Màster Universitari en Data Analytics for Business

SOL·LICITA ADMISSIÓSOL·LICITA INFORMACIÓ

Accedeix a una de les professions amb més demanda a través de formació pràctica en big data, intel·ligència artificial i business intelligence. Prepara't per gestionar projectes data-driven i liderar la transformació tecnològica d'una empresa.

  • Big data
  • Data analytics
  • Data visualization
  • Data strategy

Pròxima edició

Inici classes: 14 Octubre, 2024 (Per confirmar)

Fi programa: 30 Juny, 2025 (Per confirmar)

Modalitat

Presencial

Idioma

Castellà

Crèdits ECTS

60

Horari

Dilluns, dimecres i dijous de 18:00 a 21:00h. En funció de les optatives i/o complements formatius, també poden haver classes dimarts i/o excepcionalment alguns divendres en el mateix horari.

Preu

Per determinar

El Màster Universitari en Data Analytics for Business t'ensenya tot allò que necessites saber per analitzar grans quantitats de dades (big data), gestionar projectes, crear oportunitats de negoci i millorar les solucions digitals a l'empresa.

Aprèn a utilitzar les eines més avançades per extreure i processar grans bases de dades (big data) mitjançant l'anàlisi predictiva i la intel·ligència artificial. Coneix cadascuna de les fases del flux de dades: recopilació, emmagatzematge, tractament, anàlisi exploratòria, anàlisi intel·ligent (predicció, classificació, clustering…) i preparació d'informes.

El professorat, professionals de l'analítica de big data a empreses de referència, t'ensenya a gestionar, planificar i executar projectes a través de casos pràctics i t'ajuda a cada moment perquè desenvolupis tot el teu potencial com a analista de dades.

Cada cop més, les empreses busquen especialistes en business analytics que donin resposta als nous reptes en analítica de dades, intel·ligència artificial, big data, IoT o business intelligence. Encara que no tinguis un perfil purament tècnic, el Màster Universitari en Data Analytics for Business et prepara per incorporar-te a un dels sectors amb més demanda.

Per què triar aquest programa

01

Accedeix a una de les professions amb més demanda

La demanda de professionals de big data creixerà un 23 % en els propers deu anys, segons l’informe del US Bureau of Labour Statistics. La figura de l’analista de dades ja és fonamental en qualsevol empresa i els salaris són cada cop més alts.

02

Especialitza't en anàlisi i gestió de big data

Extreu i analitza big data de diferents sectors amb les tècniques actuals del mercat en analítica de dades (data analytics). Realitza anàlisis predictives amb intel·ligència artificial i aprèn estratègies clau per interpretar dades i dirigir projectes.

03

Aconsegueix el certificat de Microsoft

Pots cursar una assignatura optativa per preparar-te i accedir gratuïtament a l'examen del certificat Microsoft Power BI Data Analyst Associate, gràcies a l'acord de la UPF-BSM amb Microsoft.

04

Forma't en eines d'Oracle i Amazon

Gaudeix d'accés gratuït a material sobre les eines per a analítica de dades d'Oracle i Amazon. Pots obtenir els certificats d'aquestes dues eines i donar més valor al teu perfil professional en data analytics.

05

Aprèn de referents al sector

Aprèn de docents especialistes en data analytics, machine learning i business analytics. Professionals d'empreses com Amazon, Oracle, Microsoft o Spotify comparteixen amb tu la seva experiència i coneixement en la gestió de dades i projectes.

06

Reconeixement internacional

Forma't a la 1a escola de negocis vinculada a una universitat pública a Espanya. La distinció internacional EQUIS avala la qualitat de la institució.

A qui està dirigit

El Màster Universitari en Data Analytics for Business s'adreça principalment a perfils amb formació en economia, administració i direcció d'empreses, màrqueting, matemàtiques, física o enginyeria. També a professionals d'altres àmbits que vulguin ampliar coneixements per liderar la gestió i la interpretació de big data a l'empresa.

