenu le plus récent du programme avec les heures, les heures d’accompagnement le cas échéant, et les ECTS.
Le programme s’organise autour des fondations techniques dont les cadres et professionnels expérimentés ont besoin pour évaluer et piloter la transformation liée à l’IA.
Chaque unité d’enseignement s’ouvre sur des cartes de cours indiquant le contenu académique, les heures, l’accompagnement éventuel et les ECTS.
Le curriculum est conçu pour des professionnels expérimentés qui doivent comprendre assez techniquement pour diriger, questionner et appliquer avec responsabilité.
Cette unité construit les bases quantitatives et de modélisation nécessaires pour comprendre les systèmes d’IA modernes, au-delà d’un simple usage de surface.
Ce cours couvre les notions de mathématiques appliquées nécessaires pour étudier l’optimisation en data science : calcul, algèbre linéaire et nombres complexes.
Un cours d’introduction aux fondamentaux des statistiques descriptives, de la théorie des probabilités et de leurs applications avec le langage R pour l’analyse de données.
Couches, poids, biais, hyperparamètres et algorithmes d’optimisation des réseaux de neurones, avec des applications de classification et de régression mises en œuvre en Python avec TensorFlow.
Structures de données, techniques de nettoyage et de préparation des données, feature engineering et modélisation de machine learning avec des bibliothèques Python.
RDF et SPARQL pour représenter et interroger des données riches du web, ainsi que l’usage de connaissances sur le web avec des cadres standardisés.
Cette unité relie l’IA et l’analytics aux systèmes de données, à la conception des systèmes d’information et aux méthodes projet nécessaires dans de vraies organisations.
Principes et méthodologies de conception et d’analyse des systèmes d’information.
Cycle de vie de la gestion de projet et bonnes pratiques pour travailler avec des approches traditionnelles et Agile.
Bases de données relationnelles, requêtes SQL avancées, procédures stockées, déclencheurs, SQL dynamique et applications avec Microsoft SQL Server.
Préparation à la certification Neo4j Certified Professional et modélisation de problèmes avec des graphes, avec mise en œuvre pratique dans Neo4j.
Flux de données XML, DTD et schémas, transformations XSL et formats de données JSON pour construire des data pipelines efficaces et évolutifs.
Cette unité donne aux apprenants Executive la compréhension du cloud, de la sécurité, des plateformes de données et des enjeux réglementaires nécessaire pour évaluer de manière responsable la transformation liée à l’IA.
Utiliser différents services cloud sur la plateforme AWS et préparer la certification AWS Certified Solutions Architect – Associate.
Modèles de conception pour la sécurité des systèmes, sécurité des infrastructures, chiffrement des données au repos et en transit, et sûreté du code.
Apache Spark, Kafka, composants modernes de plateformes de données, architectures Lambda et Kappa, « anything as code » et pratiques CI/CD.
Principes et cadres de la confidentialité et de la sécurité des données, incluant les réglementations européennes et américaines ainsi que les différences entre common law et code law.
Cette unité relie le curriculum technique au reporting, aux tableaux de bord, aux données clients, aux problèmes métier et aux travaux analytiques orientés management.
Rappels sur l’AI Awareness.
Formules, data visualisation, PowerPivot, Solver et Visual Basic for Application.
Introduction aux modules utilisés dans la préparation à la certification Analysing Data with Microsoft Power BI.
Applications pratiques de data analytics dans le marketing, la finance, l’industrie et la gestion des risques.
Préparation à Microsoft Power Platform Functional Consultant (PL-200) et introduction aux logiciels de CRM data management.
Les étudiants de l’Executive MSc doivent valider Neo4j. Une seconde certification approuvée est optionnelle mais recommandée ; elle donne droit à la distinction « with Honours » à l’obtention du diplôme.
Le programme est court et ciblé : le parcours de certification reste donc clair. Neo4j valide la composante graph databases, tandis qu’AWS ou Microsoft PL-200 peuvent être choisis comme seconde certification optionnelle lorsque cela correspond au rôle et aux objectifs de l’apprenant.
Contexte de cours : Cloud Computing - Amazon AWS
Site de la certificationContexte de cours : CRM Data Management
Site de la certificationLes apprenants Executive et professionnels de DSTI étudient souvent tout en gérant équipes, clients, organisations et responsabilités familiales. Cette galerie met en avant de vrais parcours de diplômés : des adultes expérimentés qui ont utilisé des études rigoureuses et flexibles pour renforcer leur rôle dans la transformation liée à l’IA.
Les admissions doivent évaluer à la fois la préparation académique et la cohérence professionnelle. Ce programme s’adresse à des apprenants mûrs, avec une raison claire de développer leurs compétences en IA et transformation digitale.
Les candidats sont généralement déjà diplômés de niveau master, ou capables de démontrer une préparation académique équivalente.
L’expérience professionnelle doit montrer maturité, responsabilité et un lien plausible avec l’IA, la data, les systèmes numériques ou la transformation.
Les candidats dont les études antérieures n’incluent pas suffisamment de mathématiques, statistiques ou informatique peuvent être invités à passer l’examen d’entrée en ligne de DSTI.
Le programme est enseigné en anglais. Les candidats doivent pouvoir étudier des contenus techniques et communiquer professionnellement en anglais.
Venez avec votre contexte professionnel. La bonne question n’est pas seulement de savoir si l’IA vous intéresse, mais quel type de transformation liée à l’IA vous devez comprendre, piloter ou évaluer.
