数据分析应用理学硕士
Data ScienceTech Institute
关键信息
选择位置
校园位置
Biot, 法国
语言
英语
学习形式
混合, 远程教育, 在校园
期间
15 - 24 月
步伐
全职, 兼职
学费
EUR 14,850
报名截止日期
请求信息
最早开始日期
Mar 2024
介绍
DSTI 的数据分析应用理学硕士提供使用行业标准工具的实践行业经验,带领 97% 的学生在 6 个月内完成实习。通过从春季或秋季开始的灵活的全日制、非全日制或混合学习选项,为数据分析原理打下坚实的基础。
特征
- 120 ECTS
- 学费:14,850欧元
- 语言:100%英语
- 为期6个月的实习
学习模式
- 全日制(2年)
- 学徒期(2年)
- 加速(9 + 6 个月)
- SPOC(15 至 30 个月)
程序功能
- 80% 的国际学生
- 平均年龄范围24-31岁
- 5+ 实践项目
- 2 毕业所需的强制性国际认证。
数据分析应用理学硕士概述
DSTI 提供的数据分析应用理学硕士课程侧重于核心概念、实践技能、实际项目和专家指导,确保毕业生为就业市场做好充分准备。课程涵盖数据挖掘、统计分析、机器学习、数据可视化和大数据技术,并以不同灵活的模式进行授课。学生在经验丰富的教师的指导下,使用行业标准的工具和技术开展实际项目。
资质认证
RNCP 7:
RNCP 是国家专业认证资源库。因此,获得 RNCP 认证的课程在全球范围内均有效。
3IA 蔚蓝海岸标签:
它认识到年度计划包含超过 50% 的人工智能内容,并提供实习和商业参与网络的机会。
Qualiopi RNQ(国家质量参考系统):
Qualiopi是一个质量认证品牌,通过专业培训、技能评估等证明所提供服务的质量。
数据分析理学硕士资源
AWS 教育
AWS Educate 是 Amazon Web Services (AWS) 的一项计划,为学生和教育工作者提供宝贵的资源、培训材料和实践经验,以促进云计算技能的发展并促进行业的职业准备。
Azure 教育版
Azure 教育版为学生提供 Microsoft 软件、开发人员工具以及用于学习和项目的云资源,包括一张 100 美元的代金券。
Adaltas“集群访问”
该云集群利用 Hadoop 和 Spark 进行大规模数据处理,以企业级级别运行,提供全天候可用性。
奥莱利
O'Reilly 是一个为有效学习提供优质内容的平台。它拥有超过 60,000 本书、30,000 小时的视频、现场活动和交互式实验室,涵盖云计算、软件架构、编程语言、机器学习等。
Moodle 访问
Moodle 为学生提供全面的学习访问权限:通知、日程安排、课程、考试、现场会议、讲座录音和项目提交。
支持5/7“Zendesk”
允许学生提出问题或寻求学术、职业或行政任务帮助的资源。学生还可以在必要时重新查看答案。
校友电子邮件帐户、Microsoft Windows 和 Office 365 许可证
所有 DSTI 学生都享有终身校友电子邮件访问权限,并获得 Microsoft Windows 和 Office 365 许可证。
计划成果
数据分析应用理学硕士的目标
以下是应用数据分析理学硕士课程的主要目标:
- 培养分析能力。
- 该计划旨在建立强大的分析思维,以做出清晰、基于科学的决策。
- 掌握商业智能和数据可视化软件。
- 通过行业认证掌握领先的数据软件。
- 获得数据库技能。
- 凭借各种数据库技术的独特技能提升您的数据分析师形象。
- 学习机器学习。
- 通过实际应用,熟练掌握用于预测分析的机器学习。
- 了解 IT 和软件管理。
- 提高对 IT 项目管理和大数据处理的道德方面的理解。
数据分析应用理学硕士的目标
以下是应用数据分析理学硕士课程的主要目标:
培养分析能力
该计划旨在建立强大的分析思维,以做出清晰、基于科学的决策。
掌握商业智能和数据可视化软件
通过行业认证掌握领先的数据软件。
获得数据库技能
凭借各种数据库技术的独特技能提升您的数据分析师形象。
学习机器学习
通过实际应用,熟练掌握用于预测分析的机器学习。
