Maestría aplicada en análisis de datos
Data ScienceTech Institute
Información clave
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ubicación del campus
Biot, Francia
Idiomas
Inglés
formato de estudio
Mezclado, La educación a distancia, En el campus
Duración
15 - 24 meses
Ritmo
Tiempo completo, Tiempo parcial
Tasas de matrícula
EUR 14.850
Plazo de solicitud
Solicitar información
Fecha de inicio más temprana
Mar 2024
Introducción
La Maestría Aplicada en Análisis de Datos de DSTI ofrece experiencia práctica en la industria con herramientas estándar de la industria, lo que lleva al 97% de los estudiantes a realizar pasantías en 6 meses. Con opciones flexibles de aprendizaje a tiempo completo, a tiempo parcial o combinado a partir de primavera u otoño, obtenga una base sólida en los principios de análisis de datos.
Caracteristicas
- 120 ECTS
- Matrícula: 14.850€
- Idioma: 100% inglés
- Pasantía de 6 meses
Modos de estudio
- Tiempo completo (2 años)
- Aprendizaje (2 años)
- Acelerado (9 + 6 meses)
- SPOC (15 a 30 meses)
Características del programa
- 80% de los estudiantes internacionales
- 24-31 Años de rango de edad promedio
- Más de 5 proyectos prácticos
- 2 Certificaciones Internacionales Obligatorias para Graduarse.
Descripción general de la maestría aplicada en análisis de datos
El programa de Maestría Aplicada en Análisis de Datos ofrecido por DSTI se centra en conceptos básicos, habilidades prácticas, proyectos del mundo real y orientación experta, lo que garantiza que los graduados estén bien preparados para el mercado laboral. El plan de estudios cubre minería de datos, análisis estadístico, aprendizaje automático, visualización de datos y tecnologías de big data, y se imparte en diferentes modos flexibles. Los estudiantes trabajan en proyectos del mundo real utilizando herramientas y tecnologías estándar de la industria bajo la guía de profesores experimentados.
Acreditaciones
RNCP 7:
El RNCP es el depósito nacional de certificaciones profesionales. Entonces, un curso con certificación RNCP es válido en todo el mundo.
Etiqueta 3IA Costa Azul:
Reconoce que el programa anual incluye más del 50% de contenido de IA y ofrece acceso a una red de pasantías y participación empresarial.
Qualiopi RNQ (Sistema Nacional de Referencia de Calidad):
Qualiopi es una marca de certificación de calidad que atestigua la calidad de los servicios prestados a través de formación profesional, evaluación de competencias, etc.
Recursos para maestría en análisis de datos
AWS Educar
AWS Educate, una iniciativa de Amazon Web Services (AWS), equipa a estudiantes y educadores con valiosos recursos, materiales de capacitación y experiencia práctica para fomentar el desarrollo de habilidades de computación en la nube y facilitar la preparación profesional en la industria.
Azure para la educación
Azure for Education proporciona a los estudiantes software de Microsoft, herramientas de desarrollo y recursos en la nube para aprendizaje y proyectos, incluido un cupón de $100.
Adaltas "Acceso al Clúster"
Aprovechando Hadoop y Spark para el procesamiento de datos a gran escala, este clúster en la nube opera a nivel empresarial y brinda disponibilidad las 24 horas.
O'Reilly
O'Reilly es una plataforma que ofrece contenido de calidad para un estudio eficaz. Cuenta con más de 60.000 libros, 30.000 horas de vídeo, eventos en vivo y laboratorios interactivos que cubren computación en la nube, arquitectura de software, lenguajes de programación, aprendizaje automático y más.
Acceso a Moodle
Moodle ofrece a los estudiantes acceso completo a sus estudios: notificaciones, horarios, cursos, exámenes, sesiones en vivo, grabaciones de conferencias y envíos de proyectos.
Soporte 5/7 "Zendesk"
Un recurso que permite a los estudiantes hacer preguntas o buscar ayuda con tareas académicas, profesionales o administrativas. Los estudiantes también pueden revisar las respuestas cuando sea necesario.
Cuenta de correo electrónico Alumni, Licencias Microsoft Windows y Office 365
Todos los estudiantes de DSTI disfrutan de acceso al correo electrónico de ex alumnos de por vida y reciben licencias de Microsoft Windows y Office 365.
