L'essentiel sur le Applied MSc in Data Analytics de Data ScienceTech Institute
Le Applied MSc in Data Analytics est classé cette année à la 7ème place du classement master Business Intelligence et Informatique Décisionnelle. Les responsables du programme sont Corniglion Sébastien - Doyen et Pressicaud Vincent - Directeur des admissions.
Le programme est disponible en
- Formation Initiale
- Formation continue pour les professionnels
- Formation en Alternance
Le programme requiert une période de stage obligatoire.
La durée totale de la formation est de 15, 16, 17, 18 ou 24 mois suivant le profil du candidat.
La formation recrute les titulaires d'un Bac+3, Bac+4 et Bac+5.
Centre de formation en apprentissage et École spécialisée ou thématique Data ScienceTech Institute est labelisée :
EDUNIVERSAL, Titre RNCP Niv. 7.
Message du Directeur
Chers candidats et futurs étudiants des programmes de Data ScienceTech Institute (DSTI),
Bienvenue dans un monde où l'éducation rencontre l'innovation et la passion pour les sciences des données, l'ingénierie informatique et la cybersécurité. Je suis ravi de vous inviter à explorer notre école de spécialisation, où chaque programme, chaque cours, et chaque initiative sont soigneusement conçus pour vous plonger au cœur des fondamentaux des sciences et des technologies de demain. Etre étudiant à DSTI, c'est une préparation à devenir les pionniers d'un avenir numérique en constante évolution.
Nos programmes Applied MSc et Applied Bachelor ne se contentent pas de répondre aux exigences académiques élevées, ils sont en phase avec les besoins actuels et futurs des applications des sciences des données, de l'ingénierie informatique et de la cybersécurité.
Rejoignez-nous pour une aventure éducative sans pareille, où vos ambitions seront accompagnées, vos compétences affûtées, et votre avenir brillamment dessiné.
Notre engagement envers l'excellence éducative se manifeste par une forte présence internationale, avec plus de 30 nationalités représentées sur nos campus à chaque promotion, et 95 nationalités accueillies dans les cinq dernières années. Cette diversité culturelle enrichit l'expérience d'apprentissage de chacun et renforce notre positionnement en tant qu'école de premier plan dans l'éducation aux données et à l'intelligence artificielle. Ceci est bien sûr rendu possible par des programmes Applied MSc intégralement dispensés en Anglais, et un Applied Bachelor débutant en Français pour progressivement basculer vers la langue de Shakespeare.
Si le cœur mathématique de l'intelligence artificielle vibre à DSTI, nous accordons autant d'importance à l'ingénierie informatique et à la cybersécurité, domaines clés dans le paysage technologique et économique. Nos partenariats et collaborations avec des entreprises, telles qu'Amazon AWS, Microsoft ou Siemens, et des institutions académiques de premier plan comme l'École Nationale d'Arts et Métiers (ENSAM) et Université Côte d'Azur dans le cadre du programme 3IA Côte d'Azur, garantissent reconnaissance et pertinence de nos programmes.
Chez DSTI, nous offrons bien plus qu'une formation : nous préparons nos étudiants à construire les bases scientifiques et technologiques garantissant des carrières pérennes dans les domaines de la science et de l'ingénierie des données pour l'IA, de l'informatique et de la cybersécurité. Notre approche pédagogique est axée sur l'application pratique des connaissances théoriques solides, assurant ainsi que nos étudiants soient prêts à relever les défis du monde réel dès leur sortie de l'école. Ces applications se déroulent à la fois durant l'enseignement, et bien sûr, au travers des phases d'insertion professionnelle, en stage ou en alternance.
Rappelons aussi que nos programmes sont disponibles dans un mix d'une richesse inégalée de modes et rythmes d'études, permettant à la fois des étudiants postbac ou de 1er cycle, mais des professionnels, dans l'emploi ou en reconfiguration de carrière, de suivre les mêmes enseignements délivrant les mêmes diplômes : rentrées d'Automne et de Printemps, On-Campus, Online, rythme traditionnel, en alternance, accéléré ou asynchrone (Self-Paced): DSTI propose une solution d'études permettant à tous d'étudier et réussir au regard de sa situation personnelle.
La réussite de nos diplômés est un témoignage de la qualité de notre enseignement, avec un taux d'employabilité avoisinant les 100% dans l'ensemble des secteurs économiques, puisque tous recherchent des talents sur nos disciplines. Ceci reflète non seulement l'excellence de notre enseignement, mais aussi l'adéquation de nos programmes avec les exigences du marché du travail.
