인공 지능을 위한 데이터 엔지니어링 응용 석사

목표

가을과 봄에 2개의 항목이 있는 이 9개월 수업 및 6개월 인턴십 응용 석사 프로그램은 모든 산업이 찾고 있는 이러한 빅 데이터 엔지니어링 직업에 대한 경력을 열 수 있도록 설계되었습니다.

• 가을 입학의 경우 9월 말 ~ 4월 초,
• 봄 입학의 경우 3월 초에서 10월 중순;

"엔지니어링 프로젝트"(아래 참조 )와 함께 풀타임으로(하루 5시간) 6개월의 현장 실습이 이어집니다.

여기에서 DSTI 직원과의 온라인 회의를 예약하세요: https://calendly.com/dsti-info/meeting

직장 배치

6개월 인턴십

캠퍼스 내 학생들은 6개월 취업 알선 옵션(주당 805시간, 35시간)을 선택하고 데이터 과학 산업 환경에 몰두할 것을 강력히 권장합니다. 취업 기회를 찾는 것은 학생의 책임입니다. DSTI는 산업 및 학술 파트너 네트워크 전반에 걸쳐 적극적인 도움, 조언 및 지원을 제공합니다.

우리 학생들을 신뢰한 고용주의 몇 가지 예:

• 페이스북
• 유엔 세계 국가
• 빈치
• 디즈니랜드
• EDF
• 르노
• 에어버스
  & 훨씬 더!

DSTI 워밍업 - 준비 과정

응용 석사 프로그램에는 다양한 주제를 활용하기 시작하는 데 필요한 기술을 익히기 위한 준비 과정이 포함되어 있습니다. 데이터 분석의 응용 석사의 경우 DSTI 워밍업은 15일 (3주) 동안 지속되며 캠퍼스 또는 온라인에서 따를 수 있습니다.

DSTI 워밍업은 공부를 위한 기본적인 순간입니다. 프로그램의 필수적인 부분으로서, DSTI 학생들이 원활한 시작을 위해 응용 수학 및 IT의 모든 기본 지식을 습득할 수 있도록 준비시킵니다. 귀하의 프로필에 따르면 일부 알려진 부분이 있을 수 있지만 그때도 이전 지식을 새로 고치는 것이 얼마나 중요한지 알려주는 학생들의 피드백이 많이 있습니다.

풀 타임 학생으로서 "응용 수학"(DSTI의 전통) 이 시작되기 4주 전에 제공되기 때문에 실시간으로 참석할 시간이 없을 수도 있습니다.
그러나 DSTI의 다른 모든 것과 마찬가지로, 그것은 녹음되고 무제한 재생이 가능하므로 당신이 그것을 덮었는지 확인할 수 있습니다.

이 프로그램에 사용 가능한 모드

교내, 온라인, SPOC

프로그램에 대해 3가지 전달 모드 를 제공합니다.

• 2개 캠퍼스의 캠퍼스 모드
  • 소피아-안티폴리스
  • 파리
• 그런 다음 2개의 다른 온라인 모드.
  • 온라인 모드 라이브 : 6개월 집중 프로그램. 하루 5시간, 주 5일. 수업은 라이브로 이어집니다.
  • SPOC 모드 : 18-36개월, 시간제 프로그램. 일과 공부를 동시에 하고자 하는 학생들에게 적합합니다.

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데이터 분석 응용 석사의 목표

다음은 Applied Data Analytics 프로그램의 Applied MSc의 주요 목표입니다.

• 분석 기술을 개발합니다.
• 이 프로그램은 명확하고 과학적인 의사결정을 위한 강력한 분석적 사고방식을 구축하는 것을 목표로 합니다.
• 마스터 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 소프트웨어.
• 업계 인증을 통해 선도적인 데이터 소프트웨어에 대한 숙달을 얻으십시오.
• 데이터베이스 기술을 습득하세요.
• 다양한 데이터베이스 기술의 고유한 기술로 데이터 분석가 프로필을 강화하세요.
• 머신러닝을 배워보세요.
• 실제 적용을 통해 예측 분석을 위한 기계 학습에 능숙해집니다.
• IT 및 소프트웨어 관리를 이해합니다.
• IT 프로젝트 관리 및 빅 데이터 처리의 윤리적 측면에 대한 이해를 향상시킵니다.

