A estrutura combina aquecimento técnico, cursos especializados, sessões de suporte e experiência profissional integrada.
DSTI não se esconde atrás de rótulos vagos de cursos. O MSc in Data Analytics with AI é mostrado abaixo por meio de seus blocos de ensino, horas, ECTS e conteúdo do curso.
Uma ponte preparatória para estudantes de diversas origens acadêmicas antes de entrarem no núcleo completo do mestrado.
Uma estrutura transparente de curso a curso que abrange análise, modelagem, sistemas de dados, visualização e governança.
Uma experiência profissional validada em que os alunos aplicam o programa em um ambiente de trabalho relevante.
O Warm Up ajuda estudantes de origens variadas a reforçar as bases técnicas necessárias para iniciar o programa com seriedade.
Matemática básica necessária para abordar otimização, ciência de dados e cursos quantitativos.
Primeira ponte técnica sobre programação, estruturas de dados e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
Introdução à forma como os dados são organizados, armazenados, consultados e preparados para análise.
Orientação inicial sobre conceitos de inteligência artificial, limites e uso responsável.
Uma primeira análise de como os computadores executam, armazenam e processam informações.
Conceitos essenciais de rede para estudantes que trabalharão com sistemas e plataformas conectados.
Prática prática do sistema para consolidar a base de TI do programa.
Consciência de TI sustentável e prática digital responsável.
Habilidades básicas de planilha antes de cursos avançados de análise e visualização.
Este é o coração analítico do programa: matemática, estatística, aprendizado de máquina, modelagem, interpretação e aplicações de domínio.
Cálculo, álgebra linear e números complexos são necessários para otimização e ciência de dados.
Estatística descritiva, teoria da probabilidade e aplicações usando R.
Importar, manipular, transformar, visualizar, explorar e modelar grandes conjuntos de dados em R.
Preparação de dados, engenharia de recursos e modelagem de aprendizado de máquina com bibliotecas Python.
RDF, SPARQL e padrões web para representar, consultar e usar o conhecimento na web.
Análise de dados temporais com fundamentos matemáticos e aplicações em R para previsão.
Modelagem de problemas complexos usando ABM, com comparação com abordagens estatísticas, de Markov e de dinâmica de sistemas.
Testes, intervalos de confiança, modelos, suposições, modelos lineares e regressão.
Aplicações práticas de análise em setores como marketing, finanças, indústria e gerenciamento de riscos.
Um analista de dados com independência de TI deve entender os princípios de bancos de dados, data warehouses, pipelines, nuvem e software.
Bancos de dados relacionais, consultas avançadas SQL, procedimentos armazenados, gatilhos, SQL dinâmico e Microsoft SQL Server.
Projeto e implementação de data warehouses e processos de ETL em implantações autônomas e em cluster.
Modelagem de problemas baseada em gráficos e implementação prática em bancos de dados gráficos Neo4j.
Coleções, documentos, consultas avançadas, agregações e arquitetura de dados do MongoDB.
Fluxo de dados XML, DTD e esquemas, transformações XSL e formatos de dados JSON.
AWS serviços em nuvem e preparação para AWS Certified Solutions Architect – Associate.
Programação processual em Rust, representação de memória, propriedade, empréstimo e código confiável.
Programação orientada a objetos em C#, princípios SOLID, UML, MVC, padrões de design e Entity Framework.
Esse bloco conecta a análise às ferramentas e sistemas que as organizações realmente usam para relatórios, CRM e suporte à decisão.
Fórmulas, visualização de dados, PowerPivot, Solver e Visual Basic for Applications.
Ecossistema de visualização de dados e aprendizado de máquina, com foco no SAS Viya.
Princípios e metodologias para projetar e analisar sistemas de informação.
Preparação para fluxos de trabalho de certificação e geração de relatórios de análise de dados do Microsoft Power BI.
Software de preparação de consultores funcionais e gerenciamento de dados de CRM da Microsoft Power Platform.
Os profissionais de análise também precisam entender o ambiente organizacional, legal e ético no qual os dados são usados.
Princípios de privacidade e segurança de dados, regulamentação da UE e dos EUA e diferenças entre lei comum e lei de código.
Ciclo de vida e implementação do gerenciamento de projetos usando abordagens tradicionais e ágeis.
O programa inclui suporte estruturado e experiência profissional para que o conhecimento seja consolidado e aplicado.
