2023-11-06发布于北京
在法国，数据相关专业，一般在公立大学、工程师学院和高商开设。
同学们肯定疑惑，自己到底适合以上哪类学院呢？该申请什么项目呢？
今天，小编就总结了以上三类院校的数据专业，为同学们解决困惑。
我们可以大致按以下方法区分：
课程难度：公立大学≥工程师学院>高商
学制：公立大学≥工程师学院≥高商
学费：高商>工程师学院>公立大学
申请难度：公立大学≥工程师学院>高商
在课程难度上，公立大学和工程师学院更偏向理论，因此在申请要求方面，就会对学生的本科背景有要求，也就是本科与硕士申请专业的课程匹配度。
不过如果数据方向经历稍微薄弱的同学，可以考虑EPITA法国高等信息工程师学院。
同时，公立和工程师的学制一般在2年，公立大学一般免收学费，只收取注册费，工程师学费一般为几千欧。
对于大部分同学，其实更推荐考虑高商。因为，高商对于课程匹配度没有过多要求，不过在数据方向，少部分项目可能会要求数学方面比较好。
同时，相比公立和工程师，会更看重同学们的背景经历中，是否有与"数据相关"的实习经历。
而且学制也相对灵活，1年制和2年制都有，课程内容也是理论与实践相结合。
相关了解：Top3高商开启"AI+大数据"方向本科招生！最具含金量的是...
下面我们就为同学们具体提供一些院校选择。
公立大学&工程师院校在"数据方向"上的专业开设，一般分为以下2类：
计算机科学大类，下设数据和人工智能方向
应用数学、统计学大类，下设数据科学方向
这里我们以著名的巴黎综合理工学院（2024年QS38）的开设项目为例。
该课程以英语授课。
它向学生讲授机器学习、逻辑、大数据系统和数据库的基础知识，然后深入研究高级机器学习、符号人工智能、群体智能、自然语言处理、视觉计算和机器人技术的应用。
学生可以选择各种各样的课程，包括大数据集挖掘、大数据处理系统、强化学习、GPU编程、语义网络、认知建模、自组织多智能体系统、机器人自主导航、文本挖掘、图像理解以及人工智能中的社会问题。
M1：应用数学、统计学
M1课程提供广泛的应用数学基础课程和更专业的课程。这使学生能够在以下领域构建适合其学术和专业项目的个性化课程：
统计、金融和精算学
建模、概率和人工智能
优化
信号、计算和机器学习
数值分析和 EDP
M2：数据科学
数据科学硕士的目标是培养统计学习和人工智能领域的专家。课程涵盖：统计学习、深度学习、机器学习、强化学习、优化和大数据基础设施等方面的技能。
除了以上巴黎综合理工学院在“数据”方向的项目之外，还有许多公立大学开设相关方向，比如索邦大学、巴黎一大。
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随着近来人工智能和大数据方向技术的发展，法国高商也陆续开设与“数据“相关的专业。
相比公立和工程师，高商在该方向主要围绕“大数据”在商业领域的运用。
下面我们主要围绕Top3高商详细展开。
以上三个项目，在最新发布的QS商科领域排名中，全部上榜Top10：
其中，HEC高商和ESSEC高商的相关方向，都是与法国顶尖工程师院校合作开办：
HEC高商+巴黎综合理工（IP Paris联盟院校）
ESSEC高商+巴黎中央理工（巴黎萨克雷联盟院校）
不过，HEC高商在录取要求中，对学生的专业背景和数学能力做出要求：学生必须具有很强的数学水平，并至少拥有以下领域的学士学位：理学/工程/商业/经济学。
在学制和学费方面，ESCP高商学制更短，学费也更便宜：15个月/24000欧，同时在学习期间，还能够在ESCP高商的巴黎和德国柏林校区轮换，非常具有性价比！
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