Máster Universitario en Data Analytics for Business

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Accede a una de las profesiones más demandadas a través de formación práctica en big data, inteligencia artificial y business intelligence. Prepárate para gestionar proyectos data-driven y liderar la transformación tecnológica de una empresa.

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

Sesión informativa

Conoce todos los detalles del programa de la mano de la dirección académica

Fecha: martes 13 junio, 2023

Hora: 10:00h

Lugar: Online

Idioma: Castellano

Próxima edición

Inicio clases: 16 Octubre, 2023

Fin programa: 30 Junio, 2024 (Por confirmar)

Modalidad

Presencial

Idioma

Castellano

Créditos ECTS

60

Horario

Lunes, miércoles y jueves de 18:00 a 21:00h. En función de las optativas y/o complementos formativos, también puede haber clases martes y excepcionalmente algunos viernes en el mismo horario.

Precio

14000 €

El Máster Universitario en Data Analytics for Business te enseña todo lo que necesitas saber para analizar grandes cantidades de datos (big data), gestionar proyectos, crear oportunidades de negocio y mejorar las soluciones digitales en la empresa.

Aprende a utilizar las herramientas más avanzadas para extraer y procesar grandes bases de datos (big data) mediante el análisis predictivo y la inteligencia artificial. Conoce cada una de las fases del flujo de datos: recopilación, almacenaje, tratamiento, análisis exploratorio, análisis inteligente (predicción, clasificación, clustering…) y preparación de informes.

El profesorado, profesionales de la analítica de big data en empresas de referencia, te enseña a gestionar, planificar y ejecutar proyectos a través de casos prácticos y te ayuda en cada momento para que desarrolles todo tu potencial como analista de datos.

Cada vez más, las empresas buscan especialistas en business analytics que den respuesta a los nuevos retos en analítica de datos, inteligencia artificial, big data, IoT o business intelligence. Aunque no tengas un perfil puramente técnico, el Máster Universitario en Data Analytics for Business te prepara para incorporarte a uno de los sectores más demandados.

Por qué elegir este programa

01

Accede a una de las profesiones más demandadas

La demanda de profesionales en big data crecerá un 23% en los próximos 10 años, según el informe del US Bureau of Labour Statistics. La figura del analista de datos ya es fundamental en cualquier empresa y los salarios son cada vez más altos.

02

Especialízate en análisis y gestión de big data

Extrae y analiza big data de distintos sectores con las técnicas actuales del mercado en analítica de datos (data analytics). Realiza análisis predictivos con inteligencia artificial y aprende estrategias clave para interpretar datos y dirigir proyectos.

03

Consigue la certificación de Microsoft

Puedes cursar una asignatura optativa para preparar y acceder gratis al examen de la certificación Microsoft Power BI Data Analyst Associate, gracias al acuerdo de la UPF-BSM con Microsoft.

04

Fórmate en herramientas de Oracle y Amazon

Disfruta de acceso gratuito a material sobre las herramientas para analítica de datos de Oracle y Amazon. Puedes obtener las certificaciones de estas 2 herramientas y dar más valor a tu perfil profesional en data analytics.

05

Aprende de referentes en el sector

Aprende de docentes especialistas en Data Analytics, Machine learning y Business Analytics. Profesionales de empresas como Amazon, Oracle, Microsoft o Spotify comparten contigo su experiencia y su conocimiento en la gestión de datos y proyectos.

06

Reconocimiento internacional

Fórmate en la 1ª escuela de negocios vinculada a una universidad pública en España. La distinción internacional EQUIS avala la calidad de la institución. 

A quién va dirigido

El Máster Universitario en Data Analytics for Business se dirige principalmente a perfiles con formación en economía, administración y dirección de empresas, marketing, matemáticas, física o ingeniería. También a profesionales de otros ámbitos que quieran ampliar conocimientos para liderar la gestión e interpretación de big data en la empresa.

Admisión y matrícula

Acreditaciones

La UPF Barcelona School of Management es la escuela de negocios de la Universidad Pompeu Fabra, que se clasifica como la 1ª universidad iberoamericana y la 16ª universidad del mundo entre las universidades con menos de 50 años de historia, según el ranking Times Higher Education.

La acreditación académica EQUIS, el reconocimiento internacional más prestigioso para las escuelas de negocios, sitúa a la UPF Barcelona School of Management en la élite de las escuelas de este ámbito.

