Máster en Estadística de Encuestas y Análisis de Datos
Budapest, Hungría
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
2 años
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
30 Apr 2026
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
01 Sep 2026
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 3500 / per semester *
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
* para estudiantes de fuera de la UE/EEE| estudiantes de la UE/EEE: 1550 euros por semestre
Asesoramiento de acceso rápido
Al ponerte en contacto con la escuela, tendrás acceso a asesoramiento prioritario gratuito sobre cualquier pregunta relacionada con estudios o solicitudes.
La revolución de los datos está creando una necesidad de análisis de datos en una amplia variedad de campos. Hemos desarrollado nuestro programa en respuesta a esta necesidad. Nuestro objetivo es formar analistas de datos que puedan contribuir a la toma de decisiones basada en datos en los negocios / industria, la administración pública o la investigación social.
Nuestros estudiantes serán capaces de analizar grandes bases de datos, estar familiarizados con las soluciones estadísticas para la investigación basada en encuestas, y llevar a cabo la investigación en línea y análisis web en aplicaciones científicas, gubernamentales y empresariales. Tendrán conocimientos de análisis de redes y procesamiento del lenguaje natural, estarán familiarizados con los fundamentos del aprendizaje automático, estarán preparados para implementar soluciones analíticas en R y Python y conocerán los fundamentos de la infraestructura de análisis de datos (SQL, Git y otras herramientas). También proporcionaremos la base matemática que es esencial para una comprensión profunda de los métodos y para el aprendizaje permanente.
El programa también proporciona a los estudiantes conocimientos prácticos que les introducen en todo el proceso de análisis de datos (gestión de proyectos, recopilación de datos, visualización de datos y comunicación empresarial). El programa se recomienda a los solicitantes que busquen un programa complejo que sea flexible y, al mismo tiempo, proporcione una base sólida en el análisis de datos.
Fuerza del programa
El programa se ha impartido con éxito en húngaro durante 30 años y es uno de los másteres más populares de ELTE. Su fundador es Tamás Rudas, profesor del Departamento de Estadística de la Universidad de Washington, exdirector general del Centro de Investigación en Ciencias Sociales de la Academia Húngara de Ciencias, miembro de la Academia Europea de Sociología y expresidente de la Asociación Europea de Metodología.
El éxito del programa se basa en la mejora continua y la adaptación a los contextos sociales cambiantes. El analista de datos ideal tiene tres habilidades principales: estadística, programación y habilidades de investigación empresarial/social. En consecuencia, proporcionamos sólidas habilidades matemáticas/estadísticas/de aprendizaje automático para extraer nuevos conocimientos de los datos. También se proporcionan habilidades de programación para una gestión eficaz de los datos. Se proporcionan conocimientos de investigación empresarial/social para comprender el contexto de los datos.
Además, tratamos de desarrollar la creatividad necesaria para hacer buenas preguntas, seleccionar buenos datos y encontrar buenas interpretaciones. Nuestra fortaleza es que, más allá del aspecto técnico de la analítica, también buscamos proporcionar el contexto empresarial para que nuestros estudiantes puedan traducir de forma independiente las preguntas de investigación en problemas analíticos y luego traducir los resultados al cliente.
Pistas / Especializaciones:
No hay especializaciones, pero los estudiantes pueden adaptar su ruta de aprendizaje a sus propios intereses ya que las asignaturas optativas están organizadas en los siguientes módulos de dos a tres cursos: Investigación biomédica, Investigación económica, Análisis de datos digitales, Investigación social e Investigación empresarial.
El programa se divide en 5 bloques obligatorios:
- Fundamentos matemáticos (fundamentos matemáticos, álgebra lineal, teoría de la probabilidad, estadística matemática)
- Recopilación de datos (métodos de recopilación de datos y muestreo, procesamiento de datos de encuestas)
- Fundamentos de investigación empresarial (investigación de mercados, comunicación y gestión de proyectos, práctica de proyectos)
- Programación (R, Python, Github, SQL)
- Análisis de datos (teoría de probabilidad multivariante y estadística, ciencia de datos, análisis de datos)
- Aplicaciones (investigación cualitativa, estudios sociales, análisis de redes)
Módulos profesionales electivos
Además de los módulos obligatorios, también ofrecemos módulos profesionales diferenciados con asignaturas optativas:
- Investigación biomédica
- Investigación económica
- Análisis de datos digitales
- Investigación social
- Investigación de negocios
El programa tiene la ventaja de adaptarse a las complejas necesidades del mercado laboral. Nuestros graduados pueden diseñar investigaciones basadas tanto en cuestionarios como en fuentes de datos digitales o administrativos. Queremos brindarles a nuestros estudiantes la oportunidad de desarrollar una ruta de aprendizaje y una trayectoria profesional que se adapte a sus propios intereses, ya sea que quieran utilizar aplicaciones de análisis de datos basadas en inteligencia artificial o herramientas cuantitativas de investigación de mercados.
Nuestro programa incluye una pasantía de seis semanas y contamos con décadas de experiencia trabajando con personalidades empresariales de renombre. Esto, combinado con los conocimientos adquiridos en el programa, permite a nuestros graduados elegir entre una amplia gama de oportunidades laborales. Por lo general, trabajan en sectores con uso intensivo de datos: administración pública, infocomunicación, servicios financieros, investigación de mercados y opinión pública, marketing, sector sin fines de lucro, atención médica y productos farmacéuticos. Al mismo tiempo, muchos de nuestros graduados trabajan en instituciones de investigación o en la educación superior, ya que el programa también los prepara para estudios de doctorado, posiblemente en todas las disciplinas cubiertas por el programa (matemáticas aplicadas, estadística, ciencias sociales, informática).
Ejemplos de trabajo
- Científico de datos
- Analista de inteligencia de negocios
- Estadístico de encuestas
- Analista de salud
- Analista de datos