AI를 위한 데이터 엔지니어링을 전문으로 하는 미래의 석사 학생들은 놀라운 직업 전망을 열어줄 수 있습니다. 거의 모든 학생이 6개월 이내에 최소 EUR 1000의 월급을 제공하는 인턴십 제안을 받기 때문에 유럽에서 재능 있는 데이터 엔지니어에 대한 수요가 급증하고 있는 것은 분명합니다.

• 95%의 학생이 6개월 이내에 인턴십 제안을 받습니다.
• 학생의 75%가 유럽에서 인턴십을 찾습니다.
• EUR 1000+ 평균 월 급여
• EUR 49K 평균 초봉

AI 학생들을 위한 데이터 엔지니어링 응용 석사 과정은 다음과 같습니다.

• 데이터 엔지니어
• 수석 소프트웨어 엔지니어
• 시스템 관리자
• 기계 학습 엔지니어
• 클라우드 솔루션 설계자
• 데이터웨어 하우스 개발자

AI 학생을 위한 데이터 엔지니어링 응용 석사 고용주

• 아달타스
• 아프리카 푸르덴셜
• 알베두
• 앰브레이터 게임
• 악사 프랑스
• 바오밥 서클
• 캡제미니
• 클라우드리치
• 콘텐츠 스퀘어
• Dashlane
• 데이터 마인드 BV
• 데이터키
• 데이터 분석
• EDF LAB 파리 사클레
• 에넬
• FENYX 상담
• 음식별
• Google
• 화웨이 기술 나이지리아 주식 회사
• 아이네텀
• 인포노믹스 기술 서비스 제한
• JSC
• 릭소
• 메르세데스 벤츠
• 펠리코
• 독일 연방 통계청
• 영화
• 티티월드
• 볼트

AI 데이터 엔지니어링 응용 석사 커리큘럼

워밍업 코스 – (75시간) – 6 ECTS

• 기초응용수학(10시간)
• Python과 R을 활용한 데이터 구조 및 응용 머신러닝(20시간)
• 소개:
  • 데이터 관리(5시간)
  • AI 인식(5시간)
  • 컴퓨터 아키텍처(5시간)
  • 네트워킹(5시간)
  • 컴퓨터 시스템 연구실(10시간)
  • IT 정리(10시간)
  • Excel 기초(5시간)

분산 및 성능 IT – 200시간 / 25 ECTS

• 클라우드 컴퓨팅 - Amazon AWS “클라우드 컴퓨팅 DSTI 의장”(50시간) - 4 ECTS
• 클라우드 컴퓨팅 – Microsoft Azure(25시간) - 3 ECTS
• 데이터 과학 개발을 위한 시맨틱 웹 기술(25시간) - 4 ECTS
• 소프트웨어 엔지니어링 파트 1 및 2(50시간) - 6 ECTS
• Python 기계 학습 실습(25시간) - 4 ECTS
• 웹 엔지니어링(25시간) - 4 ECTS

데이터 관리 – 180시간 / 25 ECTS

• SQL을 사용한 데이터 랭글링(25시간) - 3 ECTS
• 데이터 웨어하우징 및 ETL(25시간) - 4 ECTS
• 그래프 데이터베이스 – NoSQL – 1부(25시간) - 4 ECTS
• 문서 데이터베이스 – NoSQL(5시간) - 2 ECTS
• Adaltas의 빅 데이터 생태계(50시간) - 4 ECTS
• 데이터 파이프라인 파트 1 및 2(50시간) - 8 ECTS

운영 방법론 - 150시간 / 16 ECTS

• 데이터 법률 및 규정 – 철학, 지정학 및 윤리(25시간) - 2 ECTS
• IT 프로젝트 관리 – PMP-PMI 및 Agile 접근 방식(25시간) - 2 ECTS
• CRM 데이터 관리(25시간) - 4 ECTS
• Adaltas의 DevOps(50시간) - 4 ECTS
• 사이버 보안(25시간) - 4 ECTS

데이터 과학 – 125시간 / 18 ECTS

• 데이터 과학을 위한 응용 수학(25시간) - 3 ECTS
• 통계 분석 및 기계 학습의 기초 1부(25시간) - 3 ECTS
• R을 사용한 빅데이터 처리(25시간) - 4 ECTS
• 인공 신경망(25시간) - 4 ECTS
• 딥 러닝(25시간) - 4 ECTS