El Máster Universitario en Data Analytics for Business es un máster oficial y tiene el reconocimiento académico del Ministerio de Educación del Gobierno de España. La Agencia de Calidad del Sistema Universitario de Cataluña (AQU) también ha acreditado institucionalmente a la UPF-BSM. Esta acreditación certifica todos los títulos de másters universitarios oficiales que impartimos y reconoce la calidad de nuestro modelo educativo conforme a los criterios del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES).

La UPF Barcelona School of Management es un centro acreditado por Amazon y Microsoft para la formación en sus herramientas.

EQUIS-Accredited
AMAZON ACADEMY LOGO
Microsoft logo
Oracle
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Plan de estudios

El Máster Universitario en Data Analytics for Business está organizado en 3 grandes módulos centrados en la extracción y la visualización de datos, la inteligencia artificial y la gestión de proyectos.

Debes cursar todas las asignaturas obligatoriasyescoger 4 asignaturas optativas* o bien 2 optativas y prácticas profesionales. La oferta de asignaturas disponibles es amplia y te permitirá adaptar tu formación a tus intereses.

Además, con el objetivo de ofrecer un aprendizaje más práctico, organizamos visitas a empresas tecnológicas que basan sus estrategias y decisiones en big data. Así conocemos cómo trabajan el análisis, la visualización y la interpretación de datos para conseguir una estrategia de empresa óptima.

La información contenida en estas páginas tiene una finalidad meramente informativa y puede estar sujeta a cambios en las adaptaciones de cada curso académico. Las asignaturas optativas se realizarán en caso de alcanzar un número mínimo de estudiantes matriculados. La oferta definitiva de cada curso lectivo puede sufrir adaptaciones en función de la planificación académica. La guía definitiva estará disponible para las personas matriculadas en el espacio virtual antes del inicio de cada asignatura.

Análisis de Datos (Data Analytics)

Asignaturas obligatorias
Fundamentos de Big Data

El alumnado podrá entender el concepto de big data mediante la aproximación a diferentes herramientas de almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos, tales como Apache Spark, utilizando plataformas como AWS o Microsoft Azure.

Visualización de datos y elaboración de informes: Tableau, Power BI, Qlik

Esta asignatura complementará la formación en visualización avanzada con herramientas de inteligencia de negocio muy utilizadas en proyectos de analítica de datos.

Python para visualización de Datos

En esta asignatura el alumnado desarrollará el conocimiento técnico necesario para visualizar grandes cantidades de datos utilizando no solo las herramientas más usadas habitualmente, sino también python y sus librerías más populares. Tras realizar una introducción a este lenguaje de programación, se enseñará cómo mostrar datos mediante tablas, descriptores o gráficos univariantes o multivariantes en diferentes ámbitos de aplicación.

Procesamiento con bases de datos SQL y NoSQL

Esta asignatura mostrará un paradigma reciente de almacenamiento de datos, diferente al de las bases de datos relacionales: las bases de datos no-sql. Se enfatizará en las principales diferencias entre ambos paradigmas, para que el alumnado sepa seleccionar la mejor aproximación según el caso de uso. Incluirá ejercicios de manejo práctico de estas plataformas.

Análisis exploratorio de datos

Esta asignatura está enfocada en una de las fases más importantes de la analítica de datos: el análisis exploratorio de datos. Se presentarán métodos estadísticos, de visualización y métodos más avanzados para poder entender un conjunto de datos, platear hipótesis sobre el mismo y limpiar y preparar los datos para la experimentación y el análisis, especialmente por parte de algoritmos de inteligencia artificial.

Gobernanza de datos

Esta asignatura se dará una visión general de cómo orquestrar las personas, procesos y tecnología para convertir los datos en un activo estratégico de la empresa. En particular, se mostrarán ejemplos concretos de procesamiento de datos para garantizar su calidad y trazabilidad, utilizando soluciones como la popular Data Build Tool (DBT).

Asignaturas optativas
Fundamentos de estadística para el análisis de datos

Esta asignatura se ofrecerá como optativa con el objetivo de completar los conocimientos estadísticos del alumnado, que pueden ser útiles para los procesos de analítica de datos, como estadísticos básicos o test de hipótesis.