Admissió i matrícula

Acreditacions

La UPF Barcelona School of Management és l'escola de negocis de la Universitat Pompeu Fabra, classificada com la 1a universitat iberoamericana i la 16a universitat del món entre les universitats amb menys de 50 anys d'història, segons el rànquing Times Higher Education.

L'acreditació acadèmica EQUIS, el reconeixement internacional més prestigiós per a les escoles de negocis, situa la UPF Barcelona School of Management a l'elit de les escoles d'aquest àmbit.

El Màster Universitari en Data Analytics for Business és un màster oficial i té el reconeixement acadèmic del Ministeri d'Educació del Govern d'Espanya. L'Agència de Qualitat del Sistema Universitari de Catalunya (AQU) també ha acreditat institucionalment la UPF-BSM. Aquesta acreditació certifica tots els títols de màsters universitaris oficials que impartim i reconeix la qualitat del nostre model educatiu d'acord amb els criteris de l'Espai Europeu d'Educació Superior (EEES).

La UPF Barcelona School of Management és un centre acreditat per Amazon i Microsoft per a la formació en les seves eines.

EQUIS-Accredited
AMAZON ACADEMY LOGO
Microsoft logo
Oracle
close
1/2

Pla d'estudis

El Màster Universitari en Data Analytics for Business està organitzat en tres grans mòduls centrats en l'extracció i la visualització de dades, la intel·ligència artificial i la gestió de projectes.

Cal cursar totes les assignatures obligatòries i escollir quatre assignatures optatives*, d’entre les disponibles a cadascun dels mòduls. També pots realitzar pràctiques curriculars a empreses, que es convaliden com a dues assignatures optatives (6 crèdits ECTS).

A més, amb l'objectiu d'oferir un aprenentatge més pràctic, organitzem visites a empreses tecnològiques que basen les estratègies i les decisions en big data. Així coneixem com treballen l’anàlisi, la visualització i la interpretació de dades per aconseguir una estratègia d’empresa òptima.

La informació continguda en aquestes pàgines té una finalitat merament informativa i pot estar subjecta a canvis a les adaptacions de cada curs acadèmic. Les assignatures optatives es faran en cas d'assolir un nombre mínim d'estudiants matriculats. L'oferta definitiva de cada curs lectiu pot patir adaptacions segons la planificació acadèmica. La guia definitiva estarà disponible per a les persones matriculades a l'espai virtual abans de l'inici de cada assignatura.

Anàlisi de dades (Data Analytics)

Assignatures obligatòries
Fonaments de Big Data

L'alumnat podrà entendre el concepte de big data mitjançant l'aproximació a diferents eines d'emmagatzematge i processament de grans quantitats de dades, com ara Apache Spark, utilitzant plataformes com AWS o Microsoft Azure.

Visualització de Dades i Elaboració d’Informes: Tableau, Power BI, Qlik

Aquesta assignatura complementarà la formació en visualització avançada amb eines d'intel·ligència de negoci molt utilitzades en projectes d'analítica de dades.

Python per a Visualització de Dades

En aquesta assignatura l'alumnat desenvoluparà el coneixement tècnic necessari per visualitzar grans quantitats de dades utilitzant no només les eines més utilitzades habitualment, sinó també python i les seves llibreries més populars. Després de fer una introducció a aquest llenguatge de programació, s'ensenyarà com mostrar dades mitjançant taules, descriptors o gràfics univariants o multivariants en diferents àmbits d'aplicació.

Processament amb Bases de Dades SQL i NoSQL

Aquesta assignatura mostrarà un paradigma recent d'emmagatzematge de dades, diferent del de les bases de dades relacionals: les bases de dades no-sql. S'emfatitzarà en les diferències principals entre els dos paradigmes, perquè l'alumnat sàpiga seleccionar la millor aproximació segons el cas d'ús. Inclou exercicis de maneig pràctic d'aquestes plataformes.