了解 IT 和软件管理
提高对 IT 项目管理和大数据处理的道德方面的理解。
工作机会
数据分析应用理学硕士学生拥有广阔的职业前景,几乎所有学生都会在六个月内到欧洲实习,月薪至少为 1000 欧元。
- 97%的学生在6个月内获得实习机会
- 88% (45/51) 的学生在欧洲找到实习机会
- 平均每月津贴1000+欧元
- 平均起薪 45,000 欧元
我们的数据分析应用理学硕士学生担任
- 数据顾问
- 营销数据科学家/分析师
- 统计助理
- 顾问
- 业务分析师
- 数据科学家
我们的数据分析应用理学硕士学生的雇主
- DeepLearn 无线创新有限公司
- 阿马里斯
- 科特迪瓦航空
- 开放式室内
- CIC + 掌握数字经济与战略 UCA
- 施耐德电气
- 塔塔咨询公司
- 德勤
- 格洛布斯人工智能
- 橙色利比里亚
- 软件
- 先正达法国公司
- 安科尔商店
- 10解析
- 研究池
- 欧洲统计局
- 法国巴黎银行
- 勃林格殷格翰动物保健法国
- 布伊格 Travaux 公共场所
- 大西洋气候与航空工业培训
- EA供应
- 安全生活
- 阿尔滕(索菲亚)
- 法国PRGX
- MAS 分析
- 森丁蓝
画廊
课程
数据分析应用理学硕士课程
热身课程(75 小时)- 6 ECTS
- 基础应用数学(10小时)
- 使用 Python 和 R 进行数据结构和应用机器学习(20 小时)
- 简介:
- 数据管理(5小时)
- 人工智能意识(5小时)
- 计算机体系结构(5小时)
- 网络(5小时)
- 计算机系统实验室(10小时)
- 清洁 IT(10 小时)
- Excel 基础知识(5 小时)
数据分析(125 小时)- 30 ECTS
- 数据科学应用数学(25 小时)- 6 ECTS
- 统计分析和机器学习基础第 1 部分(25 小时)- 6 ECTS
- 使用 R 进行大数据处理(25 小时)- 6 ECTS
- Python 机器学习实验室(25 小时)- 6 ECTS
- 用于数据科学开发的语义网络技术(25 小时)- 6 ECTS
数据库(105 小时)- 26 ECTS
- 使用 SQL 进行数据整理(25 小时)- 6 ECTS
- 数据仓库和 ETL(25 小时)- 6 ECTS
- 图形数据库 – NoSQL – 第 1 部分(25 小时)- 6 ECTS
- 文档数据库 – NoSQL – 第 2 部分(5 小时)- 2 ECTS
- 数据管道第 1 部分(25 小时)- 6 ECTS
数据管理和可视化(100 小时)- 24 ECTS
- 用于数据分析和机器学习的高级 Excel(25 小时)- 6 ECTS
- 数据和机器学习可视化生态系统(25 小时)- 6 ECTS
- 报告和可视化(25 小时)- 6 ECTS
- CRM 数据管理(25 小时)- 6 ECTS
操作方法(50 小时)- 4 ECTS
- 数据法律法规 – 哲学、地缘政治和道德(25 小时)- 2 ECTS
- IT 项目管理 – PMP-PMI 和敏捷方法(25 小时)- 2 ECTS
- 45 小时的支持会议
- 6 个月强制实习 – 30 ECTS
- 数据分析应用理学硕士技术
数据分析应用理学硕士技术
- 蟒蛇
- 右
- SQL
- 微软PowerBI
- 微软动态
- 高级Excel
- SAS 维亚航空公司
- 微软电力平台
- MongoDB
- Neo4j的
- 网络语义
程序结构
数据分析应用理学硕士课程授予 120 ECTS。其中包括 500 小时的课程 (90 ECTS)、75 小时的 DSTI 技术技能热身和 45 小时的支持课程。课程结束后,为期 6 个月的实习 (30 ECTS) 提供实用的数据分析经验。
学习模式
DSTI 以两种模式提供数据分析应用理学硕士学位:初始教育和继续教育。
初始教育
初始教育专为 30 岁以下从学校或大学过渡的学生而设计,帮助他们做好成为熟练数据专业人员的准备。有两个选项可供选择:全职或兼职(学徒)。