Análisis de datos para la salud

El alumnado podrá conocer cómo gestionar y ejecutar un proyecto de analítica de datos orientado a salud, incluyendo la recopilación de datos (casos enfermos vs casos de control), problemas de aprendizaje automático para predicción o clasificación, clustering de pacientes, o predicción basada en análisis de series temporales. Se trata de una asignatura que aglutina conocimientos de varias asignaturas obligatorias para aplicarlo al campo de la salud, cada vez más digitalizado.

Análisis de datos para marketing y recursos humanos

Esta asignatura tendrá dos módulos fundamentales: marketing y gestión de recursos humanos. El alumnado podrá aplicar los conocimientos de varias asignaturas para (1) realizar customer segmentation y otras técnicas de analítica de datos para diseñar o mejorar campañas de marketing; (2) aprender técnicas de analítica de datos para la gestión de personas.

Análisis de datos para la logística

Se presentarán los conocimientos de analítica de datos para la toma de decisiones con respecto a (1) previsión la demanda para poder planificar bien el aprovisionamiento, (2) optimizar el proceso de almacenaje (construir un almacén eficiente y eficaz) y (3) optimización de rutas de transporte.

Preparación para la Certificación Microsoft Power BI Data Analyst Associate

Se ofrecerá al alumnado la formación y material educativo necesarios para poder presentarse (gratuitamente) a la certificación de Microsoft Power BI Data Analyst Associate.

Inteligencia Artificial (AI)

Asignaturas obligatorias
Introducción a la Inteligencia Artificial

Esta asignatura presenta contenidos introductorios sobre la inteligencia artificial, sus orígenes, sus diferentes ramas, su explosión de la mano de la evolución de la tecnología computacional, y sus principales aplicaciones, beneficios y riesgos.

Aprendizaje automático (Machine learning)

Con esta asignatura el alumnado será capaz de plantear un problema de aprendizaje automático, desarrollar algoritmos que lo resuelvan y evaluar su resultado. Se incidirá especialmente en los diferentes algoritmos de aprendizaje automático supervisado (regresión, clasificación) o no supervisado (clustering o agrupamiento), para poder realizar la selección adecuada de los mismos en un proyecto real y ponerlos en producción.  Se incidirá en la evaluación de estos sistemas, no solo en cuanto a métricas habituales como precisión, recall o F1, sino también en la detección de sesgos.

Reto de Inteligencia Artificial

Esta asignatura dará al alumnado una visión muy práctica sobre la inteligencia artificial, mediante la resolución de problemas del mundo real. Se resolverán retos propuestos por empresas y se presentarán los resultados en una evento abierto al público.

Gestión de proyectos (Project Management)

Asignaturas obligatorias
Fundamentos de la gestión de proyectos (Project Management)

El alumnado aprenderá conocimientos de Project Management para poder dirigir proyectos en un entorno de cambio y alta exigencia. Se ofrecerán los principios fundamentales de esta disciplina, así como las técnicas y herramientas más utilizadas. Además, veremos como la metodología Agile se integra en la dirección de proyectos. Se explicarán los dominios, herramientas y técnicas de Project Management para impulsar proyectos. El alumnado aprenderá los principios de la metodología Agile para dirigir proyectos que sean flexibles.

Aspectos éticos y legales del análisis de datos

Los procesos de analítica de datos, especialmente si tratamos con datos personales, debe respetar el Reglamento General de Protección de Datos. Además, debemos tratar estos datos desde un punto de vista ético. En esta asignatura se sensibilizará al alumnado sobre estas dos dimensiones, dándole las herramientas necesarias para que diseñe y ejecute los proyectos dentro de la legalidad y la ética y minimizando los posibles sesgos.

Liderazgo y Cultura del Cambio

Lidera equipos con alto nivel de implicación, motivación y exigencia. Adquiere habilidades y maneja herramientas para establecer objetivos de control, construir organizaciones ágiles e implementar una cultura del cambio que impulse las transformaciones necesarias.

Estrategia y modelos de negocio

La asignatura dota al alumnado de las habilidades necesarias para comprender el proceso de formulación estratégica en el actual entorno empresarial, así como el proceso de lanzamiento de una startup. El curso incluye las metodologías y herramientas necesarias para interpretar y formular la estrategia de negocio así como el análisis de los modelos de negocio del siglo XXI.

