MSc ứng dụng trong phân tích dữ liệu
Data ScienceTech Institute
Thông tin mấu chốt
Chọn địa điểm
Địa điểm cơ sở
Biot, Pháp
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Trộn lẫn, Học từ xa, Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
15 - 24 tháng
Nhịp độ
Toàn thời gian, Bán thời gian
Học phí
EUR 14.850
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Mar 2024
Giới thiệu
Thạc sĩ Ứng dụng về Phân tích Dữ liệu của DSTI cung cấp trải nghiệm thực tế trong ngành với các công cụ tiêu chuẩn ngành, giúp 97% sinh viên thực tập trong vòng 6 tháng. Với các tùy chọn học tập Toàn thời gian, Bán thời gian hoặc Kết hợp linh hoạt bắt đầu vào Mùa xuân hoặc Mùa thu, bạn sẽ có được nền tảng vững chắc về các nguyên tắc phân tích dữ liệu.
Tính năng, đặc điểm
- 120 ECTS
- Học phí: € 14,850
- Ngôn ngữ: 100% tiếng Anh
- Thực tập 6 tháng
Chế độ học tập
- Toàn thời gian (2 năm)
- Thực tập (2 năm)
- Cấp tốc (9 + 6 tháng)
- SPOC (15 đến 30 tháng)
Các tính năng của chương trình
- 80% sinh viên quốc tế
- 24-31 Tuổi độ tuổi trung bình
- 5+ Dự án thực hành
- 2 Chứng chỉ quốc tế bắt buộc để tốt nghiệp.
Tổng quan về ThS ứng dụng trong phân tích dữ liệu
Chương trình Thạc sĩ Ứng dụng về Phân tích Dữ liệu do DSTI cung cấp tập trung vào các khái niệm cốt lõi, kỹ năng thực tế, dự án thực tế và hướng dẫn của chuyên gia, đảm bảo rằng sinh viên tốt nghiệp được chuẩn bị tốt cho thị trường việc làm. Chương trình giảng dạy bao gồm khai thác dữ liệu, phân tích thống kê, học máy, trực quan hóa dữ liệu và công nghệ dữ liệu lớn và được cung cấp ở các chế độ linh hoạt khác nhau. Sinh viên làm việc trong các dự án thực tế bằng cách sử dụng các công cụ và công nghệ tiêu chuẩn ngành dưới sự hướng dẫn của giảng viên giàu kinh nghiệm.
Công nhận
RNCP 7:
RNCP là kho lưu trữ quốc gia về chứng nhận chuyên môn. Vì vậy, một khóa học có chứng chỉ RNCP có giá trị trên toàn thế giới.
Nhãn 3IA Côte d'Azur:
Nó nhận ra rằng chương trình hàng năm bao gồm hơn 50% nội dung AI và cung cấp quyền truy cập vào mạng lưới thực tập và tham gia kinh doanh.
Qualiopi RNQ (Hệ thống tham chiếu chất lượng quốc gia):
Qualiopi là thương hiệu chứng nhận chất lượng để chứng thực chất lượng dịch vụ được cung cấp thông qua đào tạo chuyên môn, đánh giá kỹ năng, v.v.
Tài nguyên dành cho ThS về Phân tích dữ liệu
AWS Educate
AWS Educate, một sáng kiến của Amazon Web Services (AWS), trang bị cho sinh viên và nhà giáo dục những tài nguyên quý giá, tài liệu đào tạo và kinh nghiệm thực hành để thúc đẩy phát triển kỹ năng điện toán đám mây và tạo điều kiện sẵn sàng cho nghề nghiệp trong ngành.
Azure cho giáo dục
Azure for Education cung cấp cho sinh viên phần mềm Microsoft, công cụ dành cho nhà phát triển và tài nguyên đám mây để học tập và thực hiện dự án, bao gồm phiếu thưởng trị giá 100 USD.
Adaltas "Truy cập cụm"
Tận dụng Hadoop và Spark để xử lý dữ liệu quy mô lớn, cụm đám mây này hoạt động ở cấp độ doanh nghiệp, cung cấp tính khả dụng suốt ngày đêm.