Anàlisi Exploratòria de Dades

Aquesta assignatura està enfocada a una de les fases més importants de l'analítica de dades: l'anàlisi exploratòria de dades. Es presentaran mètodes estadístics, de visualització i mètodes més avançats per poder entendre un conjunt de dades, platejar hipòtesis sobre aquest i netejar i preparar les dades per a l'experimentació i l'anàlisi, especialment per part d'algorismes d'intel·ligència artificial.

Governança de Dades

En aquesta assignatura es donarà una visió general de com orquestrar persones, processos i la tecnologia per convertir les dades en un actiu estratègic de l'empresa. En particular, es mostraran exemples concrets de processament de dades per garantir-ne la qualitat i traçabilitat, utilitzant solucions com la popular Data Build Tool (DBT).

Assignatures optatives
Fonaments d’Estadística per a l’Anàlisi de Dades

Aquesta assignatura s'oferirà com a optativa amb l'objectiu de completar els coneixements estadístics de l'alumnat, que poden ser útils per als processos d'analítica de dades, com ara estadístics bàsics o test d'hipòtesis.

Anàlisi de Dades per a la Salut

L'alumnat podrà conèixer com gestionar i executar un projecte d'analítica de dades orientat a salut, incloent-hi la recopilació de dades (casos malalts vs casos de control), problemes d'aprenentatge automàtic per a predicció o classificació, clustering de pacients, o predicció basada en l'anàlisi de sèries temporals. Es tracta d'una assignatura que aglutina coneixements de diverses assignatures obligatòries per aplicar-ho al camp de la salut, cada cop més digitalitzat.

Anàlisi de Dades per a Màrqueting i Recursos Humans

Aquesta assignatura tindrà dos mòduls fonamentals: màrqueting i gestió de recursos humans. L'alumnat podrà aplicar els coneixements de diverses assignatures per (1) fer customer segmentation i altres tècniques d'analítica de dades per dissenyar o millorar campanyes de màrqueting; (2) aprendre tècniques d'analítica de dades per a la gestió de persones.

Anàlisi de Dades per a la Logística

Es presentaran els coneixements d'analítica de dades per a la presa de decisions respecte a (1) previsió de la demanda per poder planificar bé l'aprovisionament, (2) optimitzar el procés d'emmagatzematge (construir un magatzem eficient i eficaç) i (3) optimització de rutes de transport.

Preparació per a la Certificació Microsoft Power BI Data Analyst Associate

S'oferirà a l'alumnat la formació i el material educatiu necessaris per poder presentar-se (gratuïtament) a la certificació de Microsoft Power BI Data Analyst Associate.

Intel·ligència Artificial (AI)

Assignatures obligatòries
Introducció a la Intel·ligència Artificial

Aquesta assignatura presenta continguts introductoris sobre la intel·ligència artificial, els seus orígens, les diferents branques, l'explosió de la mà de l'evolució de la tecnologia computacional, i les principals aplicacions, beneficis i riscos.

Aprenentatge Automàtic (Machine learning)

Amb aquesta assignatura l'alumnat serà capaç de plantejar un problema d'aprenentatge automàtic, desenvolupar algoritmes que el resolguin i avaluar-ne el resultat. S'incidirà especialment en els diferents algorismes d'aprenentatge automàtic supervisat (regressió, classificació) o no supervisat (clustering o agrupament), per poder fer-ne la selecció adequada en un projecte real i posar-los en producció. S'incidirà en l'avaluació d'aquests sistemes, no només pel que fa a mètriques habituals com ara precisió, recall o F1, sinó també en la detecció de biaixos.

Repte d’Intel·ligència Artificial

Aquesta assignatura donarà a l'alumnat una visió molt pràctica sobre la intel·ligència artificial, mitjançant la resolució de problemes del món real. Es resoldran reptes proposats per empreses i es presentaran els resultats en un esdeveniment obert al públic.

