DSTI School of Engineering

Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence

Der Lehrplan des Angewandten MSc in Data Engineering für KI

Aufwärmkurse – (75 Std.) – 6 ECTS

• Grundlegende angewandte Mathematik (10 Stunden)
• Datenstruktur und angewandtes maschinelles Lernen mit Python und R (20 Stunden)
• Einführungen zu:
  • Datenmanagement (5 Stunden)
  • KI-Bewusstsein (5 Stunden)
  • Computerarchitektur (5 Stunden)
  • Networking (5 Stunden)
  • Computersystemlabore (10 Stunden)
  • Saubere IT (10 Std.)
  • Excel-Grundlagen (5 Stunden)

Verteilte und leistungsstarke IT – 200 Stunden / 25 ECTS

• Cloud Computing – Amazon AWS „Cloud-Computing DSTI Chair“ (50 Std.) – 4 ECTS
• Cloud Computing – Microsoft Azure (25 Stunden) – 3 ECTS
• Semantische Web-Technologien für Data Science-Entwicklungen (25 Stunden) – 4 ECTS
• Software Engineering Teil 1 und 2 (50 Stunden) – 6 ECTS
• Python Machine Learning Labs (25 Stunden) – 4 ECTS
• Web Engineering (25 Std.) – 4 ECTS

Datenmanagement – 180 Stunden / 25 ECTS

• Datenverarbeitung mit SQL (25 Stunden) – 3 ECTS
• Data Warehousing & ETL (25 Std.) – 4 ECTS
• Graphdatenbanken – NoSQL – Teil 1 (25 Std.) – 4 ECTS
• Dokumentdatenbanken – NoSQL (5 Std.) – 2 ECTS
• Big Data Ecosystem von Adaltas (50 Stunden) – 4 ECTS
• Datenpipeline Teil 1 und 2 (50 Stunden) – 8 ECTS

Operative Methoden – 150 Stunden / 16 ECTS

• Datenschutzgesetze und -vorschriften – Philosophien, Geopolitik und Ethik (25 Std.) – 2 ECTS
• IT-Projektmanagement – PMP-PMI und agile Ansätze (25 Stunden) – 2 ECTS
• CRM-Datenmanagement (25 Stunden) – 4 ECTS
• DevOps von Adaltas (50 Std.) – 4 ECTS
• Cybersicherheit (25 Stunden) – 4 ECTS

Data Science – 125 Stunden / 18 ECTS

• Angewandte Mathematik für Datenwissenschaft (25 Stunden) – 3 ECTS
• Grundlagen der statistischen Analyse und des maschinellen Lernens Teil 1 (25 Stunden) – 3 ECTS
• Big-Data-Verarbeitung mit R (25 Std.) – 4 ECTS
• Künstliche neuronale Netze (25 Std.) – 4 ECTS
• Deep Learning (25 Stunden) – 4 ECTS

50 Stunden Support-Sitzungen

• 6-monatiges Pflichtpraktikum – 30 ECTS

Technologien in Angewandten MSc in Data Engineering für KI

• Amazon AWS
• Microsoft Azure
• Docker
• Hadoop
• Funke
• Microsoft SQL Server
• Python
• MongoDB
• Neo4j
• R
• C
• Java
• Datenpipeline
• Web-Semantik
• Nagios, Consul, Ansible, GitHub usw.

Programmstruktur

Der Studiengang „Applied MSc in Data Engineering for AI“ umfasst 120 ECTS. Es umfasst 780 Stunden Unterricht, entsprechend 90 ECTS, einschließlich eines 75-stündigen DSTI-Warm-Ups für technische Kenntnisse und zusätzlich 50 Stunden Support-Sitzungen. Im Anschluss an das Studium bietet ein sechsmonatiges Praktikum im Wert von 30 ECTS praktische Erfahrungen im Bereich Data Engineering.

Lernmodi

DSTI bietet den angewandten MSc in Data Engineering für KI in zwei Modi an: Erstausbildung und kontinuierliche Ausbildung.

