Master Recherche Business Data Science
Vrije Universiteit Amsterdam
Information clé
Emplacement du campus
Amsterdam, Pays-Bas
Langues
Anglais
Format d'étude
Sur le campus
Durée
2 années
Rythme
À plein temps
Frais de scolarité
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Date limite d'inscription
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Date de début au plus tôt
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introduction
Master de recherche en science des données d'entreprise
Le Master Recherche Business Data Science est un programme de recherche multidisciplinaire axé sur la performance de la recherche académique.
Le Master Business Data Science Research, enseigné en anglais, prépare des étudiants talentueux et motivés à entrer dans des programmes de doctorat de haute qualité en commerce. Il s'agit d'une initiative conjointe de l'École Erasmus d'économie de l'Université Erasmus de Rotterdam (EUR), de la Faculté d'économie et de commerce de l'Université d'Amsterdam (UvA) et de l'École de commerce et d'économie de la Vrije Universiteit Amsterdam (VU) .
Découvrez votre Master Recherche en Data Science d'Entreprise
Le Research Master Business Data Science est un programme de recherche multidisciplinaire dans lequel l'enseignement est dispensé par les meilleurs chercheurs des trois écoles participantes avec un accent central sur la performance de la recherche universitaire dans les disciplines commerciales, telles que l'entrepreneuriat et l'innovation, la finance, les ressources humaines et analyse de l'organisation, du marketing et des chaînes d'approvisionnement.
Admissions
Bourses et financement
Plusieurs options de bourses sont disponibles. Veuillez visiter le site Web de l'institut pour plus d'informations.
Curriculum
Fondation pour la science des données
Acquérir des compétences. Au cours de la première année, l'objectif principal est de construire une base solide en science des données et d'exposer les étudiants à une variété d'approches méthodologiques. Ces compétences sont appliquées à diverses disciplines commerciales dans les cours sur le terrain.
Fondation d'entreprise
Construire des connaissances. En deuxième année, les étudiants se concentrent sur une sous-discipline commerciale donnée, en choisissant parmi: 1) la finance quantitative, 2) la science de la gestion et 3) l'analyse de la chaîne d'approvisionnement. Les cours assignés pour chacune de ces sous-disciplines ont été soigneusement sélectionnés par une équipe d'experts dans le but d'assurer la trajectoire d'apprentissage parfaite qui mènera à des contributions substantielles dans les domaines de chaque sous-discipline particulière.
Pratique de la recherche
Aligner les compétences et les connaissances. Le programme commence par un aperçu des problèmes commerciaux que la science des données peut résoudre (dans le bloc 0), ce qui expose également les étudiants aux composants fondamentaux des différents domaines commerciaux. Cette exposition précoce aide les étudiants à absorber et à traiter les matériaux présentés plus tard dans les cours de méthodologie, en ce qui concerne les différentes perspectives commerciales.
Les étudiants se familiarisent davantage avec les différents domaines d'activité lors de séminaires organisés tout au long de la première année, pour lesquels ils devront rédiger une proposition de recherche, ainsi que lors du hackathon de recherche. Le hackathon de recherche amène les étudiants à réfléchir à la manière d'aborder les problèmes qui se posent dans les différentes disciplines et met leurs connaissances à l'épreuve.
Enfin, la clinique de recherche et la thèse de master de recherche représentent les derniers moments de l'intégration des entreprises et de la science des données par les étudiants et mettront en valeur leur capacité à identifier les problèmes pertinents et à les résoudre en utilisant des techniques de pointe pour apporter une contribution substantielle au domaine.
Frais de scolarité du programme
Opportunités de carrière
Le tremplin pour votre parcours doctoral
Le programme aide les étudiants à relancer leur parcours de doctorat non seulement grâce à une solide formation, mais également avec une expérience directe en recherche (fournie lors des séminaires, des cliniques de recherche, des hackathons de recherche, des ateliers de compétences, des thèses, des interactions avec les professeurs, des opportunités d'assistanat de recherche) et de l'enseignement. (par exemple, opportunités de postes d'assistants d'enseignement).