Resultado del programa
Objetivos de la Maestría Aplicada en Análisis de Datos
Los siguientes son los principales objetivos del programa de Maestría Aplicada en Análisis de Datos Aplicados:
- Desarrollar habilidades analíticas.
- Este programa tiene como objetivo desarrollar una mentalidad analítica sólida para una toma de decisiones clara y basada en la ciencia.
- Master en Software de Inteligencia de Negocios y Visualización de Datos.
- Obtenga dominio en software de datos líder a través de certificaciones de la industria.
- Adquirir habilidades de base de datos.
- Mejore su perfil de analista de datos con habilidades únicas en diversas tecnologías de bases de datos.
- Aprenda el aprendizaje automático.
- Adquiera competencia en aprendizaje automático para análisis predictivo, con aplicaciones prácticas.
- Comprender la gestión de software y TI.
- Mejorar la comprensión de la gestión de proyectos de TI y los aspectos éticos del manejo de big data.
Objetivos de la Maestría Aplicada en Análisis de Datos
Los siguientes son los principales objetivos del programa de Maestría Aplicada en Análisis de Datos Aplicados:
Desarrollar habilidades analíticas
Este programa tiene como objetivo desarrollar una mentalidad analítica sólida para una toma de decisiones clara y basada en la ciencia.
Master en software de visualización de datos e inteligencia empresarial
Obtenga dominio en software de datos líder a través de certificaciones de la industria.
Adquirir habilidades de base de datos
Mejore su perfil de analista de datos con habilidades únicas en diversas tecnologías de bases de datos.
Aprenda el aprendizaje automático
Adquiera competencia en aprendizaje automático para análisis predictivo, con aplicaciones prácticas.
Comprender la gestión de software y TI
Mejorar la comprensión de la gestión de proyectos de TI y los aspectos éticos del manejo de big data.
Oportunidades profesionales
Los estudiantes de Maestría Aplicada en Análisis de Datos tienen grandes perspectivas profesionales, y casi todos obtienen una pasantía en Europa en un plazo de seis meses y ganan al menos 1000 EUR mensuales.
- El 97% de los estudiantes reciben una oferta de prácticas en un plazo de 6 meses.
- El 88% (45/51) de los estudiantes encuentran prácticas en Europa
- Estipendio mensual medio de más de 1000 EUR
- Salario inicial medio de 45.000 euros
Nuestros estudiantes de Maestría Aplicada en Análisis de Datos trabajan como
- Consultor de datos
- Científico/analista de datos de marketing
- Asistente Estadístico
- Consultor
- Analista de negocios
- Científico de datos
Empleadores de nuestros estudiantes de Maestría Aplicada en Análisis de Datos
- Innovaciones inalámbricas DeepLearn limitadas
- amaris
- Aircotedivoire
- AbiertoInterior
- CIC + Máster Economía y Estrategia Digital UCA
- Schneider Electric
- TATA Consultoría
- Deloitte
- Globo AI
- naranja liberia
- Software
- Syngenta Francia SAS
- Ankorstore
- 10Alítica
- Grupo de investigación
- Eurotstats
- BNP Paribas
- Boehringer Ingelheim Salud Animal Francia
- BOUYGUES Trabajos Públicos
- CLIMATIZACIÓN Y TRATAMIENTO DEL ATLÁNTICO INDUSTRIA DEL AIRE
- Suministro EA
- vivirseguro
- Alten (Sofía)
- PRGX Francia
- Análisis MAS
- Sendinblue
Galería
Plan de estudios
El plan de estudios de Maestría Aplicada en Análisis de Datos
Cursos de calentamiento (75 horas) - 6 ECTS
- Matemáticas aplicadas fundamentales (10 horas)
- Estructura de datos y Machine Learning aplicado usando Python & R (20hrs)
- Introducciones a:
- Gestión de datos (5 horas)
- Conciencia de IA (5 horas)
- Arquitectura de Computadores (5hrs)
- Redes (5 horas)
- Laboratorios de Sistemas Computacionales (10hrs)
- Limpiar TI (10 horas)
- Conceptos básicos de Excel (5 horas)
Análisis de datos (125 horas) – 30 ECTS