Erstausbildung

Die Erstausbildung richtet sich an Schüler unter 30 Jahren, die die Schule oder Universität verlassen, und bereitet sie darauf vor, kompetente Datenprofis zu werden. Wählen Sie zwischen zwei Optionen: Vollzeit oder Teilzeit (Ausbildung).

Vollzeitmodus

Für Einsteiger in Data Engineering empfehlen wir den zweijährigen Vollzeitmodus mit Optionen für zwei datenbezogene Praktika, wobei das zweite obligatorisch ist.

• Aufwärmen: 3 Wochen
• Kurse im 1. Jahr + optionales 4- bis 6-monatiges Praktikum
• Kurse der 2. Klasse + 6-monatiges Pflichtpraktikum
• Paris und Nizza Sophia Antipolis
• Online

Teilzeitmodus (Ausbildung).

Der Ausbildungsmodus kombiniert Teilzeitarbeit und Studium und steht nur EU-Studenten oder solchen mit einem Langzeitvisum in Frankreich offen. Lesen Sie die Details, bevor Sie sich bewerben.

• 2 Wochen Studium und 2 Wochen Arbeit in einem Unternehmen
• Für unter 30-jährige Schüler
• 2 Jahre
• Paris und Nizza Sophia Antipolis
• Online (innerhalb Frankreichs)

Weiterbildung

Für Berufstätige, die in der Regel 30 Jahre oder älter sind, sorgt die Weiterbildung für ein Gleichgewicht zwischen Karrierewachstum und Arbeitsverpflichtungen. Es ist perfekt für diejenigen mit einschlägiger Erfahrung oder technischer Ausbildung und ermöglicht den flexiblen Abschluss des Applied MSc in Data Engineering für KI auf dem Campus oder online.

Beschleunigt (9 + 6 Monate)

Beim Accelerated Learning beenden die Studierenden ihre Kursarbeit in etwa 9 Monaten und absolvieren anschließend ein 6-monatiges Praktikum oder einen Job im Datenbereich, wodurch sich die Zeit bis zur Markteinführung verkürzt.

• Aufwärmen: 3 Wochen
• 9 Monate Kursarbeit
• 6-monatiges Pflichtpraktikum
• Paris und Nizza Sophia Antipolis
• Online

Online-Kurs zum Selbststudium (SPOC) (15 bis 36 Monate)

SPOC ist ideal für Studierende, die Studium und reguläre Arbeit vereinbaren möchten. Kursarbeiten, die zwischen 15 und 36 Monaten durch aufgezeichnete Vorlesungen absolviert werden, können bei Verfügbarkeit durch Live-Online-Sitzungen ergänzt werden. Die Kursdauer ist flexibel an die Bedürfnisse des Studierenden anpassbar.

• 3 Meilensteine für das Selbststudium
• 6-monatiges Pflichtpraktikum
• 15 bis 36 Monate
• Asynchron
• Online auf Anfrage und bei gegenseitiger Verfügbarkeit

Blended Learning – Teilzeit-Sandwich

DSTI bietet ein „Teilzeit-Sandwich“ oder einen „Contrat de Professionnalisation“ an. Diese Option ist perfekt für Personen ab 30 Jahren, Französischsprachige und Personen, die EU-/EWR-Bürger sind oder Inhaber eines Visums für einen längerfristigen Aufenthalt in Frankreich.

Ziele des angewandten MSc in Data Engineering für künstliche Intelligenz

Im Folgenden sind die Hauptziele des Programms „Angewandter MSc in Datentechnik für KI“ aufgeführt:

• Master IT- und Big Data-Architektur. Erwerben Sie detaillierte Kenntnisse und Fähigkeiten für den Aufbau und die Überwachung von IT- und Big Data-Infrastrukturen.
• Nutzen Sie DevOps-Methoden. Entdecken Sie DevOps und etablieren Sie Frameworks für die kontinuierliche Integration, um Ihre Softwareerstellung und den Rollout-Prozess zu verbessern.
• Nutzen Sie Machine Learning und Deep Learning. Lernen Sie wichtige Programmiersprachen und Bibliotheken für angewandtes Machine Learning und Deep Learning und verfeinern Sie Ihre Fähigkeiten zur Erstellung und Implementierung komplexer Modelle für praktische Anwendungen.
• Entwerfen Sie hochverteilte Daten- und Rechencluster. Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten zur Erstellung und Verwaltung hochverteilter Daten- und Rechencluster wie Hadoop oder Spark und ermöglichen Sie so die effiziente und effektive Verarbeitung großer Datenmengen.