Gestió de Projectes (Project Management)

Assignatures obligatòries
Fonaments de la Gestió de Projectes (Project Management)

L'alumnat aprendrà coneixements de Project Management per poder dirigir projectes en un entorn de canvi i d'alta exigència. S'oferiran els principis fonamentals d'aquesta disciplina, així com les tècniques i les eines més utilitzades. A més, veurem com la metodologia Agile s'integra a la direcció de projectes. S'explicaran els dominis, les eines i les tècniques de Project Management per impulsar projectes. L'alumnat aprendrà els principis de la metodologia Agile per dirigir projectes flexibles.

Aspectes Ètics i Legals de l’Anàlisi de Dades

Els processos d'analítica de dades, especialment si tractem amb dades personals, han de respectar el Reglament general de protecció de dades. A més, cal tractar aquestes dades des d'un punt de vista ètic. En aquesta assignatura se sensibilitzarà l'alumnat sobre aquestes dues dimensions, donant-li les eines necessàries perquè dissenyi i executi els projectes dins de la legalitat i l'ètica i minimitzant-ne els possibles biaixos.

Lideratge i Cultura del Canvi

Lidera equips amb un alt nivell d'implicació, motivació i exigència. Adquireix habilitats i maneja eines per establir objectius de control, construir organitzacions àgils i implementar una cultura del canvi que impulsi les transformacions necessàries.

Estratègia i Models de Negoci

L'assignatura dota l'alumnat de les habilitats necessàries per comprendre el procés de formulació estratègica a l'actual entorn empresarial, així com el procés de llançament d'una startup. El programa inclou les metodologies i les eines necessàries per interpretar i formular l'estratègia de negoci així com l'anàlisi dels models de negoci del segle XXI.

Assignatures optatives
Sistemes de Gestió de la Sostenibilitat

Assignatura que se centra a conèixer els principals sistemes de gestió que es poden integrar en una empresa per millorar i certificar els estàndards de sostenibilitat. L'assignatura proporcionarà criteris i capacitat crítica per poder identificar els sistemes de gestió que s'adaptin millor a les necessitats específiques d'una empresa. A més, s'oferiran els coneixements teòrics i pràctics necessaris per implementar sistemes de gestió que combinin la qualitat dels processos, l'eficiència ambiental i la seguretat laboral.

Pràctiques Professionals

Pràctiques en empreses (optativa)

Pots realitzar pràctiques curriculars en empreses, que es convaliden com a 2 assignatures optatives (6 crèdits ECTS).

Treball Final de Màster

Treball Final de Màster (TFM)

Treballes en el treball final de màster (TFM) durant tot el curs. Has de demostrar i posar en pràctica els coneixements que has adquirit al llarg de cadascun dels mòduls del programa.

Activitats complementàries

El Màster Universitari en Data Analytics for Business també inclou la possibilitat de participar en activitats pràctiques i de creixement personal i professional, com ara:

  • Complements formatius: Curs de preparació inicial per als participants que tinguin la necessitat de cursar-los depenent de la seva formació prèvia: Introducció a l'Economia i l’Empresa, Eines per a l'Anàlisi de Dades (Big Data Analytics) i Introducció a la Programació amb Python.
  • Visites a empreses amb enfocament data-driven: al llarg del curs realitzem visites a empreses tecnològiques que basen les seves estratègies i decisions empresarials en l'extracció, la visualització i la interpretació de dades i l'aplicació d'intel·ligència artificial.
  • Programa de desenvolupament professional: sessions i tallers per millorar el teu perfil professional, aprendre com dirigir-te a empreses contractants i a desenvolupar habilitats per créixer al món laboral.
  • UPF-BSM Inside: és un grup d'assignatures transversals i interdisciplinàries (applied data, comunicació, creativitat, innovació i gestió de projectes, sostenibilitat, management i lideratge entre altres) a les quals, si curses aquest programa, pots accedir sense cost addicional. Són 100% en línia i pots realitzar-les durant tot el curs acadèmic al teu ritme, ja que s'han dissenyat com a assignatures d'autoaprenentatge.

Titulació que s'obté

Un cop superat el programa obtens el títol Màster Universitari en Analítica de Dades per a Empreses/ Master in Data Analytics for Business - Máster Universitario en Analítica de Datos para Empresas/ Master in Data Analytics for Business, expedit per la Universitat Pompeu Fabra.