- Matemáticas Aplicadas a la Ciencia de Datos (25 horas) - 6 ECTS
- Fundamentos del análisis estadístico y aprendizaje automático Parte 1 (25 horas) - 6 ECTS
- Procesamiento de Big Data con R (25h) - 6 ECTS
- Laboratorios de aprendizaje automático de Python (25 horas) - 6 ECTS
- Tecnologías de Web Semántica para desarrollos de Ciencia de Datos (25h) - 6 ECTS
Bases de datos (105 horas) – 26 ECTS
- Gestión de datos con SQL (25 horas) - 6 ECTS
- Almacenamiento de datos y ETL (25 horas) - 6 ECTS
- Bases de datos de gráficos – NoSQL – Parte 1 (25 horas) - 6 ECTS
- Bases de datos de documentos – NoSQL – Parte 2 (5 horas) - 2 ECTS
- Canalización de datos Parte 1 (25 horas) - 6 ECTS
Gestión y visualización de datos (100 h) – 24 ECTS
- Excel avanzado para análisis de datos y aprendizaje automático (25 horas) - 6 ECTS
- Ecosistema de visualización de datos y aprendizaje automático (25 horas) - 6 ECTS
- Informes y visualización (25 horas) - 6 ECTS
- Gestión de Datos CRM (25h) - 6 ECTS
Metodologías Operativas (50h) – 4 ECTS
- Leyes y regulaciones de datos: filosofías, geopolítica y ética (25 horas) - 2 ECTS
- Gestión de Proyectos TI – PMP-PMI y Enfoques Ágiles (25h) - 2 ECTS
- 45 horas de sesiones de soporte
- Prácticas obligatorias de 6 meses – 30 ECTS
- Tecnologías en Maestría Aplicada en Análisis de Datos
Tecnologías en la Maestría Aplicada en Análisis de Datos
- Pitón
- R
- SQL
- MicrosoftPowerBI
- Dinámica de Microsoft
- Excel avanzado
- SAS Viya
- Plataformas eléctricas de Microsoft
- MongoDB
- Neo4j
- Semántica web
Estructura del programa
El programa de Maestría Aplicada en Análisis de Datos otorga 120 ECTS. Esto incluye 500 horas de clases (90 ECTS) con 75 horas de DSTI Warm Up para habilidades técnicas y 45 horas de sesiones de soporte. Después del curso, una pasantía de 6 meses (30 ECTS) proporciona experiencia práctica en análisis de datos.
Modos de estudio
DSTI ofrece la Maestría Aplicada en Análisis de Datos en dos modalidades: Educación Inicial y Educación Continua.
Educación Inicial
La educación inicial está diseñada para estudiantes menores de 30 años en transición de la escuela o la universidad, preparándolos para convertirse en profesionales competentes en datos. Elija entre dos opciones: Tiempo Completo o Tiempo Parcial (Aprendizaje).
Educación Inicial Modalidad Tiempo Completo
Para principiantes en Data Analytics, sugerimos la modalidad Full-time de 2 años con opción a dos pasantías relacionadas con datos, siendo la segunda obligatoria.
- Calentamiento: 3 semanas
- Cursos Año 1 + prácticas opcionales de 4 a 6 meses
- Cursos de 2º año + prácticas obligatorias de 6 meses
- París y Niza Sophia Antipolis
- En línea
Modo a tiempo parcial (aprendizaje)
El modo de aprendizaje combina trabajo y estudio a tiempo parcial, abierto sólo a estudiantes de la UE o aquellos con una visa de larga duración en Francia. Lea los detalles antes de presentar la solicitud.
- 2 semanas de estudio y 2 semanas de trabajo en una empresa.
- Para estudiantes menores de 30 años.
- 2 años
- París y Niza Sophia Antipolis
- En línea (dentro de Francia)
Educación Continua – Aprendizaje Semipresencial
Para los profesionales que suelen tener 30 años o más, la educación continua equilibra el crecimiento profesional y los compromisos laborales. Es perfecto para aquellos con experiencia relevante o educación tecnológica, ya que permite completar de manera flexible la Maestría Aplicada en Análisis de Datos en el campus o en línea.
Aprendizaje combinado: modo acelerado
En Accelerated Learning, los estudiantes terminan sus cursos en aproximadamente 9 meses y luego realizan una pasantía o un trabajo de 6 meses en el campo de datos, lo que reduce el tiempo de comercialización.
- Calentamiento: 3 semanas
- 9 meses de trabajo de curso
- Prácticas obligatorias de 6 meses.