Nous sommes fiers de notre contribution à la formation des futurs professionnels des sciences des données, de l'ingénierie informatique et de la cybersécurité. Chez DSTI, nous cultivons la passion pour l'éducation dans un accompagnement individuel et bienveillant, toujours inscrit dans l'exigence et la poursuite de l'excellence.
Quelques mots sur le programme
Certains pourraient y voir un signe, ou plutôt un murmure dans les données du signal, de savoir que le programme DSTI Applied MSc in Data Analytics a été conçu pendant l'hiver et l'été des premiers confinements de la pandémie de COVID-19. Nous pourrions rappeler ici que DSTI, grâce à sa longue maîtrise de l'enseignement hybride / comodal, a été probablement le seul établissement en France à ne jamais arrêter d'opérer, d'accompagner et délivrer l'enseignement à ses étudiants sans jamais d'un jour faillir, et de les amener sur le marché de l'emploi. Et comme nous ne trouvions pas assez occupé à tout ceci, nous continuions à écouter les besoins des entreprises et l'évolution des métiers.
Le Data Analytics, ou plus simplement, l'aide à la décision, est l'un des plus vieux métiers de l'Histoire. On pourrait presque affirmer (mais il faudrait des données) qu'il a existé avant même les notions formelles de sciences et d'ingénierie.
Si les outils, méthodologies et méthodes de ce métier ancestral évoluent au fil des siècles, un aspect reste constant : un analyste soutient le processus décisionnel, car il connaît son domaine d'application. Avant de parler de méthodes et outils analytiques, il doit donc exister un métier premier. C'est dans cet esprit que le programme DSTI Applied MSc in Data Analytics est construit.
Le programme s'adresse à des étudiants et des professionnels de tout profil et horizon, souhaitant augmenter leurs compétences primaires, et donc, l'exercice de leurs métiers, par une couche de connaissances équilibrée entre les mathématiques appliquées et l'informatique. Puisqu'un analyste est positionné à la sortie de la chaîne de valeur de la donnée, il sélectionne des méthodes et algorithmes de l'intelligence artificielle, conçus par les Data Scientists et mis en production par les Data Engineers et consomme les pipelines de données du système d'information. Le Data Analyst est mathématiquement capable de choisir une bonne approche de modélisation, à caractère statistique ou déterministe, de requêter des réservoirs de données de natures variées, de comprendre les métriques d'évaluation d'un modèle descriptif ou prédictif et enfin, d'en présenter les résultats avec un logiciel de visualisation. Toujours dans le contexte d'une expertise métier et , rappelons-le, en lien et collaboration permanente avec un "client" qu'il soit interne ou externe à son organisation. La dimension humaine du métier est trop souvent oubliée.
Avec l'arrivée des tableurs, et particulièrement Microsoft Excel, et jusqu'au début du 21e siècle, les Data Analysts étaient souvent les "Mmes et MM Excel" des organisations, à commencer par le contrôleur de gestion, Data Analyst "en chef". Indispensable, puisqu'omniprésent et souvent considéré comme l'un des plus complexes logiciels créés, Excel reste aujourd'hui un des outils fondamentaux. Pendant cette période, les Data Analysts avaient l'habitude de demander des extractions de données, ou de travailler sur des entrepôts de données (datawarehouses) préparés par les services informatiques. Aujourd'hui, les organisations attendent non seulement de leurs Data Analysts d'aller plus loin que les statistiques traditionnelles et de connaître le Machine Learning, mais aussi, des compétences beaucoup plus avancées en informatique.
Il faut être capable de manipuler les bases de données relationnelles au travers de SQL, mais aussi, d'autres natures, comme les bases graphes ou documents. Et aussi, de manipuler sémantiquement les données de la plus grande base construite par l'Humanité : le Web. Il faut s'intégrer dans le processus Extract Transform Load (ETL), et donc contribuer à l'écriture de code d'automatisation. Il faut être à l'aise dans différents langages de programmation : Microsoft Visual Basic for Applications (VBA) bien sûr, mais aussi R ou Python. Il faut construire des dashboard dynamiques de données, comme avec PowerBI ou SAS Viya. Et sur de nombreux outils, l'obtention d'examens de certifications industrielles est de plus en plus la norme d'exigence au recrutement.
Cette évolution du métier, que DSTI observe depuis des années, rend notre programme Applied in Data Analytics unique, notamment au regard de l'offre historique des grandes écoles de commerce sur le sujet. Les avancées en compétences scientifiques et informatiques requises appellent des porteurs d'une connaissance métier à se former dans des programmes où l'informatique, et particulièrement le lien avec le Data Engineering, est aussi avancé que celui avec les mathématiques du Data Scientist. Et que le corps enseignant formant notamment aux outils appelant à des certifications industrielles externes, dont l'obtention de deux sont obligatoires pour diplômer du programme, soient rompus à ceux-ci dans leur quotidien professionnel.
