DSTI School of Engineering
MSc applicato in analisi dei dati

Biot, Francia
Parigi, Francia

TIPO DI LAUREA

MSc (Laurea di secondo livello in Discipline scientifiche)

DURATA

2 fino a

2 anni

LINGUE

Inglese

RITMO

Tempo pieno, Mezza giornata

SCADENZA DELLA DOMANDA

23 Jan 2026

LA PRIMA DATA DI INIZIO

Mar 2026

FORMATO DI STUDIO

Insegnamento a distanza, Nel campus, Miscelato

DSTI Applied MSc in Data Analytics programma di master vi spinge ben oltre la formazione analitica convenzionale offerta dalle tipiche scuole di business. Questo unico programma di master offre una miscela ineguagliabile di matematica avanzata, scienze computazionali e pratiche informatiche all'avanguardia- il tutto insegnato in inglese. Integrando le profonde competenze tecniche in una prospettiva aziendale profonda, vi mettiamo in grado di passare dalla mera generazione di insight all'implementazione pratica e all'automazione di soluzioni analitiche all'interno dei moderni sistemi informativi.

Il nostro programma di studi è ancorato al rigore scientifico. Imparerete a padroneggiare metodi statistici avanzati e le loro fondamenta matematiche, acquisendo la sofisticazione necessaria per costruire modelli robusti e pronti per la produzione. Ma andiamo oltre: vi immergerete nella ricchezza delle discipline IT -cloud computing, data warehousing, banche dati NoSQL, pipelining dei dati, principi di ingegneria del software, e altro ancora- assicurandovi di poter plasmare gli ecosistemi di dati che alimentano e sostengono le iniziative di analisi su scala.

A differenza dei programmi di analisi tradizionali che si concentrano principalmente su dashboard e insight di superficie, l'approccio DSTI abbraccia l'intero ciclo di vita del processo decisionale guidato dai dati. I nostri laureati non si limitano a interpretare i dati, ma contribuiscono a progettare le pipeline, configurare l'infrastruttura e applicare tecniche di apprendimento automatico per automatizzare e rendere operativa l'analisi su diversi sistemi informativi.

Presso DSTI, otterrete:

Una solida base nei principi matematici e statistici che sono alla base di rigorosi, affidabili analitici.
Pratica fluidità in diversi linguaggi di programmazione e ingegneria del software, framework e strumenti, da R e Python a SQL e piattaforme cloud-native, che consentono soluzioni di analisi indipendenti, end-to-end.
Esposizione approfondita a pratiche avanzate di ingegneria dei dati, assicurandoti di poter contribuire alla progettazione, all'implementazione e all'ottimizzazione di flussi di lavoro analitici scalabili.
Comprensione di governance, etica, e pratiche IT sostenibili, preparandovi a navigare in complessi paesaggi normativi, geopolitici e ambientali.

Alla fine del programma, diventerete versatili, lungimiranti professionisti dell'analisi dei dati . Non solo condurrete strategie basate sui dati, ma integrerete, automatizzerete e evolverete continuamente, uscendo dai confini dell'analitica convenzionale per avere un impatto operativo concreto.

Candidatevi ora per ridefinire il ruolo dell'analista di dati e diventare la forza trainante delle implementazioni analitiche di nuova generazione.

Caratteristiche

120 ECTS
Durata: 2 anni
Ingresso: Autunno (ottobre) & Primavera (marzo)

Città universitaria

Parigi
Costa Azzurra - Nizza Sophia Antipolis
in linea

Modalità di studio

Modalità a tempo pieno
Modalità part-time (apprendistato) solo in Francia

Il programma è interamente insegnato in inglese

Il curriculum del Master in Analisi dei Dati Applicato del DSTI

Il programma didattico più aggiornato è disponibile sul nostro sito web, cliccando su questo link .

Inoltre, non esitate a fare un giro per i contenuti del corso DSTI reale , su DSTI Learn - Open Access (accesso come ospite) - basta cliccare qui ed esplorare - https://open.dsti.school

Corsi di Riscaldamento - 6 ECTS

DSTI School of Engineering offre corsi di preparazione per il Master Applicato in Data Science e Intelligenza Artificiale, garantendo che tutti gli studenti, indipendentemente dal loro background, partano con la stessa comprensione e siano in grado di consolidare le proprie conoscenze attuali per essere pienamente preparati ad affrontare il programma. Il corso di preparazione comprende i seguenti moduli:

Matematica applicata fondamentale
Struttura dei dati e apprendimento automatico applicato utilizzando Python e R
Introduzioni a:
- Gestione dati
- Consapevolezza dell'intelligenza artificiale
- Architettura del computer
- Networking
- Laboratori di sistemi informatici
- IT pulito
- Nozioni di base di Excel

Analisi dei dati – 30 ECTS

Matematica applicata per la scienza dei dati
Fondamenti di analisi statistica e apprendimento automatico - Parte 1
Elaborazione di Big Data con R
Laboratori di apprendimento automatico Python
Tecnologie del Web semantico e ibrido
Analisi delle serie temporali
Modellazione basata su agenti
Modellazione inferenziale
Analisi dei dati - Applicazioni di dominio

Banche dati – 28 CFU

Gestione dei dati con SQL
Data Warehousing ed ETL
Database grafici – NoSQL – Parte 1
Database di documenti – NoSQL – Parte 2
Pipeline dati Parte 1
Cloud Computing - Amazon AWS - Preparazione alla certificazione "AWS Solution Architect Associate"

Gestione e visualizzazione dei dati – 2 crediti ECTS

Excel avanzato per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico
Ecosistema di visualizzazione di dati e apprendimento automatico
Analisi e progettazione dei sistemi informativi
Reporting e visualizzazione - Preparazione all'esame di certificazione "Microsoft Power BI Data Analyst"
Gestione dei dati CRM

Metodologie operative