Asignaturas optativas
Sistemas de Gestión de la Sostenibilidad

Asignatura que se centra en conocer los principales sistemas de gestión que se pueden integrar en una empresa para mejorar y certificar los estándares de sostenibilidad. La asignatura proporcionará criterios y capacidad crítica para poder identificar los sistemas de gestión que mejor se adapten a las necesidades específicas de una empresa. Además, se ofrecerán los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para implementar sistemas de gestión que combinen la calidad de los procesos, la eficiencia ambiental y la seguridad laboral.

Prácticas profesionales

Prácticas en empresas (optativa)

Puedes realizar prácticas curriculares en empresas, que se convalidan como 2 asignaturas optativas (6 créditos ECTS).

Trabajo Final de Máster

Trabajo Final de Máster (TFM)

Trabajas en el  proyecto final de máster (TFM) durante todo el máster. Debes demostrar y poner en práctica los conocimientos que has adquirido a lo largo de cada uno de los módulos del máster.

Actividades complementarias

El Master Universitario en Data Analytics for Business incluye también la posibilidad de participar en actividades prácticas y de crecimiento personal y profesional como:

  • Complementos formativos: Curso de preparación inicial para los participantes que tengan la necesidad de cursarlos dependiendo de su formación previa: Introducción a la Economía y Empresa, Herramientas para el análisis de datos (Big Data Analytics) e Introducción a la programación en Python.
  • Visitas a empresas con enfoque data-driven: Durante el curso, realizamos visitas a empresas tecnológicas que basan sus estrategias y decisiones empresariales en la extracción, visualización e interpretación de datos y aplicación de inteligencia artificial.
  • Programa de desarrollo profesional: sesiones y talleres para mejorar tu perfil profesional, aprender cómo dirigirte a empresas contratantes y a desarrollar habilidades para crecer en el mundo laboral.
  • UPF-BSM Inside: es un grupo de asignaturas transversales e interdisciplinares (applied data, comunicación, creatividad, innovación y gestión de proyectos, sostenibilidad, management y liderazgo entre otras) a las que, si cursas este programa, puedes acceder sin coste adicional. Son 100% online y puedes realizarlas durante todo el curso académico a tu ritmo, ya que se han diseñado como asignaturas de autoaprendizaje.

Titulación que se obtiene

Una vez superado el programa, obtienes el título 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, expedido por la Universidad Pompeu Fabra. 

Título Másters Universitarios: Debes abonar la cantidad estipulada en el DOGC (Diario Oficial de la Generalitat de Catalunya) en concepto de derechos de expedición del título. Esta tasa varía anualmente y se aplicará la vigente en el momento de la solicitud del título. 

 

Profesorado

El profesorado del Máster Universitario en Data Analytics for Business cuenta con experiencia tanto en la docencia universitaria como en la extracción y el análisis de big data, la inteligencia artificial y la gestión de proyectos y empresas. 

Además, durante el curso, especialistas que ocupan altos cargos en empresas tecnológicas punteras comparten su experiencia profesional.

Dirección académica

Ana Maria Freire Veiga
Ana Maria Freire Veiga

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

Profesorado

Rodrigo Cetina Presuel

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

Susana Domingo Pérez

Senior Lecturer UPF-BSM
Director of the Academic Department of Business and Management Strategy

Oriol Montanyà Vilalta

Senior Lecturer UPF-BSM
General Deputy

Erola Palau Pinyana

Teaching Assistant UPF-BSM

Natalia Pascual Argenté

Lecturer UPF-BSM

 

Metodología

El Máster Universitario en Data Analytics for Business combina diferentes metodologías de enseñanza para ofrecerte una experiencia de aprendizaje única y completa.

La metodología común en todas las asignaturas será learning by doing, en la que trabajamos con casos prácticos, retos y simulaciones.

También realizamos visitas a empresas y master class por parte de altos cargos, así como retos lanzados por empresas punteras de diferentes ámbitos que permiten conocer la realidad de la analítica de datos y del big data.

01.

Combina teoría y práctica

Las asignaturas combinan las bases teóricas con una aproximación práctica. Esta metodología te permite consolidar los conceptos clave en la extracción, visualización y gestión de bases de datos para dirigir proyectos en empresas.

02.

Aprende con simulaciones prácticas

Impulsa tu aprendizaje a través de simulaciones prácticas, dinámicas de grupo, presentaciones, debates y actividades interactivas.