Chers candidats : soyez les bienvenus dans un véritable programme de Data Analytics du 21e siècle.
Au plaisir de vous voir rejoindre Team DSTI.
Sebastien Corniglion
Directeur Général - Data ScienceTech Institute
Les informations détaillées sur le Applied MSc in Data Analytics de Data ScienceTech Institute
CONDITIONS D'ADMISSION
Niveau requis
- Diplôme universitaire Bac +3
- Diplôme école Bac +3
- Diplôme étranger équivalent aux diplômes français ci-dessus
Profils privilégiés
- Universitaires
- Etudiants issus d'une école de commerce
- Etudiants issus d'une école d'ingénieurs
- Etudiants issus d'une école spécialisée
- Cadres en reprise de formation
Composition de la promotion en 2023-2024
SÉLECTION
Processus de sélection
- Dossier
- Entretien
- Tests de langue
- Tests techniques
Session de recrutement
Admissions au fil de l'eau, tout au long de l'année, en corollaire des deux rentrées annuelles d'Automne et de Printemps pour les étudiants dans les modes et rythmes synchrones (traditionnel ou alternance) et de la possibilité de débuter à tout moment en asynchrone (mode Self-Paced Online Course - SPOC, pour les professionnels dans l'emploi).
COÛT DE LA FORMATION
À titre individuel :
- Etudiants à temps-plein ou partiel (alternance)
- Rythme Traditionnel en deux ans (cycle "M1/M2") : 7 435€ par an
- Rythme Alternance (contrat d'apprentissage ou de profesionnalisation) : prise en charge intégrale des frais de scolarité par les dispositifs de l'alternance
- Rythme Accéléré (9 mois d'études, 6 mois de stage - pour les professionels en recalibrage de carrière) : 14 870€
- Etudiants asynchrones (professionnels dans l'emploi)
- Mode & rythme SPOC - Self Paced Online Course : en trois modules progressifs d'enseignement : 4 957€ par module
Payé par l'entreprise au titre de la formation continue :
Oui, tout dispositif acceptable, quelques exemples :
- Prise en charge à 100% par l'entreprise.
- Prise en charge partagée entreprise / employé.
- Prise en charge multipartite : entreprise + dispositifs CPF, Transition Pro, aide régionale, etc.
Financement des études :
- Pour les étudiants éligibles (en général, il s'agit de personnes avec un parcours professionnel, en processus de changement de carrière) : Pôle Emploi, Aides Régionales, CPF, etc.
- Prêt étudiant avec des banques partenaires.
DÉROULEMENT DES ENSEIGNEMENTS
Durée totale de la formation
- Étudiant à temps-plein ou partiel (alternance)
- Rythme Traditionnel : deux ans (cycle "M1/M2", stage optionnel en M1, obligatoire en M2)
- Rythme Alternance (contrat d'apprentissage ou de professionnalisation) : 15 à 18 mois
- Rythme Accéléré (pour les professionnels en recalibrage de carrière) : 15 mois (9 mois d'études, 6 mois de stage)
- Étudiants asynchrones (professionnels dans l'emploi)
- Mode & rythme SPOC - Self Paced Online Course : flexible, moyenne observée de 3 ans
Période de cours
- Etudiants à temps-plein ou partiel (alternance)
- Rentrée d'Automne (octobre/novembre) année N - Fin du programme Enseignements + Stage à l'Automne (octobre/novembre) année N+2
- Rythme Traditionnel
- Rentrée d'Automne (octobre/novembre) année N - Fin du programme Enseignement + Stage/Alternance à l'Hiver/Printemps (mars/avril) année N+1
- Rythme Accéléré
- Rythme Alternance
- Rentrée de Printemps (mars/avril) année N - Fin du programme Enseignements + Stage au Printemps (mars/avril) année N+2
- Rythme Traditionnel
- Rentrée de Printemps (mars/avril) année N - Fin du programme Enseignements + Stage/Alternance à l'Automne (septembre/octobre) année N+1
- Rythme Accéléré
- Rythme Alternance
- Rentrée d'Automne (octobre/novembre) année N - Fin du programme Enseignements + Stage à l'Automne (octobre/novembre) année N+2
- Etudiants asynchrones (professionnels dans l'emploi)
- Mode & rythme SPOC - Self Paced Online Course : rentrée à tout moment de l'année, durée flexible.