Zukünftige Masterstudierende mit Spezialisierung auf Data Engineering für KI eröffnen sich hervorragende Karrierechancen. Die steigende Nachfrage nach talentierten Data Engineers in Europa zeigt sich darin, dass fast jeder Studierende innerhalb von sechs Monaten Praktikumsangebote mit einem monatlichen Gehalt von durchschnittlich rund 1.200 € erhält.

• 95 % der Studierenden erhalten innerhalb von 6 Monaten ein Praktikumsangebot
• 75 % der Studierenden finden ein Praktikum in Europa
• Durchschnittliches monatliches Stipendium von über 1000 EUR
• 49.000 Euro durchschnittliches Einstiegsgehalt

Unser angewandter MSc in Data Engineering für KI-Studenten arbeitet als

• Dateningenieur
• Senior-Software-Entwickler
• Systemadministrator
• Ingenieur für maschinelles Lernen
• Cloud-Lösungsarchitekt
• Data Warehouse-Entwickler

Arbeitgeber unseres angewandten MSc in Data Engineering für KI-Studenten

• Adaltas
• Afrika Prudential
• Alvedoo
• Ambrator Spiele
• Axa Frankreich
• Baobab-Kreis
• Capgemini
• Cloudreach
• Inhaltsquadrat
• Dashlane
• Data Minded BV
• Datakhi
• DATASULTING
• EDF LAB Paris Saclay
• Enel
• FENYX Consult
• Essenstechnisch
• Google
• Huawei Technologies Nigeria Ltd
• INETUM
• INFONOMICS TECHNOLOGY SERVICES LIMITED
• AG
• Lixo
• Mercedes Benz
• Pelico
• Statistisches Bundesamt Deutschland
• Sterling
• TTE-Welt
• Volt

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Referenzseite

https://dsti.school/admissions-and-finances-msc/

Die Kandidaten müssen einen drei- oder vierjährigen Bachelor-Abschluss in Computertechnik (oder -wissenschaften), IT/IS, Cybersicherheit an einer anerkannten Universität erworben haben.

Zeugnisse

Alle Studierenden müssen ihre akademischen Unterlagen einreichen. Darüber hinaus kann eine der folgenden Optionen ausgefüllt oder angefordert werden.

Option 1: Standard-Aufnahmeprüfung + Bachelorzeugnis

Um die Qualität Ihrer Bewerbung zu gewährleisten, legen wir Wert auf die Ergebnisse standardisierter Tests. Beim GRE sollten Sie im quantitativen Teil mindestens 155 Punkte und im Durchschnitt über 280 Punkte erreichen. Beim GMAT sollten Sie mindestens 42 Punkte oder über 560 Punkte erreichen. Diese können Sie zusätzlich zu Ihren akademischen Unterlagen einreichen, um Ihre Bewerbung zu verbessern.

Option 2: Online-DSTI-Aufnahmeprüfung

Zusätzlich zu Ihren akademischen Unterlagen bitten wir Sie gegebenenfalls, die DSTI-Aufnahmeprüfung zu absolvieren. Die Prüfung kann von zu Hause aus absolviert werden. Sie benötigen lediglich einen Computer und einen stabilen Internetzugang. Die Prüfung besteht aus zwei Teilen: Mathematik und Informatik.

Kenntnisse in Englisch

Da alle Kurse auf Englisch abgehalten werden, sollten Studierende mindestens über Englischkenntnisse auf B2-Niveau verfügen. Das DSTI wird dies im Zulassungsgespräch bewerten.

Um ihre Bewerbung zu stärken, können Studierende ihre IELTS- oder TOEFL-Ergebnisse vorlegen.

