Investigación Master Business Data Science
Vrije Universiteit Amsterdam
Información clave
ubicación del campus
Amsterdam, Países Bajos
Idiomas
Inglés
formato de estudio
En el campus
Duración
2 años
Ritmo
Tiempo completo
Tasas de matrícula
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Plazo de solicitud
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Fecha de inicio más temprana
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Introducción
Máster de investigación en ciencia de datos empresariales
El Research Master Business Data Science es un programa de investigación multidisciplinario con un enfoque central en el desempeño de la investigación académica.
El Research Master Business Data Science impartido en inglés prepara a estudiantes talentosos y motivados para ingresar a programas de doctorado de alta calidad en Negocios. Es una iniciativa conjunta de la Escuela de Economía Erasmus de la Universidad Erasmus de Rotterdam (EUR), la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Amsterdam (UvA) y la Escuela de Negocios y Economía de la Vrije Universiteit Amsterdam (VU). .
Descubra su Máster de Investigación en Ciencia de Datos Empresariales
El Research Master Business Data Science es un programa de investigación multidisciplinario en el que la instrucción del curso es impartida por los mejores académicos de las tres escuelas participantes con un enfoque central en el desempeño de la investigación académica dentro de las disciplinas comerciales, como el espíritu empresarial y la innovación, finanzas, recursos humanos y análisis de organización, marketing y cadenas de suministro.
Admisiones
Becas y Financiamiento
Hay varias opciones de becas disponibles. Visite el sitio web del instituto para obtener más información.
Plan de estudios
Fundación de ciencia de datos
Adquirir habilidades. En el año 1, el objetivo principal es construir una base sólida de ciencia de datos y exponer a los estudiantes a una variedad de enfoques metodológicos. Estas habilidades se aplican a diversas disciplinas empresariales en los cursos de campo.
Fundación empresarial
Construyendo conocimiento. En el año 2, los estudiantes se enfocan en una subdisciplina empresarial determinada, seleccionando entre: 1) finanzas cuantitativas, 2) ciencias de la gestión y 3) análisis de la cadena de suministro. Los cursos asignados para cada una de estas subdisciplinas han sido cuidadosamente seleccionados por un equipo de expertos con el objetivo de asegurar la perfecta trayectoria de aprendizaje que conducirá a aportes sustantivos en los campos de cada subdisciplina en particular.
Práctica de investigación
Alinear habilidades y conocimientos. El programa comienza con una descripción general de los problemas comerciales que la ciencia de datos puede abordar (en el bloque 0), que también expone a los estudiantes a los componentes fundamentales de los diferentes campos comerciales. Esta exposición temprana ayuda a los estudiantes a absorber y procesar los materiales presentados posteriormente en los cursos de metodología, con respecto a las diversas perspectivas comerciales.
Los estudiantes se familiarizan con los diferentes campos de la empresa durante los seminarios que se llevan a cabo durante el primer año, para los que deberán redactar una propuesta de investigación, así como durante el hackatón de investigación. El hackathon de investigación hace que los estudiantes piensen en cómo abordar los problemas que surgen en las distintas disciplinas y pone a prueba sus conocimientos.
Finalmente, la clínica de investigación y la tesis de maestría de investigación representan los momentos finales de los estudiantes de integrar la ciencia de datos y negocios, y mostrarán su capacidad para identificar problemas relevantes y abordarlos utilizando técnicas de vanguardia para hacer una contribución sustancial al campo.
Cuota de matrícula del programa
Oportunidades profesionales
El impulso para su trayectoria de doctorado
El programa ayuda a los estudiantes a impulsar su trayectoria de doctorado no solo a través de una formación sólida, sino también con experiencia directa en investigación (proporcionada durante los seminarios, clínicas de investigación, hackatones de investigación, talleres de habilidades, tesis, interacción con profesores, oportunidades de ayudantías de investigación) y enseñanza. (por ejemplo, oportunidades de ayudantías docentes).