Master in Data Science

Influenzare con i fatti

Il Master in Data Science è pensato per fornire una formazione altamente specializzata a chi abbia maturato una profonda curiosità per l’elaborazione dei dati e voglia perfezionarla nella ricerca di evidenze in grado di influenzare i processi decisionali delle imprese.

Attraverso l’applicazione delle più innovative metodologie di analisi in uso e l’utilizzo di un ampio spettro di strumenti, il corso pone le basi per trasformare dati grezzi in un’indicazione operativa utile a risolvere i problemi delle aziende che richiedono decisioni tattiche o strategiche.

Il percorso delinea un ruolo trasversale a diverse funzioni aziendali: una figura di raccordo, inserita all’interno di un team di esperti, responsabile delle dinamiche di crescita delle imprese. Per dare ai processi di Data Science maggiore impatto è previsto un modulo dedicato alle tecniche della comunicazione manageriale, indispensabili per diventare interlocutori in grado di confrontarsi con i vertici di un’organizzazione.

Chi frequenta ilMaster in Data Science è una persona che vuole imparare a gestire il business dei Big Data, nel quale riconosce la possibilità di creare valore. La sua capacità di interpretare i segnali e produrre risultati lo prepara a una carriera in medie e grandi imprese come in società di consulenza, sviluppando l’ambizione di occupare ruoli di strategica importanza.

La struttura del corso prevede due cicli di lezioni in aula tenute in inglese e 600 ore di stage, per un totale di 12 mesi. La formazione prevede un mix di competenze, che puntano a far emergere le tre anime di cui si compone: quella economico aziendale, quella informatica ed infine quella analitica speculativa o statistico matematica. Il master ha la prerogativa di non limitarsi all’utilizzo di software di uno specifico produttore, ma permette di sperimentare diversi strumenti di programmazione e analisi, soprattutto open source.

Per diventare protagonista di un settore chiave nella crescita delle imprese internazionali, contatta il program manager del corso.

 

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Hanno contribuito alla realizzazione di questo master:


Claudio Sartori

Claudio Sartori

Direttore Scientifico
claudio.sartori@unibo.it

" Attraverso questo Master apprenderai le tecniche oggi utilizzate per gestire, manipolare e analizzare le quantità sempre crescenti di dati che tracciano e alimentano i processi economici e sociali. Apprenderai anche come queste tecniche possono essere efficacemente utilizzate nelle aziende per creare valore e come i risultati possono essere comunicati efficacemente e resi disponibili ai destinatari. "

ANNO ACCADEMICO 2015/2016

Background Accademico

  • 27 anni.

    ETÀ MEDIA

  • 26%

    DONNE

STRUTTURA

Il Master in Data Science prevede 1500 ore complessive di apprendimento su 12 mesi di studio, suddivise in 360 ore di docenza frontale, 540 ore stimate di studio individuale e 600 ore di stage.

La struttura del Master si suddivide in due cicli:

  • Primo ciclo: Novembre 2018 – Febbraio 2019
  • Secondo ciclo: Febbraio 2019 – Giugno 2019
  • Stage: Giugno 2019 – Novembre 2018

Il Master prevede una serie di pre-corsi propedeutici all’avvio del programma didattico: Software programming (linguaggio Python), Basi di dati e linguaggio SQL, Basi di statistica descrittiva e inferenziale, Analisi esplorativa dei dati, Elementi di economia.

La frequenza è di circa 30 ore di didattica settimanali strutturate in modo da poter dedicare spazio anche a lavori di gruppo, senza tralasciare l’attenzione ai singoli studenti e alla gestione delle relazioni interpersonali.

CORSI

La rivoluzione digitale ha portato ad una esplosione della quantità di dati e informazioni disponibili (Big Data), la capacità di analizzare e correlare queste informazioni sta diventando un elemento basilare della competizione d’impresa e fonte di nuovo valore economico e d’innovazione. I Big data sono tuttavia informazioni non facili da gestire utilizzando i tradizionali strumenti dell’Information Technologies a causa della loro mole, della loro eterogeneità e delle loro numerose peculiarità. Per questo motivo stanno nascendo nuove architetture, metodologie e strumenti a disposizione di chi questi dati li deve trasformare in valore per l’azienda per supportare il processo decisionale: il Data Scientist. In questo modulo verranno analizzati le diverse tipologie di dati a disposizione, tecniche di accesso alle informazioni, le metodologie per gestirli e le architetture e strumenti per memorizzarli ed elaborarli.