03.

Participa en retos de empresas reales

Profesionales de empresas data-driven proponen retos basados en casos reales para que te sumerjas en el entorno laboral actual.

04.

Talleres con profesionales del sector

En cada edición, invitamos a profesionales de grandes compañías a compartir su experiencia y conocimientos en la analítica avanzada de big data. Supera retos reales vinculados con business intelligence y business analytics y abre las puertas de tu futuro profesional.

05.

Tutorías y seguimiento

Cuentas con el seguimiento del equipo de dirección académica, que te ofrece apoyo siempre que lo necesites y asegura tu evolución.

Evaluación

Para obtener la titulación correspondiente es indispensable aprobar todas las asignaturas, cuya evaluación depende del docente correspondiente. Puede consistir en una evaluación continuada, en la realización de un trabajo, ejercicio, resolución de un reto, análisis de datos, examen final, etc. También debes aprobar el trabajo final de máster (TFM), que tienes que elaborar y defender delante de un tribunal.

La asistencia regular a clase y la superación de los ejercicios prácticos y trabajos obligatorios forman parte del sistema de evaluación. Los docentes que los encargan marcan sus condiciones de entrega y elaboración.

Todas las actividades de evaluación están relacionadas entre ellas para seguir una lógica de proyecto.

Herramientas

La modalidad Presencial&Live permite seguir el programa de forma presencial y también en remoto.

En esta modalidad se abren dos subgrupos estables que convivirán a lo largo del curso: uno presencial y otro con estudiantes 100% en remoto. El turno en remoto (con un máximo de 15 plazas por curso) seguirá el programa de manera sincrónica con los alumnos presenciales. Es decir, compartirá el mismo calendario lectivo y horario que el turno presencial.

El aprendizaje orientado a proyecto y la combinación de clases magistrales y de metodologías activas como por ejemplo el estudio de casos, el flipped learning, la resolución de problemas reales y las simulaciones profesionales permiten conectar teoría y práctica, adquirir competencias avanzadas y conseguir aprendizajes transferibles al puesto de trabajo. La modalidad presencial se enriquece con elementos propios de los programas en línea (entorno virtual de aprendizaje, recursos multimedia...) para que la experiencia de aprendizaje de los estudiantes del subgrupo en remoto resulte igual de satisfactoria que la de los estudiantes presenciales.

Contarás con:

  • Trabajo de máster o postgrado para aprender haciendo
  • Un mentor personal para el seguimiento de tu Trabajo Final de Máster (TFM) o Trabajo Final de Postgrado (TFP)
  • Recursos digitales para lograr competencias transversales
  • Actividades y talleres interdisciplinares
  • Recursos digitales y bloques audiovisuales para el aprendizaje en línea
  • Metodologías activas para un aprendizaje transferible

Salidas profesionales

El Máster Universitario en Data Analytics for Business te forma en los aspectos fundamentales de la analítica de datos para que puedas desarrollar e impulsar proyectos data-driven en empresas de cualquier sector. Extrae, procesa e interpreta grandes bases de datos y aprovecha su potencial para optimizar las estrategias empresariales.

Perfil de los estudiantes

En el máster, compartes clase con perfiles que vienen tanto de la administración y gestión de empresas como de ámbitos más técnicos. Gracias a la diversidad y a la participación del grupo, las asignaturas y las dinámicas son una auténtica fuente de aprendizaje. El valor de este máster no solo está en el equipo docente, sino también en el intercambio de experiencias y conocimientos entre estudiantes, que se potencia durante todo el curso.

Salidas profesionales

El Máster Universitario en Data Analytics for Business te capacita para asumir posiciones data-driven, centradas en la analítica de datos, la vizualización y la gestión de big data. Pueden ser posiciones en empresas del ámbito tecnológico o start-ups, pero también en compañías de diversos sectores que, cada vez más, incorporan a sus equipos perfiles que sepan gestionar, visualizar y analizar grandes cantidades de datos.

Además, el máster incluye la opción de realizar prácticas curriculares en empresas que impulsarán tu futuro profesional.

Una vez finalizado el máster, podrás acceder a una gran variedad de posiciones como:


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

Admisión y matrícula

Nuestro proceso de admisión consiste en una evaluación rigurosa de cada candidatura para preservar la calidad del grupo así como la formación, la experiencia y la capacidad de trabajo de todos los alumnos.