Unser einzigartiger Ansatz

Bringen Sie Innovationen in Ihren Lernprozess

Wir möchten, dass unsere Studierenden in einer Lernumgebung erfolgreich sind, die fundierte Theorie mit professioneller Praxis verbindet und sie auf die Herausforderungen der realen Welt vorbereitet.

Bei DSTI stehen praxisorientierte Projekte im Mittelpunkt unseres Ansatzes. Sie ermöglichen den Studierenden, ihr Wissen zur Lösung praktischer Probleme anzuwenden und industrietaugliche Fähigkeiten zu erwerben.

Barrierefreies Lernen: Fördern Sie Ihr Wachstum

Unsere umfassende hybride (auf dem Campus und online) Lernplattform ist so konzipiert, dass alle Ihre akademischen Bedürfnisse leicht zugänglich sind.

• Live-Vorlesungen online verfügbar.
• Zugriff auf Stundenpläne, Vorlesungsmitschriften und alle Kursmaterialien.
• Die Möglichkeit, vergangene Vorlesungen erneut abzuspielen und sicherzustellen, dass kein Detail übersehen wird.
• Ein integriertes System für die Abgabe von Prüfungen und Aufgaben.
• Studentenbetreuung rund um die Uhr verfügbar

Dieses flexible und ressourcenreiche System ermöglicht es ihnen, die Kontrolle über ihre Ausbildung zu übernehmen.
In Kombination mit dem Team der Studienleitung, das persönliche Unterstützung bietet,
Indem wir Studierende auf ihrem akademischen Weg und ihrer beruflichen Entwicklung begleiten , stellen wir mit unserem Ansatz sicher, dass jeder Studierende mit den Fähigkeiten, Erfahrungen und dem Selbstvertrauen ausgestattet ist, die er braucht, um in der sich schnell entwickelnden Technologielandschaft von heute erfolgreich zu sein.

Unsere Fakultät: Experten mit globalem Einblick

Unsere Dozenten bestehen aus engagierten Wissenschaftlern und Ingenieuren sowie renommierten Pädagogen und erfahrenen Mentoren, die umfassendes akademisches und branchenspezifisches Fachwissen mitbringen – weit über die üblichen Programmierpakete und Bibliotheken hinaus. Ihre fundierten theoretischen Grundlagen werden durch vielfältige internationale Perspektiven ergänzt, sodass jede Sitzung eine Brücke zwischen Theorie und Praxis schlägt.

Ihr Engagement für die Weitergabe von Erkenntnissen aus der realen Welt stattet die Schüler mit den Fähigkeiten aus, die sie brauchen, um sowohl im Klassenzimmer als auch darüber hinaus hervorragende Leistungen zu erbringen.

DSTI ist als globale Schule täglich aktiv

Jede Studienform, unabhängig von Tempo und Durchführungsmethode, garantiert die gleiche hohe Qualität der Kurse , Prüfungen und die Anerkennung des Abschlusses nach erfolgreichem Abschluss. Bei DSTI achten wir stets darauf, dass Flexibilität nicht zu Lasten der Qualität Ihrer Ausbildung geht. Erleben Sie die Zukunft der Computer- und Datentechnik, der Datenwissenschaft sowie der KI- und Cybersicherheit mit den vielfältigen Studienformen von DSTI.

In allen diesen Modi haben die Studierenden die Freiheit, an Live-Kursen von unseren beiden Standorten in Nizza (Sophia-Antipolis) (Französische Riviera) undParis aus teilzunehmen oder online von jedem beliebigen Ort mit einer kompatiblen Zeitzone aus.

Unsere Dozenten unterrichten an einem festen Campus, und die Studierenden nehmen von jedem Ort aus teil, der ihren Möglichkeiten entspricht. So gewährleisten wir, dass unsere vielfältigen Studienformen nicht nur flexible Lernmöglichkeiten, sondern auch ein wahrhaft internationales Bildungserlebnis bieten.

Campus an der französischen Riviera

Campus Paris

Online - Live