63 硕士 Degree Programs in 法国

SKEMA 商学院的全球高级工商管理硕士 (MBA) 是一项高端课程，旨在帮助有经验的中高级管理人员培养技能、行为和领导思维，以实现复杂的变革。

通过我们的数据科学与人工智能应用理学硕士，踏上您的数据科学之旅。通过 120 ECTS 获得分析、机器学习和复杂建模方面广受欢迎的技能。在巴黎、尼斯索菲亚安提波利斯或在线加入我们，成为 6 个月内获得实习机会的 98% 的一员。我们的课程获得全球认可，获得 RNCP 7、3IA Cote d'Azur 和 Qualiopi 认证。

通过 DSTI 人工智能高级理学硕士课程提升您的职业生涯。这项 120 ECTS 课程提供 500 小时人工智能、数据科学和网络安全方面的高级培训，以及 4-6 个月的实习。获得技术专业知识、行业认证和领导技能，以胜任人工智能驱动的创新和战略角色。

您是在寻找更多的财务管理知识还是进入金融领域？我们的理学硕士财务管理将使您对财务有更广泛的了解，以帮助您获得对任何角色或行业的信心。

了解如何开发新的价值创造源以创新并确保公司可持续发展。 EMBA 该模块旨在培养能够提高公司运营效率的增值技能。这意味着要学会识别供应链因国际竞争、客户期望、监管要求和环境保护压力日益增大而面临的挑战。学生们致力于保护地球、保护个人数据及其道德使用。他们学会像学校的前卫一样思考，像有影响力的参与者一样行动，并作为一个全球机构做出贡献。

人工智能是重大的科学技术进步，可以产生可观的商业利益。同时，大数据可以被认为使公司能够获得“选择性”洞察：提取数据的智能一面，同时避免误报或误报。因此，企业领导者了解人工智能和数据科学的基本原理，以便客观地协作解决业务中的具体问题是关键。对人工智能及其应用的各个方面进行批判性的理解对于理解如何应用人工智能来影响业务功能、法律问题和供应链的变化而不损害社会需求至关重要。

大数据分析包括高级分析，涉及统计、数学概念与高级算法的复杂应用。这种达成业务决策的乐观和实践风格具有变革性，因为它使决策者能够做出明智的决策以实现实时业务目标。大数据分析理学硕士课程将使学生了解各种数据源，并使他们能够研究、理解和分析跨源产生的数据。该大数据分析计划在其中心遵循多学科方法，专注于流行和不断发展的大数据工具，如 Hadoop 和云架构。该计划是进行有效职业转变和深入大数据分析领域所需的一切。

通过 DSTI 的人工智能数据工程应用理学硕士课程掌握人工智能的复杂性。开始为期 2 年的全日制课程或选择学徒制、加速或 SPOC 模式。95% 的学生在六个月内获得实习机会。100% 的课程以英语授课，在巴黎、尼斯索菲亚安提波利斯校区或在线授课。立即开始。

我们的国际MBA课程为您提供领导职业生涯所需的全球优势。该计划专为工作高管而设，提供传统MBA的所有学术严谨性，但更加注重推动现代商业的多元文化和实践。

项目参与者学习识别微弱信号，驾驭相互关联的大趋势，并开发跨学科的方法，从传统管理之外的角度理解世界。

对于专注于通过利用基于数据的决策来实现增长和收入的业务目标的公司而言，业务分析是一项核心资产。商业分析 MBA 课程是在研究数据的基础上开发的，即精通数据的业务经理是更好的经理。因此，您需要分别投资和学习两个项目——商业分析和管理，这个项目旨在在做出商业决策的每一步都集成数据。工商管理硕士为任何专业人士提供了优势，让他们具备更好的决策技能，让他们了解整体管理领域，让您成为顶级高管。业务分析使业务经理能够整合数据驱动的决策，这比基于直觉或过去经验的决策更好。

该勤工俭学计划专为获得 Pro HR 许可证或人力资源专业 6 级资格的毕业生保留，因为培训计划和勤工俭学的节奏需要人力资源方面的先验知识和经验。确实，基础再学也没时间准备，除了头衔，第二年补的专业。在巴黎或远程授课，它将让您加深知识，获得人力资源工具的战略愿景，并培训您进行管理和团队管理。通过由专业人力资源专家提供的要求严格的教育，您将培养您的人力资源技能以及管理和分析技能，以便能够实施适合组织整体战略的人力资源政策。公司并迅速占据职位的责任。

ESDST 物流、数据分析和供应链管理方面的同类硕士课程之一，专为那些好奇并热衷于在传统 S&L 场景中扩展知识并在物流和供应领域的职业生涯中取得超越正常水平的候选人而设计链 该计划结合了物流和供应链行业以及数据分析领域的投入。重点主要在于与该行业相关的数据分析技术的集成。

我们独特的国际时尚营销在线硕士课程建立在我们在时尚和纺织品领域长期获得国际认可的资格的既定优势之上。它将学术卓越与对全球时尚行业的职业生涯至关重要的发展技能相结合，使您能够同时工作和学习。

随着时代的到来，人力资源管理领域发生了翻天覆地的变化。虽然人力资源专业人员的主要关注点仍然是运营组织的“人”方面，但他们对新兴技术和数据的依赖和依赖是不可否认的。虽然十年前数据挖掘并未得到广泛利用，但人力资源运营中的数据分析已成为不可避免的需求。这些数据的流行和出现及其对人力资源流程的明显影响为新学科铺平了道路；人力资源分析。在本课程中，学生将探索人力资源分析结构的所有形式，并了解数据分析对主要人力资源运营的关键作用。