Business intelligence (BI), motivazioni, obiettivi, definizioni e soluzioni. Data warehousing come tecnologia abilitante per la BI: architetture, tecniche e metodologie di On-Line Analytical Processing (OLAP) per l’analisi dei dati. Modellazione multidimensionale con il Dimensional Fact Model (DFM). Self-service BI su piattaforme Relational OLAP. Analisi what-if. Esercitazioni di laboratorio su OLAP, DFM e self-service BI.

Le nuove priorità nel marketing management: le marketing metrica e la dashboard degli indicatori di marketing.
Dal valore per il cliente al valore del cliente: value for the customer, customer satisfaction e loyalty, customer equity. Analisi, misurazione e management.
Customer Relationship Management: agire su acquisition, retention e development.
Big Data e Customer Insight Management. I customer insight ed il big data per migliorare le decisioni di marketing e management.
Marketing Modeling e Marketing Analytics



Modelli e metodologie per l’estrazione di conoscenza da basi di dati. Studio delle tipologie di dati e dei metodi di pre-trattamento. Le funzioni del Data Mining. Apprendimento supervisionato e non supervisionato. Algoritmi e metodi per la costruzione di modelli di classificazione. Algoritmi di clustering. Algoritmi di scoperta di regole associative. Metodi di valutazione della qualità dei risultati del mining. Laboratorio di data mining per l’applicazione dei metodi studiati.



I moderni processi produttivi sono sempre più digitalizzati, come testimonia il generale interesse per i nuovi modelli operativi noti come “Industry 4.0”. Obiettivo di questo modulo è utilizzare le competenze acquisite negli altri moduli, in particolare quelli di “Data analysis”, “Data Mining” e “Operation Analytics”, per trattare i dati di “Manufacturing” ed estrarre informazioni utili per incrementare l’efficacia dei processi produttivi.



L’obiettivo del corso in Digital Analytics è quello di fornire i metodi e i modelli di analisi più diffusi nel mercato del web marketing. Il corso tratterà l’analytics partendo dalla definizione degli obiettivi e KPI fino alla reportistica avanzata e data visualization. Vedrà inoltre una forte componente tecnica e informatica attraverso la quale sarà possibile implementare la strategia di analytics: Google Tag Manager e Google Analytics saranno i principali strumenti a disposizione.

Al termine della fase d'aula, gli studenti sperimentano i business analytics in azienda per supportare i processi di performance management
Fasi:

  • Comprendere il quadro d’insieme e delineare la “Business Map” della compagnia.

  • Definire il modello di Business Performance della compagnia.

  • Analisi dei risultati delle precedenti attività di mappatura.

  • Identificare le domande chiave e, conseguentemente, il fabbisogno di dati dell’azienda.

  • Analizzare disponibilità e fonti dei dati: interni ( struttura ICT della compagnia,“Internet delle cose”, Digital e Social) versus esterni (Social e Digital Open Data); attuali versus potenziali.

  • Stabilire la struttura dell’informazione e progettare metodi e strumenti d’analisi: Descrittivi (cosa è successo? Cosa sta succedendo?), Esplorativi (Perché è successo? Perché sta succedendo?), Predittivi (Cosa accadrà?), Prescrittivi (Come ottimizzare?)

  • Supportare la compagnia nell’analisi dei risultati e nella definizione del proprio business plan.



I processi di Data Science vengono qui considerati nella loro valenza comunicativa, ossia all'interno delle teorie delle comunicazioni, da un lato, e delle strategie di comunicazione d'impresa, dall'altro. Questi approfondimenti saranno in grado di proporre e interpretare in maniera critica il contesto socio-comunicativo in cui le potenzialità della data science si sviluppano.  Questi aspetti concettuali saranno calati in analisi di casi specifici che rendano espliciti gli aspetti più umanistici e comunicativi.