Analisar os tópicos do curso, responder às perguntas dos alunos, reexplicar noções mais difíceis e se preparar para os exames.
Experiência de estágio, emprego ou contrato profissional validada pelos procedimentos de avaliação padrão da DSTI.
Os alunos do MSc Data devem validar o Neo4j certification. Uma segunda certificação aprovada é altamente recomendada e concede a distinção “com honras” aos graduados.
Para análise de dados, DSTI coloca em primeiro plano as certificações preparadas por meio do gerenciamento de dados de CRM, relatórios do Power BI, estatísticas visuais SAS e AWS computação em nuvem. Outras certificações reconhecidas podem ser aceitas somente quando o corpo docente e Direction of Studies validarem seu nível e relevância.
Contexto do curso: Gerenciamento de dados de CRM
Site de certificaçãoContexto do curso: Relatórios e visualização
Site de certificaçãoContexto do curso: Visualização de dados e aprendizado de máquina
Site de certificaçãoContexto do curso: Computação em nuvem - Amazon AWS
Site de certificaçãoEsta lista não é gratuita para todos. Cada certificação alternativa deve ser relevante para a rota de estudo e os objetivos de carreira do aluno e permanece sujeita à validação do corpo docente e de Direction of Studies.
MongoDB
Instituto C++Microsoft
GoogleGoogle
Cena
dívidaMicrosoftMicrosoftMicrosoft
Elástico
OráculoOráculo
QlikMicrosoftMicrosoft
scikit-learnSASSASDSTI foi construído em torno do ensino conectado. Os estudantes podem estudar no campus, por meio do acesso Live Streamed ou por meio da rota assíncrona on-line, quando essa modalidade se adequar à sua situação e elegibilidade.
Assíncrono online Acesse o programa pela modalidade on-line da DSTI quando ela for a mais adequada à sua situação. O programa inclui experiência profissional integrada. O percurso depende de onde o aluno está baseado e do que faz sentido profissional.
DSTI pode apoiar a experiência profissional na França ou no exterior, sujeito à validação acadêmica e às regras do programa. O trabalho deve ser relevante para os resultados da aprendizagem.
Para muitos estudantes internacionais ou de Live Streamed, o melhor caminho é um estágio relevante no mercado de trabalho local.
Alternativa estruturada Quando relevante, DSTI pode orientar os alunos para uma opção estruturada de estágio internacional por meio de CRCC Asia.
Visite CRCC AsiaOs alunos recebem orientação sobre currículos, perfis públicos, inscrições e posicionamento profissional.
As primeiras funções típicas incluem analista de dados, analista de inteligência de negócios, analista de relatórios ou analista de CRM/Data Management, dependendo da formação do aluno e do projeto de estágio.
Com a experiência, os graduados podem passar para responsabilidades de consultor de análise, engenheiro de análise, analista de produtos de dados ou análise em nível de equipe. O programa não reduz a necessidade de entrega comprovada.
O MSc in Data Analytics with AI está aberto a uma variedade maior de cursos de bacharelado do que cursos de engenharia mais especializados, mas matemática, inglês e prontidão técnica ainda são importantes.
Os candidatos devem possuir um diploma de bacharel reconhecido de 3 ou 4 anos ou equivalente. Espera-se matemática no ensino médio ou equivalente.
Candidatos com menor formação técnica podem ser convidados a fazer o exame de admissão on-line da DSTI em matemática e TI.
Os cursos são ministrados em inglês. IELTS 6.0, Duolingo 110 ou evidência equivalente podem ser necessários.
Os alunos devem ter um laptop com Windows PC com pelo menos 16 GB de RAM, capaz de executar a versão mais recente do Windows.
Candidatos que concluíram ou estão terminando o primeiro ano de um programa de mestrado na mesma área ou um bacharelado de quatro anos na mesma área podem solicitar a entrada direta no Ano 2. Direction of Studies decide sobre a admissão após uma revisão acadêmica específica.
Exames comuns obrigatórios: Matemática Aplicada; Fundamentos da Análise Estatística — Parte 1; Data Wrangling with SQL. Exame (s) adicional (s) do programa: Analysis & Design of Information Systems.
Se você está hesitando entre análise de dados, engenharia de dados para IA e ciência de dados e IA, a questão-chave é seu centro de gravidade: decisão e implementação, plataformas e pipelines ou modelagem e sistemas de IA.