O'Reilly
O'Reilly là nền tảng cung cấp nội dung chất lượng để học tập hiệu quả. Nó có hơn 60.000 cuốn sách, 30.000 giờ video, sự kiện trực tiếp và phòng thí nghiệm tương tác về điện toán đám mây, kiến trúc phần mềm, ngôn ngữ lập trình, học máy, v.v.
Truy cập Moodle
Moodle cung cấp cho sinh viên quyền truy cập toàn diện vào việc học của họ: thông báo, lịch trình, khóa học, bài kiểm tra, phiên trực tiếp, bản ghi bài giảng và đệ trình dự án.
Hỗ trợ 5/7 "Zendesk"
Một nguồn tài nguyên cho phép sinh viên đặt câu hỏi hoặc tìm kiếm sự trợ giúp trong các nhiệm vụ học tập, nghề nghiệp hoặc hành chính. Học sinh cũng có thể xem lại câu trả lời bất cứ khi nào cần thiết.
Tài khoản email của cựu sinh viên, Giấy phép Microsoft Windows và Office 365
Tất cả sinh viên DSTI đều được hưởng quyền truy cập email của cựu sinh viên suốt đời và được cấp giấy phép Microsoft Windows và Office 365.
Kết quả chương trình
Mục tiêu của ThS ứng dụng trong phân tích dữ liệu
Sau đây là các mục tiêu chính của chương trình Thạc sĩ Ứng dụng trong Phân tích Dữ liệu Ứng dụng:
- Phát triển kỹ năng phân tích.
- Chương trình này nhằm mục đích xây dựng tư duy phân tích mạnh mẽ để đưa ra quyết định rõ ràng, dựa trên cơ sở khoa học.
- Làm chủ phần mềm thông minh kinh doanh và trực quan hóa dữ liệu.
- Đạt được sự thành thạo trong phần mềm dữ liệu hàng đầu thông qua các chứng chỉ trong ngành.
- Có được kỹ năng cơ sở dữ liệu.
- Nâng cao hồ sơ nhà phân tích dữ liệu của bạn bằng các kỹ năng độc đáo trong các công nghệ cơ sở dữ liệu khác nhau.
- Học máy học.
- Đạt được trình độ thành thạo về học máy để phân tích dự đoán với các ứng dụng thực tế.
- Hiểu về CNTT và Quản lý phần mềm.
- Nâng cao hiểu biết về Quản lý dự án CNTT và các khía cạnh đạo đức của việc xử lý dữ liệu lớn.
Cơ hội nghề nghiệp
Sinh viên Thạc sĩ Ứng dụng trong Phân tích Dữ liệu có triển vọng nghề nghiệp tuyệt vời, gần như tất cả đều có cơ hội thực tập ở Châu Âu trong vòng sáu tháng và kiếm được ít nhất 1000 EUR hàng tháng.