Il corso fornisce una breve introduzione al machine learning per il riconoscimento dei modelli statistici. Il corso includerà: un background sulla teoria di insegnamento di decisione e supervisione, modelli classici generativi e discriminanti, macchine di supporto vettoriale, reti neurali, ensemble methods ed esercizi sui modelli di selezione. Il corso inoltre mira a enfatizzare l’applicazione di questi modelli e tecniche ai problemi pratici attingendo a esempi di codice (Python) ed esercizi.



Il modello di riferimento. Gli analytics per la comprensione del modello e delle dinamiche di business dell’impresa. Business process analytics, market, custodian e supply chain analytics; competitors analitics. Financial cost and revenues analitics. L’impiego dei business analytics nella progettazione dei sistemi di misurazione della performance aziendale.



Conoscere l’opinione dei media circa la propria azienda o circa una particolare tematica rappresenta oggi un importante vantaggio competitivo. Il modulo introduce le tecniche e le metodologie e i software utilizzati nell’ambito di questo tipo progetti.  I principali argomenti trattati sono:

  • Introduzione ai sistemi di Social Media Monitoring e Social Business Intelligence
  • Architetture, tecniche e metodologie per i sistemi di Social Business Intelligence
  • Reti sociali
  • Social Media Monitoring: laboratorio con Brandwatch


Analisi Univariate: Distribuzioni di caratteri quantitativi e qualitativi. Indicatori di sintesi: i valori medi e gli indici di variabilità. Trasformazioni di dati. Rappresentazioni grafiche Associazione tra variabili: Connessione, covarianza, correlazione. Il modello di regressione lineare Elementi di calcolo della probabilità: Probabilità (Binomiale, Poisson, Normale) Cenni all'inferenza statistica: Intervalli di confidenza e test d’ipotesi Analisi di dati multidimensionali: Matrice dei dati, di varianza e covarianza, di correlazione, di dissimilarità Esercitazioni in laboratorio con software dedicato



Il corso analizzerà ed approfondirà alcuni problemi tipici di operations management e li affronterà attraverso una modellizzazione quantitativa a supporto del processo decisionale. I temi verranno trattati coniugando un approccio business-oriented e metodologie quantitative di base statistico-econometrica. I contenuti principali sono relativi a: gestione della capacità produttiva, gestione e controllo del magazzino, service operations, selezione e monitoraggio dei fornitori, processi di ottimizzazione e simulazione. I principali obiettivi formativi del corso riguardano la capacità di modellizzare situazioni aziendali complesse e di analizzarle attraverso tecniche e strumenti quantitativi volti a monitorare e a migliorare le performance aziendali, di team e individui.



Le attività di laboratorio prevedono di affrontare il processo completo di analisi dati partendo dalla fase di caricamento dati mediante diversi approcci, l’elaborazione dei modelli di analisi e la visualizzazione dei risultati. Si affronteranno tecnologie a basso livello come Hadoop/MapReduce e Spark (computing  framework per l'esecuzione di funzioni di analisi su dati distribuiti o residenti in memoria centrale) via linguaggio di programmazione (Python), e piattaforme/strumenti più ad alto livello come: IBM Big Insights che media la complessità di Hadoop e arricchisce gli strumenti di analisi dati; Pentaho come sistema ETL e BI che si integra con Hadoop; Tableau per la visualizzazione dei risultati. ___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Corso tenuto dallo staff CINECA (Dipartimento Super Calcolo, Applicazioni e Innovazione e Laboratorio Big Data e Analytics), coordinamento di Stefano Roselli

L'obiettivo del corso è quello di presentare gli aspetti teorici e pratici della text mining per quanto riguarda classificazione del testo, sentiment analysis e opinion mining.

Alla conclusione del corso gli studenti acquisiranno la conoscenza necessaria per poter affrontare problemi di text classification, sentiment analysis e opinion mining. 



METODOLOGIA

Il modello formativo prevede l’alternanza di lezioni frontali con l’elaborazione e lo sviluppo di casi di studio, sia tramite progetti individuali sia di gruppo. Alcune esercitazioni ed esami possono essere svolti sulla base di casi reali presentati direttamente da aziende del network della Scuola.