Títol de màster universitari: cal abonar la quantitat estipulada al DOGC (Diari Oficial de la Generalitat de Catalunya) en concepte de drets d'expedició del títol. Aquesta taxa varia anualment i s'aplicarà la vigent al moment de la sol·licitud del títol.

Professorat

El professorat del Màster Universitari en Data Analytics for Business compta amb experiència tant en docència universitària com en extracció i anàlisi de big data, intel·ligència artificial i gestió de projectes i empreses.

A més, al llarg del curs, especialistes que ocupen alts càrrecs en empreses tecnològiques capdavanteres comparteixen la seva experiència professional.

Direcció acadèmica

Ana Maria Freire Veiga
Ana Maria Freire Veiga

Senior Lecturer UPF-BSM
Vicedean for Social Impact and Academic Innovation

Professorat

Nia Plamenova Djourova

Lecturer UPF-BSM

Jorge Pereira Gude

Senior Lecturer UPF-BSM

Mercè Martín Vicente-Ruiz

Lecturer UPF-BSM
Head of academic area: People and Organization

Rodrigo Cetina Presuel

Senior Lecturer UPF-BSM
Associate Dean for Education and Academic Affairs

Susana Domingo Pérez

Senior Lecturer UPF-BSM
Vice Dean for Knowledge Transfer

Oriol Montanyà Vilalta

Senior Lecturer UPF-BSM
General Deputy

Erola Palau Pinyana

Teaching Assistant UPF-BSM

Metodologia

El Màster Universitari en Data Analytics for Business combina diferents metodologies d'ensenyament per oferir-te una experiència d'aprenentatge única i completa.

La metodologia comuna a totes les assignatures serà learning by doing, en què treballem amb casos pràctics, reptes i simulacions.

També fem visites a empreses i master class per part d'alts càrrecs, així com reptes llançats per empreses capdavanteres de diferents àmbits que permeten conèixer la realitat de l'analítica de dades i de big data.

01.

Combina teoria i pràctica

Les assignatures combinen les bases teòriques amb una aproximació pràctica. Aquesta metodologia et permet consolidar els conceptes clau en l'extracció, la visualització i la gestió de bases de dades per dirigir projectes en empreses.

02.

Aprèn amb simulacions pràctiques

Impulsa el teu aprenentatge mitjançant simulacions pràctiques, dinàmiques de grup, presentacions, debats i activitats interactives.

03.

Participa en reptes reals d’empreses

Professionals d'empreses data-driven proposen reptes basats en casos reals perquè et submergeixis a l'entorn laboral actual.

04.

Tallers amb professionals del sector

A cada edició convidem professionals de grans companyies a compartir la seva experiència i coneixements en l'analítica avançada de big data. Supera reptes reals vinculats amb business intelligence i business analytics i obre les portes del teu futur professional.

05.

Tutories i seguiment

Comptes amb el seguiment de l'equip de direcció acadèmica, que t'ofereix suport sempre que ho necessitis i assegura la teva evolució.

Avaluació

Per obtenir la titulació corresponent és indispensable que aprovis totes les assignatures, l'avaluació de les quals depèn de cada docent. Pot consistir en una avaluació continuada, en la realització d'un treball, exercicis, resolució d’un repte, anàlisi de dades, l'examen final, etc. També cal aprovar el treball final de màster (TFM), que has d'elaborar i defensar davant d'un tribunal.

L'assistència regular a classe i la superació dels exercicis pràctics i dels treballs obligatoris formen part del sistema d'avaluació. Els docents que els encarreguen en fixen les condicions de lliurament i elaboració.

Totes les activitats d’avaluació estan relacionades entre elles per seguir una lògica de projecte.

Eines

La modalitat Presencial&Live permet seguir el programa de manera presencial i també en remot.