- 97% sinh viên nhận được lời mời thực tập trong vòng 6 tháng
- 88% (45/51) sinh viên tìm được nơi thực tập tại Châu Âu
- Khoản trợ cấp trung bình hàng tháng trên 1000 EUR
- Mức lương khởi điểm trung bình 45 nghìn EUR
Sinh viên Thạc sĩ Ứng dụng về Phân tích Dữ liệu của chúng tôi làm việc như
- Tư vấn dữ liệu
- Nhà khoa học/phân tích dữ liệu tiếp thị
- Trợ lý thống kê
- Tư vấn viên
- Phân tích kinh doanh
- Nhà khoa học dữ liệu
Nhà tuyển dụng của sinh viên Thạc sĩ Ứng dụng trong Phân tích Dữ liệu của chúng tôi
- Công ty TNHH Đổi mới không dây DeepLearn
- Amaris
- aircotedivoire
- MởTrong nhà
- CIC + Thạc sĩ Chiến lược & Kinh tế Kỹ thuật số UCA
- Chuyên gia năng lượng
- Tư vấn TATA
- Deloitte
- Quả Cầu AI
- Cam Liberia
- Phần mềm
- Syngenta Pháp SAS
- Ankorstore
- 10Alytics
- Nhóm nghiên cứu
- Eurotstats
- BNP Paribas
- Cơ quan Thú y Boehringer Ingelheim Pháp
- BOUYGUES Travaux Publics
- KHÍ HẬU ATLANTIC VÀ TRAITEMENT D AIR INDUSTRIE
- EA cung cấp
- SốngAN TOÀN
- Alten ( Sophia)
- PRGX Pháp
- Phân tích MAS
- Sendinblue
Bộ sưu tập
Chương trình giảng dạy
Chương trình giảng dạy của ThS ứng dụng trong phân tích dữ liệu
Khóa khởi động (75 giờ) - 6 ECTS
- Toán ứng dụng cơ bản (10 giờ)
- Cấu trúc dữ liệu và ứng dụng Machine Learning bằng Python & R (20 giờ)
- Giới thiệu về:
- Quản lý dữ liệu (5 giờ)
- Nhận thức về AI (5 giờ)
- Kiến trúc máy tính (5 giờ)
- Kết nối mạng (5 giờ)
- Phòng thí nghiệm hệ thống máy tính (10 giờ)
- Làm sạch CNTT (10 giờ)
- Khái niệm cơ bản về Excel (5 giờ)
Phân tích dữ liệu (125 giờ) - 30 ECTS
- Toán ứng dụng cho khoa học dữ liệu (25 giờ) - 6 ECTS
- Nền tảng của Phân tích Thống kê & Học máy Phần 1 (25 giờ) - 6 ECTS
- Xử lý dữ liệu lớn với R (25 giờ) - 6 ECTS
- Phòng thí nghiệm máy học Python (25 giờ) - 6 ECTS
- Công nghệ Web ngữ nghĩa để phát triển Khoa học dữ liệu (25 giờ) - 6 ECTS
Cơ sở dữ liệu (105 giờ) – 26 ECTS
- Sắp xếp dữ liệu bằng SQL (25 giờ) - 6 ECTS
- Lưu trữ dữ liệu & ETL (25 giờ) - 6 ECTS
- Cơ sở dữ liệu đồ thị – NoSQL – Phần 1 (25 giờ) - 6 ECTS
- Cơ sở dữ liệu tài liệu – NoSQL – Phần 2 (5 giờ) - 2 ECTS
- Đường ống dữ liệu Phần 1 (25 giờ) - 6 ECTS
Quản lý và trực quan hóa dữ liệu (100 giờ) - 24 ECTS
- Excel nâng cao cho phân tích dữ liệu & học máy (25 giờ) - 6 ECTS
- Hệ sinh thái trực quan hóa dữ liệu và máy học (25 giờ) - 6 ECTS
- Báo cáo & Trực quan hóa (25 giờ) - 6 ECTS
- Quản lý dữ liệu CRM (25 giờ) - 6 ECTS
Phương pháp vận hành (50 giờ) – 4 ECTS
- Luật & Quy định về Dữ liệu - Triết học, Địa chính trị & Đạo đức (25 giờ) - 2 ECTS
- Quản lý dự án CNTT - Phương pháp tiếp cận PMP-PMI và Agile (25 giờ) - 2 ECTS
- Phiên hỗ trợ 45 giờ
- Thực tập bắt buộc 6 tháng – 30 ECTS
- Công nghệ trong ThS ứng dụng trong phân tích dữ liệu
Công nghệ dans le ThS ứng dụng trong phân tích dữ liệu
- Python
- R
- SQL
- Microsoft PowerBI
- Microsoft Dynamics
- Excel nâng cao
- SAS Viya
- Nền tảng Microsoft Power
- MongoDB
- Neo4j
- Ngữ nghĩa web
Cấu trúc chương trình
Chương trình Thạc sĩ Ứng dụng trong Phân tích Dữ liệu trao giải 120 ECTS. Điều này bao gồm 500 giờ học (90 ECTS) với 75 giờ Khởi động DSTI cho các kỹ năng kỹ thuật và 45 giờ phiên hỗ trợ. Sau khóa học, thực tập 6 tháng (30 ECTS) cung cấp trải nghiệm phân tích dữ liệu thực tế.
