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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.

<ul><li>El Comité de Admisiones seleccionará los candidatos mediante una entrevista personalizada o a partir de los currículums de los candidatos.</li>
	<li>Se notificará por escrito la resolución de la admisión.</li>
</ul>

Admisión

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

Matriculación

Solicitud de admisión

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

<ul><li>Rellena el formulario de admisión online.</li>
	<li>Abona 120 € a cuenta de los derechos de inscripción. Esta cuota se devolverá si la candidatura es denegada.</li>
	<li>Envía la siguiente documentación requerida a través de la plataforma online e-secretaría a la que te daremos acceso:
	<ul><li><a href="https://www.bsm.upf.edu/documents/carta-video-admision-upf-bsm-es.pdf" target="_blank">Carta o vídeo de presentación</a></li>
		<li>Currículum</li>
		<li>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.</li>
		<li>Copia escaneada del expediente académico. Asegúrate de que incluye la media ponderada de tus estudios (GPA, Grade Point Average)</li>
		<li>Copia escaneada del DNI o pasaporte</li>
		<li>Fotografía de tamaño carnet (formato jpg)</li>
	</ul></li>
</ul>En determinados casos se podrá solicitar documentación adicional. 
La aplicación está sujeta a la disponibilidad de plazas.

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

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 obligatorias y escoger 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.

Asignaturas obligatorias

Asignaturas optativas

Análisis de Datos (Data Analytics)

Asignatura optativa

Inteligencia Artificial (AI)

Gestión de proyectos (Project Management)

Prácticas profesionales

Trabajo Final de Máster

Nota sobre las asignaturas optativas

Nota sobre el plan de estudios

<ul><li>Alexandra Albós 
	Data Scientist en la farmacéutica Sanofi. Doctora en Ingeniería Biomédica por la Universidad de Barcelona, también es profesora en el Máster y Grado de Data Science en la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Cuenta con un título de Grado y Máster en Ingeniería Biomédica por la Universidad de Barcelona, y un Postgrado en Inteligencia Artificial (IA) con redes neuronales profundas (Deep learning) por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). También es autora y/o coautora de múltiples artículos científicos (Google Scholar).</li>
	<li>Ariadna Casasús 
	Ha ocupado diferentes cargos en empresas multinacionales en el área de estrategia y de Marketing. Actualmente forma parte del equipo de Link2market, empresa dedicada a realizar proyectos estratégicos prácticos para acelerar las organizaciones. Es titulada de Negocios y Marketing Internacional (ESCI-UPF), en Publicidad y Relaciones Públicas (UOC) y ha estudiado el máster de Negocios Digitales (Global Executive Master in Digital Business – ISDI) y el Master de Innovación y Transformación Digital (UOC). Es docente asociada en los programas Executive y Master de Digital Marketing de la UOC y es profesora colaboradora de La Salle-Technova.</li>
	<li>Adriana Martins 
	Especialista en Business Intelligence con foco principal en herramientas de visualización y tratamiento de datos. Ha trabajado para empresas de primera línea de múltiples sectores (banca, salud, retail, sector público, educación, …). Actualmente trabaja en Minsait(Indra) dentro del departamento de Business Intelligence para un banco IBEX35. Es titulada en Ingeniería en Informatica de Gestión por la UPC, ha estudiado el máster de Big Data MAnagement, Techologies and Analytics (UPC), y el master de Gestión Sanitária (UB).</li>
	<li>David Solans 
	Associate Researcher en Telefónica Research. Doctor en Ciencias de la Comunicación por la Universidad Pompeu Fabra. Cuenta con un título de Máster y Postgrado en Ciencia de Datos y un Grado en Ingeniería Informática por la Universidad de Barcelona. Es autor y/o coautor de múltiple artículos científicos y es inventor de varias patentes publicadas por la oficina de patentes de los Estados Unidos.</li>
	<li>Luca Telloli 
	Senior Data Engineering en Adevinta. Graduado en Computer Science por la Universidad de Bologna. Cuenta con un MSc in Computer Science &amp; Engineering por la UC San Diego. Ha trabajado como ingeniero de investigación en instituciones como el Barcelona Supercomputing Centre o Yahoo! Research. Cuenta con experiencia docente en la Escuela de Ingeniería de la Universitat Pompeu Fabra.</li>
	<li>Marc Valdivia 
	Ingeniero informático por la Universidad de Barcelona. Participó en el grupo de investigación de visión por computador con una publicación en la ECCV. Especializado en el ámbito de la inteligencia artificial, actualmente lidera el equipo de ingeniería de la startup española Piper. Anteriormente, profesor del máster de “Big Data &amp; Artificial Intelligence” de la Barcelona Technology School.</li>
</ul> Expertos y profesionales invitados:

<ul><li>Patricia Heredia 
	CEO MiniVinci &amp; YouTuber en ValPat</li>
	<li>Tommaso Meneghini 
	D+A Global Data Governance @PepsiCo</li>
	<li>Belén Arribas 
	Presidenta de la IFCLA (International Federation of Computer Associations)</li>
</ul>

Profesorado colaborador

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.

<ul><li>Data Analyst</li>
	<li>Advanced Analytics Consultant</li>
	<li>Business Analyst</li>
	<li>Head of Business Development</li>
	<li>Data Scientist</li>
	<li>Data Manager</li>
	<li>Business Intelligence Engineer</li>
	<li>Data Engineer</li>
</ul>

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:

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.

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.

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.

Combina teoría y práctica 

Aprende con simulaciones prácticas

Participa en retos de empresas reales

Talleres con profesionales del sector

Tutorías y seguimiento

Máster Universitario en Data Analytics for Business

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.

Alumna enfrente de una pantalla de proyección.

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.

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.

Accede a una de las profesiones más demandadas

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.

Especialízate en análisis y gestión de big data

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

Consigue la certificación de Microsoft

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

Fórmate en herramientas de Amazon

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

Aprende de referentes en el sector

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

Reconocimiento internacional 

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.

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 con este programa para público internacional.

Si eres miembro o familiar de un empleado del grupo UPF o perteneces a las instituciones colaboradoras de la UPF Barcelona School of Management puedes disfrutar de una serie de descuentos aplicables sobre el importe de la matrícula de tu programa.

Descuentos para personal UPF

Un gran número de entidades e instituciones externas a la UPF Barcelona School of Management ofrece ayudas económicas a estudiantes que quieren matricularse en nuestros másters y postgrados.

Ayudas de otros organismos

Si eres miembro de nuestras asociaciones de antiguos alumnos o de una de nuestras universidades partner ponemos a tu disposición una serie de descuentos aplicables sobre el importe de la matrícula de tu programa.

Descuentos a exalumnos UPF

Los participantes de estas universidades disfrutarán de un 10% de descuento sobre el precio de matrícula de la programación de Masters y Posgrados de la UPF Barcelona School of Management de más de 15 créditos ECTS.

*Descuento no acumulable con otras becas, reducciones o descuentos.

Descuentos Universidades Partner UPF de Latinoamérica

Solicita nuestra Beca Talento, otorgada a aquellas personas que acrediten tener talento y motivación.

Beca Talento

Además, colaboramos con entidades que conceden a nuestros participantes unas condiciones de préstamo favorables que puedes consultar en los siguientes enlaces.&nbsp;

Consulta nuestro simulador para financiar tus estudios.

CaixaBank

BBVA

Caixa d'Enginyers

AGAUR

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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.