CAREER DEVELOPMENT

L’integrazione con le imprese rappresenta una priorità e un aspetto differenziante in tutti i programmi di Bologna Business School, anche per il Master in Data Science.
Creare employability è un’attività a cui la Scuola dedica il massimo impegno attraverso un’azione sistematica di career service, con un’attenzione costante volta a combinare al meglio i progetti professionali degli studenti con le esigenze espresse dalle imprese.
L’internhsip è un ottimo trampolino di lancio, basti considerare che a sei mesi dalla fine dei master full-time di Bologna Business School mediamente oltre il 90% degli studenti è inserito in azienda.
Il Career Service di BBS affianca e accompagna fin da subito gli studenti in un percorso di formazione e di sviluppo professionale attraverso una serie di seminari guidati, con l’obiettivo di fornire gli strumenti e le risorse di base per un’adeguata preparazione al mercato del lavoro.

Per raggiungere questo obiettivo, gli studenti vengono coinvolti in una serie di seminari tra cui:

  • Scrittura CV e Cover Letter
  • Creazione di un efficace profilo Linkedin
  • Come affrontare un’intervista di lavoro
  • Il mercato del lavoro in Italia

 

Inoltre, grazie alla collaborazione con career counselor professionisti, gli studenti ricevono un servizio personalizzato al fine di capire i propri punti di forza e costruire un piano di sviluppo professionale utile a raggiungere i propri obiettivi nella ricerca di un internship. Questo avviene attraverso:

  • Colloqui iniziali di orientamento
  • Colloqui specifici focalizzati sul proprio piano di carriera
  • Mock interviews (simulazioni di colloqui)
  • Continuo supporto agli studenti attraverso sessioni one – to – one

 

Tutti gli studenti, infine, hanno a disposizione Job Teaser, una piattaforma di carriera che permette loro di rimanere sempre aggiornati su eventi e posizioni lavorative provenienti dalle nostre aziende partner, e non solo.

Alumni

Peter Engerer – Germania

Data Scientist, Engineering Ingegneria Informatica
Data Science (A.A. 2016/2017)

"Quale ricercatore universitario, cercavo un programma breve per inserirmi nel mondo del Data Science. Ho scelto il Master di BBS poiché interessato alle grandi aziende partner, alla reputazione dell'Alma Mater e avevo già apprezzato la bellezza di Bologna. Grazie al network di BBS e alle competenze acquisite adesso lavoro come Data Scientist in una delle più grandi aziende italiane in ambito IT."

Luca Tagliati – Italia

Business Analytics Specialist, Iconsulting
Data Science (A.A. 2016/2017)

"Grazie al Master in Data Science ho continuato i miei studi in un settore in rapida crescita che richiede competenze di informatica, economia e statistica. È stata un'occasione di crescita personale grazie a tutti i miei colleghi, italiani e internazionali, con cui ho condiviso sfide e confronti. Credo che loro, la Faculty, lo Staff e il network di BBS, rappresentino il vero valore dell’esperienza che ho vissuto."

Sameer Rohadia – India

Content Manager (Training & Community), Continental AG
Data Science (A.A. 2016/2017)

"Dopo 17 anni di esperienza in azienda e di insegnamento in India, mi sono avvicinato al Data Science scoprendo il Master di BBS. La dimensione internazionale mi ha aiutato a interagire con colleghi provenienti da diversi paesi. Attualmente curo i contenuti e fornisco programmi di formazione nel campo dei Big Data e dell'Advanced Analytics per Continental AG (Germania).Porterò sempre BBS nel cuore."

Daniele Frassineti – Italia

Data Scientist, Intesa San Paolo
Data Science (A.A. 2015/2016)

"Viviamo in un mondo dinamico,le certezze passate sono messe in discussione e si creano nuove opportunità. Il Master in Data Science è stata l'occasione per coglierle, introducendomi a un mondo estremamente stimolante. Il master mi ha fatto entrare in contatto con aziende all'avanguardia. In Accenture, ho iniziato la mia carriera, e oggi lavoro al Big Data Lab di Intesa San Paolo,grazie alle conoscenze acquisite a BBS."