- París y Niza Sophia Antipolis
- En línea
Curso en línea a su propio ritmo (SPOC) (15 a 36 meses)
SPOC es ideal para estudiantes que compaginan estudios con trabajos habituales. El trabajo del curso, completado entre 15 y 36 meses a través de conferencias grabadas, se puede complementar con sesiones en vivo en línea, si están disponibles. La duración del curso es flexible a las necesidades del estudiante.
- 3 hitos para el autoestudio
- Prácticas obligatorias de 6 meses.
- 15 a 36 meses
- Asincrónico
- En línea bajo petición y disponibilidad mutua
- Aprendizaje combinado: sándwich a tiempo parcial
DSTI ofrece un "Sándwich a tiempo parcial" o "Contrato de profesionalización". Esta opción es perfecta para personas mayores de 30 años, francófonos y personas que sean ciudadanos de la UE/EEE o titulares de visas de larga duración en Francia.
Admisiones
Cuota de matrícula del programa
Entrega del programa
Estructura del programa
El programa de Maestría Aplicada en Análisis de Datos otorga 120 ECTS. Esto incluye 500 horas de clases (90 ECTS) con 75 horas de DSTI Warm Up para habilidades técnicas y 45 horas de sesiones de soporte. Después del curso, una pasantía de 6 meses (30 ECTS) proporciona experiencia práctica en análisis de datos.
Modos de estudio
DSTI ofrece la Maestría Aplicada en Análisis de Datos en dos modalidades: Educación Inicial y Educación Continua.
Educación Inicial
La educación inicial está diseñada para estudiantes menores de 30 años en transición de la escuela o la universidad, preparándolos para convertirse en profesionales competentes en datos. Elija entre dos opciones: Tiempo Completo o Tiempo Parcial (Aprendizaje).
Educación Inicial Modalidad Tiempo Completo
Para principiantes en Data Analytics, sugerimos la modalidad Full-time de 2 años con opción a dos pasantías relacionadas con datos, siendo la segunda obligatoria.
- Calentamiento: 3 semanas
- Cursos Año 1 + prácticas opcionales de 4 a 6 meses
- Cursos de 2º año + prácticas obligatorias de 6 meses
- París y Niza Sophia Antipolis
- En línea
Modo a tiempo parcial (aprendizaje)
El modo de aprendizaje combina trabajo y estudio a tiempo parcial, abierto sólo a estudiantes de la UE o aquellos con una visa de larga duración en Francia. Lea los detalles antes de presentar la solicitud.
- 2 semanas de estudio y 2 semanas de trabajo en una empresa.
- Para estudiantes menores de 30 años.
- 2 años
- París y Niza Sophia Antipolis
- En línea (dentro de Francia)
Educación Continua – Aprendizaje Semipresencial
Para los profesionales que suelen tener 30 años o más, la educación continua equilibra el crecimiento profesional y los compromisos laborales. Es perfecto para aquellos con experiencia relevante o educación tecnológica, ya que permite completar de manera flexible la Maestría Aplicada en Análisis de Datos en el campus o en línea.
Aprendizaje combinado: modo acelerado
En Accelerated Learning, los estudiantes terminan sus cursos en aproximadamente 9 meses y luego realizan una pasantía o un trabajo de 6 meses en el campo de datos, lo que reduce el tiempo de comercialización.
- Calentamiento: 3 semanas
- 9 meses de trabajo de curso
- Prácticas obligatorias de 6 meses.
- París y Niza Sophia Antipolis
- En línea
Curso en línea a su propio ritmo (SPOC) (15 a 36 meses)
SPOC es ideal para estudiantes que compaginan estudios con trabajos habituales. El trabajo del curso, completado entre 15 y 36 meses a través de conferencias grabadas, se puede complementar con sesiones en vivo en línea, si están disponibles. La duración del curso es flexible a las necesidades del estudiante.
- 3 hitos para el autoestudio
- Prácticas obligatorias de 6 meses.
- 15 a 36 meses
- Asincrónico
- En línea bajo petición y disponibilidad mutua
Aprendizaje combinado: sándwich a tiempo parcial
DSTI ofrece un "Sándwich a tiempo parcial" o "Contrato de profesionalización". Esta opción es perfecta para personas mayores de 30 años, francófonos y personas que sean ciudadanos de la UE/EEE o titulares de visas de larga duración en Francia.