¿Quién puede aplicar?

Tienes que haber terminado o estar en el último año de los estudios de grado de una universidad acreditada preferentemente en el ámbito de la administración de empresas, el management o las ingenierías. Si estás cursando el último año de los estudios universitarios, deberás haberlos finalizado antes del inicio del máster y entregar el diploma o el certificado de pago de los derechos de expedición de título.

Se precisan adicionalmente dos cartas de recomendación.

No se requieren conocimientos previos de programación. Se ofrecen varios complementos formativos antes del comienzo del máster para iniciarse en el mundo de la programación.

Se valoran conocimientos previos de matemáticas y estadística, aunque se ofrecerán complementos formativos para aquellas personas que necesiten una revisión de estos ámbitos.

Aquellos estudiantes que no tengan el español como una de sus lenguas maternas o que no lo hayan tenido como lengua vehicular en sus estudios de formación, deberán acreditar la posesión como mínimo de un nivel  B2 de español (Marco Común Europeo de Referencia) acreditado por una institución certificada, así como superar con fluidez, en los casos en los que sea necesario, la entrevista personal con la dirección académica. En caso contrario, se podrán solicitar certificaciones o pruebas adicionales que permitan un seguimiento adecuado y suficiente de las sesiones. 

De cara al seguimiento óptimo del curso es recomendable tener un nivel de inglés equivalente a un B2 o similar. 

¿Cómo aplicar?

Para solicitar la admisión a este programa el alumno deberá leer y aceptar las Condiciones Generales de Contratación, una vez que inicie la solicitud de admisión a través del formulario y aportar la documentación que se le solicite a continuación.

Solicitud de admisión

Completa tu candidatura en alguna de las siguientes rondas de admisión:

RondaFecha límite solicitud admisiónFecha límite resolución
1024/05/202309/06/2023
1114/06/202329/06/2023
1222/06/202307/07/2023

Se valorarán las solicitudes de admisión en el momento que se completen los siguientes pasos:

  • Rellena el formulario de admisión online.
  • Abona 120 € a cuenta de los derechos de inscripción. Esta cuota se devolverá si la candidatura es denegada.
  • Envía la siguiente documentación requerida a través de la plataforma online e-secretaría a la que te daremos acceso:
    • Carta o vídeo de presentación
    • Currículum
    • Copia escaneada del título universitario o del resguardo conforme se han pagado los derechos de expedición de título (únicamente se aceptarán resguardos emitidos en los últimos cinco años). Si estás cursando tu último año de titulación, para la admisión deberás enviarnos el expediente académico lo más actualizado posible.
    • Copia escaneada del expediente académico. Asegúrate de que incluye la media ponderada de tus estudios (GPA, Grade Point Average)
    • Copia escaneada del DNI o pasaporte
    • Fotografía de tamaño carnet (formato jpg)

En determinados casos se podrá solicitar documentación adicional.
La aplicación está sujeta a la disponibilidad de plazas.

Admisión

  • El Comité de Admisiones seleccionará los candidatos mediante una entrevista personalizada o a partir de los currículums de los candidatos.
  • Se notificará por escrito la resolución de la admisión.

Matriculación

  • Se deberá formalizar la matrícula en los 15 días posteriores a la admisión.
  • Una vez recibida la carta de admisión al programa y antes de iniciarse la actividad académica tendrás que presentar la documentación original siguiente:
    • Fotocopia del título universitario compulsado y/o legalizado.
    • Fotocopia compulsada del expediente oficial.
  • En caso de tener titulación extranjera, te indicaremos en la carta de admisión las instrucciones precisas de la documentación requerida.
  • Para garantizar la plaza es imprescindible realizar el pago de la reserva de plaza y formalizar la matrícula.
  • Si eliges la opción de pagar mediante transferencia bancaria te pediremos que introduzcas el código del programa. Para este programa, el código es 1577.
  • Puedes formalizar el importe restante de la matrícula hasta 2 semanas antes del inicio del programa.

Becas, ayudas y financiación

Becas

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.

Ayudas y descuentos

Financiación

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Entidades colaboradoras

Colaboramos con entidades que conceden a nuestros participantes unas condiciones de préstamo favorables que puedes consultar en los siguientes enlaces. 

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