Forschungsmaster Business Data Science
Vrije Universiteit Amsterdam
Schlüsselinformation
Campus-Standort
Amsterdam, Niederlande
Sprachen
Englisch
Studienformat
Auf dem Campus
Dauer
2 Jahre
Tempo
Vollzeit
Studiengebühren
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Bewerbungsschluss
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frühestes Startdatum
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Einführung
Forschungsmaster in Business Data Science
Der Research Master Business Data Science ist ein multidisziplinäres Forschungsprogramm mit einem zentralen Schwerpunkt auf der Leistung akademischer Forschung.
Der englischsprachige Research Master Business Data Science bereitet talentierte und motivierte Studenten auf hochwertige Doktorandenprogramme in Business vor. Es ist eine gemeinsame Initiative der Erasmus School of Economics der Erasmus University Rotterdam (EUR), der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Amsterdam (UvA) und der School of Business and Economics der Vrije Universiteit Amsterdam (VU). .
Entdecken Sie Ihren Research Master in Business Data Science
Der Research Master Business Data Science ist ein multidisziplinäres Forschungsprogramm, in dem Kursunterricht von Spitzenwissenschaftlern der drei teilnehmenden Schulen angeboten wird, wobei der Schwerpunkt auf der Leistung akademischer Forschung in Unternehmensdisziplinen wie Unternehmertum und Innovation, Finanzen, Personalwesen und Personalwesen liegt Analyse von Organisation, Marketing und Lieferketten.
Admissions
Stipendien und Finanzierung
Es stehen mehrere Stipendienoptionen zur Verfügung. Bitte besuchen Sie die Website des Instituts für weitere Informationen.
Lehrplan
Data Science Foundation
Fähigkeiten erwerben. Im ersten Jahr besteht das Hauptziel darin, eine solide datenwissenschaftliche Grundlage aufzubauen und die Schüler mit einer Vielzahl methodischer Ansätze vertraut zu machen. Diese Fähigkeiten werden in den Feldkursen auf verschiedene Geschäftsdisziplinen angewendet.
Unternehmensstiftung
Wissen aufbauen. Im zweiten Jahr konzentrieren sich die Schüler auf eine bestimmte Unternehmensdisziplin und wählen aus: 1) quantitativer Finanzierung, 2) Managementwissenschaft und 3) Supply-Chain-Analyse. Die für jede dieser Unterdisziplinen zugewiesenen Kurse wurden von einem Expertenteam sorgfältig ausgewählt, um den perfekten Lernverlauf zu gewährleisten, der zu substanziellen Beiträgen in den Bereichen der jeweiligen Unterdisziplinen führt.
Forschungspraxis
Fähigkeiten und Wissen ausrichten. Das Programm beginnt mit einem Überblick über die geschäftlichen Probleme, mit denen sich die Datenwissenschaft befassen kann (in Block 0), wodurch die Schüler auch grundlegenden Komponenten der verschiedenen Geschäftsfelder ausgesetzt werden. Diese frühe Exposition hilft den Schülern, Materialien zu absorbieren und zu verarbeiten, die später in Kursen zur Methodik in Bezug auf die verschiedenen Geschäftsperspektiven vorgestellt werden.
Die Studierenden lernen die verschiedenen Geschäftsfelder in Seminaren des ersten Jahres, für die sie einen Forschungsvorschlag verfassen müssen, sowie während des Forschungshackathons näher kennen. Der Forschungs-Hackathon lässt die Schüler darüber nachdenken, wie sie die in den verschiedenen Disziplinen auftretenden Probleme angehen sollen, und stellt ihr Wissen auf die Probe.
Schließlich stellen die Forschungsklinik und die Forschungs-Masterarbeit die letzten Momente der Integration von Wirtschafts- und Datenwissenschaften dar und zeigen ihre Fähigkeit, relevante Probleme zu identifizieren und sie mithilfe modernster Techniken anzugehen, um einen wesentlichen Beitrag auf diesem Gebiet zu leisten.
Studiengebühren für das Programm
Karrierechancen
Der Startschuss für Ihre Doktorarbeit
Das Programm hilft Studierenden dabei, ihre Doktorarbeit nicht nur durch eine fundierte Ausbildung voranzutreiben, sondern auch durch direkte Erfahrung in der Forschung (bereitgestellt während der Seminare, der Forschungsklinik, Forschungs-Hackathons, Skill-Workshops, Abschlussarbeiten, Interaktion mit der Fakultät, Möglichkeiten für Forschungsassistenzen) und der Lehre (z. B. Möglichkeiten für Lehrassistenzen).