CONTENU PÉDAGOGIQUE
Description détaillée du programme Applied MSc in Data Analytics (site DSTI)
En résumé, le programme DSTI Applied MSc in Data Analytics (120 ECTS) se compose de cinq grandes Unités d'Enseignements, telles que :
-
Warmup Courses - 6 ECTS
DSTI provides warm-up courses for the Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence, ensuring all students, regardless of background, start with equal understanding of data analysis potential. -
Data Analytics - 30 ECTS
A comprehensive module that covers mathematical foundations, big data processing, machine learning, statistical analysis, and semantic web technologies for data analytics. -
Databases – 26 ECTS
A module covering various aspects of database management, including data wrangling with SQL, data warehousing and ETL, building data pipelines, and exploring NoSQL databases such as Neo4j and MongoDB. -
Data Manager and Visualisation - 24 ECTS
A module that covers various aspects of data management and visualisation, including advanced Excel techniques for data analytics and machine learning, CRM data management, data and machine learning visualisation ecosystem, and reporting and visualisation tools. -
Operational Methodologies – 4 ECTS
A module that covers IT project management using PMP-PMI and Agile approaches, as well as exploring data laws and regulations, and the philosophies, geopolitics, and ethics involved in data analytics.
Enfin, 30 ECTS sont allouées à l'Unité "Expérience Professionnelle" dans le cadre de l'évalution d'un stage de fin d'études ou de l'activité professionnelle en alternance.
DÉBOUCHÉS
- Data Analyst
- Business Intelligence Analyst
- Data Miner
- Data Consultant
Salaires annuels à la sortie
- Salaire minimum : 33000€
- Salaire moyen : 42000€
- Salaire maximum : 52000€
Partenariat avec des entreprises
Notre réseau d'entreprises recrutant nos étudiants en stage, alternance puis emploi "définitif" s'établi, en 2024, autour de 400 organisations, de toutes natures, tailles et secteurs.
Enfin, certaines entreprises vont encore plus loin, en s'impliquant dans les enseignements et/ou au Conseil Scientifique et Pédagogique de l'Ecole, comme par exemple :
- Adaltas - spécialistes du conseil et ingénierie Big Data, avec de nombreuses interventions sur les sujets plateformes (Hadoop & Spark) et de leurs cybersécurité, DevOps & MLOps
- Amazon AWS - DSTI fut l'une des premières écoles en France à rejoindre les programmes AWS Educate puis AWS Academy
- Assystem
- Microsoft Learn for Educators - DSTI également l'une des premières écoles en France à rejoindre ce programme
- SAS France
- Siemens France
Insertion professionnelle
Data ScienceTech Institute se distingue par un accompagnement individualisé "emploi et carrière" qui débute dès la phase d'admission et se poursuit tout au long de la scolarité et même post-diplômation.
Voici les grandes étapes
- Coaching de carrière
DSTI propose des séances de coaching de carrière individuelles aux étudiants, les aidant à analyser leur situation professionnelle et à déterminer leurs objectifs professionnels. En interagissant avec des coaches expérimentés et des anciens élèves, les étudiants peuvent élaborer une stratégie de recherche d’emploi adaptée à des secteurs et des régions spécifiques. Ainsi, les étudiants sont mieux préparés à aborder leurs futures opportunités de carrière avec clarté.
- Aide à la recherche d'emploi
DSTI offre un soutien pour les candidatures d’emploi – du début à la fin. Notre Direction des Études examine les CV et les lettres de motivation des étudiants et offre des conseils pour les entretiens et les stratégies de recherche d’emploi. De plus, le réseau des anciens élèves de DSTI offre des opportunités de réseautage et de développement professionnel.
- Connexions avec l'industrie
DSTI entretient des relations avec un large éventail d’entreprises dans les domaines de la science des données et de l’IA. Nous sommes constamment en contact avec elles pour connaître leurs besoins et leur fournir les candidats appropriés pour le poste. Une telle collaboration offre aux étudiants et aux anciens élèves des opportunités de stages, d’apprentissages, de réseautage professionnel et d’emplois.
- Événements de carrière
DSTI organise des événements de carrière tout au long de l’année. Presque chaque mois, une à deux entreprises présentent leur travail ou projet pertinent aux étudiants afin que les candidats intéressés puissent entrer en contact avec les autorités de l’entreprise pour d’autres opportunités.
- Réseau des anciens élèves
DSTI possède un réseau d’anciens élèves important et actif, offrant des opportunités de réseautage et de développement professionnel. Nos diplômés sont nos premiers amabassadeurs et travaillent dans le monde entier dans des industries de pointe et de haut niveau.
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