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Ultimo Aggiornamento: il 24/09/2021 alle 13:32

International Master in Business Analytics and Big Data

MIP Politecnico di Milano
Dove: 
Dipartimento di Ingegneria Gestionale

via Lambruschini 4/b, 20156, Milano (Lombardia)
Tel.+39 02 2399 2820

Stato attuale: Da Iniziare
Tipologia corso: Master Livello: 1
Tipologia finanziamento:
Costo: 18.500 Durata a/mm: 0/12
Posti disponibili: Crediti formativi: 60 CFU
Scadenza: 30/07/2021 Ammissione: 01/09/2021
Inizio: 27/09/2021 Termine: 30/09/2022

Presentazione

Inizio: settembre
Durata: 12 mesi
Fee: 18.500 €
Formato: Full Time
Lingua: Inglese
Sede: MIP Politecnico di Milano Graduate School of Business (Milano, Italia)

Nell’attuale ecosistema di business globale, la Big Data Analysis rappresenta nuova frontiera per le aziende, poiché i dati sono considerati il nuovo carburante competitivo e la capacità di estrarre il massimo valore da essi per ottimizzare i processi di decision making è oggi un’esigenza fondamentale. Con la rivoluzione dei Big Data, un numero sempre più crescente di aziende leader a livello mondiale e istituzioni sta avviando iniziative per ottenere informazioni utili migliorare le prestazioni in tutte le funzioni aziendali o settori.

Partendo da tale consapevolezza e dalla crescente domanda di professionisti in grado di gestire i big data e ottimizzarne i benefici, il MIP Politecnico di Milano ha progettato un set di master internazionali dedicati, volti a formare una nuova generazione di professionisti data-savvy in grado di gestire complessi problemi di business analytics in diversi settori:

- International Master in Business Analytics and Big Data – in partnership con IBM e Cefriel
- International Master in Big Data for Supply Chain Analytics
- International Master in Big Data for Healthcare and Biotech

I programmi, della durata di 12 mesi ed erogati in lingua inglese, sono progettati per guidare i giovani candidati ad alto potenziale a raggiungere specifici obiettivi formativi attraverso un approccio esperienziale, sia attraverso attività didattiche teoriche sia tramite molteplici metodologie pratiche e interattive come come laboratori, business cases, contributi aziendali in aula, workshop e stage.

Requisiti

Requisiti di accesso: Laurea Triennale o Magistrale conseguita nelle seguenti discipline: Computer Science, Ingegneria, Economia, Management, Matematica, Scienze Statistiche; conoscenza lingua inglese.

Mappa

Tipologia Percorso:

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