初始教育全日制模式
对于数据分析的初学者,我们建议选择 2 年全日制模式,可选择两次与数据相关的实习,第二次是强制性的。
- 热身:3周
- 第一年课程 + 4 至 6 个月的可选实习
- 2年级课程+6个月强制实习
- 巴黎和尼斯 Sophia Antipolis
- 线上
兼职(学徒)模式
学徒模式结合了兼职工作和学习,仅对欧盟学生或持有法国长期签证的学生开放。申请前请阅读详细信息。
- 2周学习+2周公司工作
- 适合30岁以下的学生
- 2年
- 巴黎和尼斯 Sophia Antipolis
- 在线(法国境内)
继续教育——混合式学习
对于通常 30 岁或以上的专业人士来说,继续教育可以平衡职业发展和工作承诺。它非常适合那些具有相关经验或技术教育的人,可以灵活地在校园或在线完成数据分析应用理学硕士学位。
混合学习 - 加速模式
在加速学习中,学生在大约 9 个月内完成课程,然后在数据领域进行为期 6 个月的实习或工作,从而缩短了上市时间。
- 热身:3周
- 9个月的课程作业
- 6个月强制实习
- 巴黎和尼斯 Sophia Antipolis
- 线上
自定进度在线课程 (SPOC)(15 至 36 个月)
SPOC 非常适合学生平衡学习与正常工作。课程作业通过录制的讲座在 15-36 个月内完成,如果有的话,可以通过实时在线课程进行补充。课程持续时间可根据学生的需求灵活调整。
- 自学的3个里程碑
- 6个月强制实习
- 15至36个月
- 异步
- 根据要求在线且相互可用
- 混合式学习——兼职三明治
DSTI 提供“兼职三明治”或“专业化合同”。此选项非常适合 30 岁及以上人士、讲法语的人士以及欧盟/欧洲经济区公民或法国长期居留签证持有者。
招生
课程学费
程序交付
程序结构
数据分析应用理学硕士课程授予 120 ECTS。其中包括 500 小时的课程 (90 ECTS)、75 小时的 DSTI 技术技能热身以及 45 小时的支持课程。课程结束后,为期 6 个月的实习 (30 ECTS) 提供实用的数据分析经验。
学习模式
DSTI 以两种模式提供数据分析应用理学硕士学位:初始教育和继续教育。
初始教育
初始教育专为 30 岁以下从学校或大学过渡的学生而设计,帮助他们做好成为熟练数据专业人员的准备。有两个选项可供选择:全职或兼职(学徒)。
初始教育全日制模式
对于数据分析的初学者,我们建议选择 2 年全日制模式,可选择两次与数据相关的实习,第二次是强制性的。
- 热身:3周
- 第一年课程 + 4 至 6 个月的可选实习
- 2年级课程+6个月强制实习
- 巴黎和尼斯 Sophia Antipolis
- 在线的
兼职(学徒)模式
学徒模式结合了兼职工作和学习,仅对欧盟学生或持有法国长期签证的学生开放。申请前请阅读详细信息。
- 2周学习+2周公司工作
- 适合30岁以下的学生
- 2年
- 巴黎和尼斯 Sophia Antipolis
- 在线(法国境内)
继续教育——混合式学习
对于通常 30 岁或以上的专业人士来说,继续教育可以平衡职业发展和工作承诺。它非常适合那些具有相关经验或技术教育的人,可以灵活地在校园或在线完成数据分析应用理学硕士学位。
混合学习 - 加速模式
在加速学习中,学生在大约 9 个月内完成课程,然后在数据领域进行为期 6 个月的实习或工作,从而缩短了上市时间。
- 热身:3周
- 9个月的课程作业
- 6个月强制实习
- 巴黎和尼斯 Sophia Antipolis
- 在线的
自定进度在线课程 (SPOC)(15 至 36 个月)
SPOC 非常适合学生平衡学习与正常工作。课程作业通过录制的讲座在 15-36 个月内完成,如果有的话,可以通过实时在线课程进行补充。课程持续时间可根据学生的需求灵活调整。
- 自学的3个里程碑
- 6个月强制实习
- 15至36个月
- 异步
- 根据要求在线且相互可用
混合式学习——兼职三明治
DSTI 提供“兼职三明治”或“专业化合同”。此选项非常适合 30 岁及以上人士、讲法语的人士以及欧盟/欧洲经济区公民或法国长期居留签证持有者。