Información

Máster Big Data y Business Analytics

Universidad Complutense de Madrid

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Proceso de admisión

Preinscripción

Envío de solicitud y documentos para evaluar candidaturas.

Evaluación

Evaluación de las candidaturas en el departamento de admisiones.

Admisión

Confirmación como alumno del candidato.

Reserva de plaza

Formalización de la reserva de plaza en el máster en Big Data.

Finalizados y superados estos estudios, la Universidad Complutense de Madrid emite un título propio de postgrado para el que se requiere estar en posesión de un título universitario, y que se rige por las normas de admisión y matriculación de los títulos propios de la UCM.

Requisitos de acceso

Preinscribirse cumplimentando el formulario ubicado en la pestaña “Preinscripción”. Enviar la documentación requerida a fin de evaluar la candidatura. Entrevista con el solicitante. Confirmación de selección. Formalización de la reserva de plaza.

Tanto la preinscripción como la pre matrícula quedan abiertas hasta comenzar el curso académico o completar plazas, estableciéndose lista de espera si procede. Los admitidos deberán ingresar 500 euros en concepto de reserva de plaza para el máster presencial y 350 euros en concepto de reserva de plaza para el máster online, los cuales les serán descontados del importe total de la matrícula. En ningún caso se tendrá derecho a devolución de dicha cantidad, a excepción de que no se llegara a celebrar el curso.

Documentación requerida

Fotocopia del documento de identidad/pasaporte
Certificado de notas oficial
Título universitario o resguardo de solicitud de título
Curriculum

Alumnos con titulación fuera de España

Unión Europea
Tanto el título como el certificado de notas tienen deben ir acompañados de una traducción jurada

Fuera de la Unión Europea
El título y el certificado de notas tiene que estar legalizado con la Apostilla de la Haya. Si el título y el certificado de notas esta en otro idioma que no sea español deben ir acompañados de una traducción jurada.

Horarios, ubicación y precios

Precio máster presencial: 6.500 euros + 40 euros de tasas de secretaría
Precio máster online: 4.350 euros + 40 euros de tasas de secretaría
Duración: 60 ECTS
Lugar donde se imparte: Facultad de Estudios Estadísticos de la Universidad Complutense de Madrid Ciudad Universitaria Avda. Puerta de Hierro s/n 28040 Madrid
Fecha de inicio: Septiembre
Horario de clases presenciales: Viernes de 16:00 a 21:00 / Sábados de 09:00 a 14:00

Metodología

La visión empresarial que aporta este máster, hace que a la base teórica se le unan en el método de aprendizaje unos sólidos fundamentos prácticos. A lo largo del curso, el alumnado recibirá formación directa de profesionales en activo que se enfrentan a las problemáticas que engloba el área de especialización del Big Data, lo que les permite transmitir su experiencia y conocimientos de primera mano a los estudiantes. Cada uno de los módulos del programa contará con su propio sistema de evaluación, que se completarán con una prueba final en forma de proyecto final, en el cual se reflejarán por parte de los alumnos todos los conocimientos que hayan adquirido a lo largo del curso académico. Existirán dos convocatorias, la primera en junio y la segunda en septiembre. Para una mayor facilidad de acceso a los contenidos que se vayan dando en clase, el alumnado contará con acceso a una plataforma virtual en la que podrán consultar toda la información y documentación relativa al programa académico. Las clases se realizarán de forma presencial en un aula de la Facultad de Estudios Estadísticos de la Universidad Complutense de Madrid. Cada uno de los estudiantes deberá venir a clase con su propio ordenador portátil a fin de poder seguir el desarrollo de las clases prácticas. Las especificaciones mínimas serían : Windows 7 o más, 64 bits, Procesador I5 o equivalente mínimo con 4 Gb de RAM. En nuestra búsqueda de la excelencia académica, someteremos al curso a examen por sus propios alumnos, de los que queremos conocer en todo momento opinión sobre el desarrollo de las clases y la calidad de enseñanza de nuestro profesorado. Para ello, se facilitan sistemas de evaluación anónimos a los estudiantes al finalizar cada módulo.

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