Chế độ học tập
DSTI cung cấp Thạc sĩ Ứng dụng về Phân tích Dữ liệu ở hai chế độ: Giáo dục Ban đầu và Giáo dục Thường xuyên.
Giáo dục ban đầu
Giáo dục Ban đầu được thiết kế dành cho sinh viên dưới 30 tuổi đang chuyển tiếp từ trường phổ thông hoặc đại học, chuẩn bị cho họ trở thành chuyên gia dữ liệu thành thạo. Chọn giữa hai tùy chọn: Toàn thời gian hoặc Bán thời gian (Học nghề).
Chế độ toàn thời gian giáo dục ban đầu
Đối với những người mới bắt đầu làm việc trong Phân tích dữ liệu, chúng tôi đề xuất chế độ Toàn thời gian 2 năm với các tùy chọn cho hai đợt thực tập liên quan đến dữ liệu, đợt thực tập thứ hai là bắt buộc.
- Khởi động: 3 tuần
- Khóa học Năm 1 + thực tập tùy chọn 4 đến 6 tháng
- Khóa học năm 2 + thực tập bắt buộc 6 tháng
- Paris và Nice Sophia Antipolis
- Trực tuyến
Chế độ bán thời gian (học việc)
Chế độ học nghề kết hợp làm việc và học tập bán thời gian, chỉ dành cho sinh viên EU hoặc những người có thị thực dài hạn tại Pháp. Đọc chi tiết trước khi áp dụng.
- 2 tuần học và 2 tuần làm việc tại công ty
- Dành cho sinh viên dưới 30 tuổi
- 2 năm
- Paris và Nice Sophia Antipolis
- Trực tuyến (trong nước Pháp)
Giáo dục thường xuyên – Học tập tổng hợp
Đối với các chuyên gia thường từ 30 tuổi trở lên, Giáo dục thường xuyên cân bằng giữa sự phát triển nghề nghiệp và cam kết công việc. Nó hoàn hảo cho những người có kinh nghiệm liên quan hoặc trình độ học vấn về công nghệ, cho phép hoàn thành chương trình Thạc sĩ Ứng dụng về Phân tích Dữ liệu một cách linh hoạt tại khuôn viên trường hoặc trực tuyến.
Học tập kết hợp - Chế độ tăng tốc
Trong chương trình Học tập tăng tốc, sinh viên hoàn thành khóa học trong khoảng 9 tháng và sau đó thực tập hoặc làm việc trong 6 tháng trong lĩnh vực dữ liệu, giúp giảm thời gian tiếp thị.
- Khởi động: 3 tuần
- 9 tháng học tập
- Thực tập bắt buộc 6 tháng
- Paris và Nice Sophia Antipolis
- Trực tuyến
Khóa học trực tuyến theo nhịp độ riêng (SPOC) (15 đến 36 tháng)
SPOC là giải pháp lý tưởng cho sinh viên cân bằng việc học với công việc thường xuyên. Khóa học, được hoàn thành trong khoảng 15-36 tháng thông qua các bài giảng được ghi lại, có thể được bổ sung bằng các buổi học trực tuyến nếu có. Thời gian học linh hoạt theo nhu cầu của học viên.
- 3 cột mốc quan trọng cho việc tự học
- Thực tập bắt buộc 6 tháng
- 15 đến 36 tháng
- Không đồng bộ
- Trực tuyến theo yêu cầu và sẵn có lẫn nhau
- Học tập kết hợp - Sandwich bán thời gian
DSTI cung cấp 'Bánh Sandwich bán thời gian' hoặc 'Contrat de Professionnalisation'. Tùy chọn này hoàn hảo cho những người từ 30 tuổi trở lên, người nói tiếng Pháp và cá nhân là công dân EU/EEA hoặc người có thị thực lưu trú dài hạn ở Pháp.