En aquesta modalitat s’obren dos subgrups estables que conviuran al llarg del curs: un de presencial i un altre d’estudiants 100% remots. El torn remot (amb un màxim de 15 places per curs) seguirà el programa de manera sincrònica amb els alumnes presencials. És a dir, compartirà el mateix calendari lectiu i horari que el torn presencial.

L'aprenentatge orientat a projecte i la combinació de classes magistrals i de metodologies actives com ara l'estudi de casos, el flipped learning, la resolució de problemes reals i les simulacions professionals permeten connectar teoria i pràctica, adquirir competències avançades i aconseguir aprenentatges transferibles al lloc de treball. La modalitat presencial s'enriqueix amb elements propis dels programes online (entorn virtual d'aprenentatge, recursos multimèdia...) per tal que l’experiència d’aprenentatge dels estudiants del subgrup remot resulti igual de satisfactòria que la dels estudiants presencials.

Comptaràs amb:

  • Treball de màster o postgrau per aprendre fent
  • Un mentor personal per al seguiment del teu Treball Final de Màster (TFM) o Treball Final de Postgrau (TFP)
  • Recursos digitals per aconseguir competències transversals
  • Activitats i tallers interdisciplinaris
  • Recursos digitals i blocs audiovisuals per a l'aprenentatge en línia
  • Metodologies actives per a un aprenentatge transferible

Sortides professionals

El Màster Universitari en Data Analytics for Business et forma en els aspectes fonamentals de l'analítica de dades perquè puguis desenvolupar i impulsar projectes data-driven a empreses de qualsevol sector. Extreu, processa i interpreta grans bases de dades i aprofita el seu potencial per optimitzar les estratègies empresarials.

Perfil dels estudiants

Al màster comparteixes classe amb perfils que venen tant de l'administració i la gestió d'empreses com d'àmbits més tècnics. Gràcies a la diversitat i a la participació del grup, les assignatures i les dinàmiques són una autèntica font d'aprenentatge. El valor d'aquest màster no només és a l'equip docent, sinó també a l'intercanvi d'experiències i coneixements entre estudiants, que es potencia al llarg de tot el curs.

Sortides professionals

El Màster Universitari en Data Analytics for Business et capacita per assumir càrrecs data-driven, centrats en l'analítica de dades, la visualització i la gestió de big data. Poden ser càrrecs en empreses de l'àmbit tecnològic o start-ups, però també en companyies de diversos sectors que, cada cop més, incorporen als seus equips perfils que sàpiguen gestionar, visualitzar i analitzar grans quantitats de dades.
 
A més, el màster inclou l'opció de fer pràctiques curriculars en empreses que impulsaran el teu futur professional.
 
Un cop finalitzat el màster, podràs accedir a una gran varietat de càrrecs, com ara:


  • Data Analyst
  • Advanced Analytics Consultant
  • Business Analyst
  • Head of Business Development
  • Data Scientist
  • Data Manager
  • Business Intelligence Engineer
  • Data Engineer

Admissió i matrícula

El nostre procés d'admissió consisteix en una avaluació rigorosa de cada candidatura per preservar la qualitat del grup, així com la formació, experiència i capacitat de treball de tots els alumnes.

Qui hi pot aplicar?

Cal haver acabat o estar a l'últim any dels estudis de grau d'una universitat acreditada, preferentment en l'àmbit de l'administració d'empreses, el management o les enginyeries. Si estàs cursant l'últim any dels estudis universitaris, els has d'haver finalitzat abans de l'inici del màster i lliurar el diploma o el certificat de pagament dels drets d'expedició de títol.

Es necessiten addicionalment dues cartes de recomanació.

No calen coneixements previs de programació. S'ofereixen diversos complements formatius abans del començament del màster per iniciar-se al món de la programació.

Es valoren coneixements previs de matemàtiques i estadística, tot i que s'oferiran complements formatius per a aquelles persones que necessitin una revisió d’aquests àmbits.