50시간 지원 세션

• 6개월 필수 인턴십 – 30 ECTS

AI 데이터 엔지니어링 응용 석사 기술

• 아마존 AWS
• 마이크로 소프트 애저
• 도커
• 하둡
• 불꽃
• 마이크로소프트 SQL 서버
• 파이썬
• 몽고DB
• Neo4j
• 아르 자형
• 기음
• 자바
• 데이터 파이프라인
• 웹 의미론
• Nagios, Consul, Ansible, GitHub 등

프로그램 구조

AI 프로그램을 위한 데이터 엔지니어링 응용 석사는 120 ECTS를 수여합니다. 여기에는 기술 숙련도를 위한 75시간의 DSTI 워밍업과 추가 50시간의 지원 세션을 포함하여 90 ECTS에 해당하는 780시간의 교육이 포함됩니다. 과정을 마친 후에는 30 ECTS 상당의 6개월 인턴십을 통해 실용적인 데이터 엔지니어링 경험을 제공합니다.

학습 모드

DSTI는 초기 교육과 지속적인 교육이라는 두 가지 모드로 AI용 데이터 엔지니어링 응용 석사 과정을 제공합니다.

초기 교육

초기 교육은 학교나 대학교를 졸업하고 능숙한 데이터 전문가가 될 수 있도록 준비시키는 30세 미만의 학생들을 위해 설계되었습니다. 풀타임 또는 파트타임(견습)의 두 가지 옵션 중에서 선택하십시오.

풀타임 모드

데이터 엔지니어링 초보자의 경우 두 번의 데이터 관련 인턴십 옵션이 포함된 2년 풀타임 모드를 제안합니다. 두 번째 인턴십은 필수입니다.

• 워밍업: 3주
• 1년차 과정 + 4~6개월 선택적 인턴십
• 2학년 과정 + 6개월 필수 인턴십
• 파리와 니스 소피아 앙티폴리스
• 온라인

파트타임(견습) 모드

견습 모드는 파트타임 근무와 학업을 결합한 것으로, EU 학생이나 프랑스 장기 비자를 소지한 학생에게만 개방됩니다. 신청하기 전에 자세한 내용을 읽어보세요.

• 2주간의 공부와 2주간의 회사생활
• 30세 미만 학생의 경우
• 2 년
• 파리와 니스 소피아 앙티폴리스
• 온라인(프랑스 내)

평생 교육

일반적으로 30세 이상의 전문가를 위한 평생 교육은 경력 성장과 업무 약속의 균형을 유지합니다. 관련 경험이나 기술 교육을 받은 사람들에게 적합하며 캠퍼스 내 또는 온라인에서 AI를 위한 데이터 엔지니어링 응용 석사 과정을 유연하게 이수할 수 있습니다.

가속 (9 + 6개월)

가속 학습에서 학생들은 약 9개월 만에 교과 과정을 마친 후 데이터 분야에서 6개월간 인턴십이나 취업을 하여 출시 기간을 단축합니다.

• 워밍업: 3주
• 9개월 과정
• 6개월 의무 인턴십
• 파리와 니스 소피아 앙티폴리스
• 온라인

SPOC(자습형 온라인 과정)(15~36개월)

SPOC는 학업과 정규 직업의 균형을 맞추는 학생들에게 이상적입니다. 녹화된 강의를 통해 15~36개월 사이에 완료되는 교과 과정은 가능한 경우 실시간 온라인 세션으로 보완될 수 있습니다. 코스 기간은 학생의 필요에 따라 유연하게 조정됩니다.

• 자율 학습을 위한 3가지 이정표
• 6개월 의무 인턴십
• 15~36개월
• 비동기
• 요청 시 온라인으로 상호 이용 가능

혼합 학습 – 파트타임 샌드위치

DSTI는 '파트타임 샌드위치' 또는 'Contrat de Professionnalisation'을 제공합니다. 이 옵션은 30세 이상, 프랑스어 사용자, EU/EEA 시민 또는 프랑스 장기 체류 비자 소지자에게 적합합니다.