Aquells estudiants que no tinguin l'espanyol com a una de les seves llengües maternes o que no l'hagin tingut com a llengua vehicular en els seus estudis de formació, hauran d'acreditar la possessió com a mínim d'un nivell B2 d'espanyol (Marc Comú Europeu de Referència), acreditat per una institució certificada, així com superar amb fluïdesa, en els casos en què sigui necessari, l'entrevista personal amb la direcció acadèmica. En cas contrari, es podran sol·licitar certificacions o proves addicionals que permetin un seguiment adequat i suficient de les sessions.

De cara al seguiment òptim del curs, és recomanable tenir un nivell d'anglès equivalent a un B2 o similar.

Com aplicar?

Per sol·licitar l'admissió a aquest programa, l'alumne haurà de llegir i acceptar les Condicions Generals de Contractació, un cop iniciï la sol·licitud d'admissió a través del formulari.

Sol·licitud d'admissió

Completa la teva candidatura en alguna de les següents rondes d'admissió:

RondaData límit sol·licitud d'admissióData límit resolució
1418/07/202327/07/2023
1501/09/202314/09/2023
1614/09/202328/09/2023

Es valoraran les sol·licituds d'admissió en el moment en què es completin els següents passos:

  • Omple el formulari d'admissió online.
  • Abona 120 € en concepte de drets d'admissió. Aquesta quantitat es retornarà si la candidatura és denegada.
  • Envia la següent documentació a través de la plataforma online e-secretaria a la qual et donarem accés:
    • Carta o vídeo de presentació
    • Currículum
    • Títol universitari o del resguard conforme s'han abonat els drets d' expedició de títol (únicament s'acceptaran resguards emesos en els darrers cinc anys). Si estàs cursant el teu últim any de titulació, per l'admissió hauràs d' enviar-nos l'expedient acadèmic el més actualitzat possible.
    • Expedient acadèmic. Assegura't que inclou la mitjana ponderada dels teus estudis (GPA, Grade Point Average).
    • DNI o passaport
    • Fotografia .jpg de mida carnet
       

En determinats casos pot ser que et demanem documentació addicional.
L'aplicació queda subjecta a la disponibilitat de places.

Admissió

  • El Comitè d'Admissions seleccionarà els candidats mitjançant una entrevista personalitzada o curricular.
  • Es notificarà per escrit la resolució de l'admissió.

Matriculació

  • S'haurà de formalitzar la matrícula en els 15 dies posteriors a l'admissió.
  • Un cop rebuda la carta d'acceptació al programa i abans de l'inici de l'activitat acadèmica hauràs de presentar la següent documentació original:
    • Fotocòpia del títol universitari compulsat i/o legalitzat.
    • Fotocòpia compulsada de l'expedient oficial.
  • En cas de tenir una titulació estrangera, t’indicarem a la carta d’admissió les instruccions detallades de la documentació requerida.
  • Per garantir la plaça és imprescindible realitzar el pagament de la reserva de plaça i formalitzar la matrícula.
  • Si tries l'opció de pagar per transferència bancària et demanarem que introdueixis el codi del programa. Per a aquest programa, el codi és el 1577.
  • Formalitza l'import restant de la matrícula fins a dues setmanes abans que comencin les classes.

Beques, ajudes i finançament

Beques

La UPF Barcelona School of Management pone a tu disposición distintas vías de financiación para que puedas cursar cualquiera de nuestros programas sin preocupaciones.

Te brindamos la oportunidad de financiar parte de tu programa ya sea premiando tu talento a través de becas, mediante ayudas de entidades dedicadas al fomento de la educación o con acuerdos de colaboración con entidades financieras.

Ajuts i descomptes

Finançament

Simulador de finançament

Consulta els nostre simulador per a financiar els teus estudis i rebre resposta en menys de 24h.

Anar al simulador

Entitats col·laboradores

A més, col·laborem amb entitats bancàries que concedeixen als nostres participants unes condicions de préstecs favorables que pots consultar en els següents enllaços.

Màster Universitari en Data Analytics for Business

SOL·LICITA ADMISSIÓSOL·LICITA INFORMACIÓ