Lorenzo Cellini – Italia

Business Analytics Expert, Iconsulting
Data Science (A.A. 2015/2016)

"Il Master in Data Science fornisce competenze e mindset indispensabili per chiunque aspiri a diventare un futuro Data Scientist. Il team di docenti è composto da molti professionisti del settore, capaci di trasmettere nozioni accademiche e soprattutto esperienze derivanti direttamente dal mondo del lavoro. Tutto ciò rende questa esperienza unica ed interessante."

Elena Cipressi – Italia

Research Fellow, Empirix
Data Science (A.A. 2015/2016)

"Un percorso formativo che crea collegamenti, amplia conoscenze, e perfeziona il background pregresso; ad oggi, sono innumerevoli le fonti da cui dedurre sulla carta il mestiere di Data Scientist: il Master aggiunge dimensione umana, dando a ciascuno l’opportunità di personalizzarla con pensiero critico, grazie alla continua interazione con docenti, professionisti, e compagni."

AZIENDE

Obiettivo del Career Service è anche quello di mettere in contatto gli studenti con aziende nazionali e internazionali. Nel corso degli anni Bologna Business School ha infatti creato un ampio network e una solida partnership con le maggiori imprese italiane grazie ad un approccio personalizzato, basato sulle esigenze di ogni singola azienda. La collaborazione si declina attraverso:

  • Invio CV book
  • Condivisione opportunità di internship e di lavoro
  • Presentazioni on campus
  • Career Day
  • Attivazione di project work
  • Attività in aula con testimonianze da parte di manager e/o professionisti HR

 

Per informazioni riguardanti la composizione dell’aula per quanto riguarda l’età, la provenienza geografica, il background e altre informazioni, è possibile accedere al class profile, cliccando questo link: class profile_DataScience

 

I nostri partner sono i primi sostenitori dei nostri studenti, attraverso borse di studio, stage e opportunità professionali.

Le imprese partner di Bologna Business School per il Master in Data Science sono:

ACCENTURE AMAZON ANALYTICS NETWORK BARILLA BHALSEN BIRRA PERONI BLUE 449 BTO BUCCI INDUSTRIES CAMST CAREGIVING CARPIGIANI CHAMPION EUROPE CINECA CLARINS CLUB MED CON.TE COOP ALLEANZA 3.0 COSTA CROCIERE DATALOGIC DAVINES DEDAGROUP DELOITTE DIENNEA DOVE CONVIENE - SHOPFULLY DUCATI EATALY EGS SOLUTION ELECTROLUX ENEL ENGINEERING GENERALI ASSICURAZIONI GLAM GOOGLE GROUP M H&M HERA IBM ICONSULTING IMA IREN KPMG LAMBORGHINI LIU JO MAX MARA MONTENEGRO NESTLE' NIKE NOMISMA PRADA PUBLICIS MEDIA PWC SACMI SCS CONSULTING SYSDATA TECHNOGYM TETRAPAK UNIGRA' VALSOIA VODAFONE WEBRANKINGYOOX NET-A-PORTER GROUP

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COSTI

La quota di iscrizione per il Master è di 14.800 euro (iva esente) da corrispondersi in tre rate:

  • Prima rata: 1.850,00 euro
  • Seconda rata: 7.000,00 euro
  • Terza rata: 5.950,00 euro

La quota comprende la frequenza al Master, tutto il materiale di studio disponibile attraverso la piattaforma on line e l’accesso ai servizi di Bologna Business School, che includono: account personale wi-fi BBS, uso dei pc del Computer Lab, utilizzo delle aree studio, accesso alla palestra interna, agevolazioni per il ristorante della Scuola.
La quota dà diritto a frequentare le attività a supporto della didattica, come i corsi di lingua e le master lecture su invito.
Nel parco della Scuola è disponibile un ampio parcheggio gratuito.

Inoltre, con la Student Card dell’Università di Bologna gli studenti hanno accesso a: tutte le strutture universitarie, tra cui oltre 100 biblioteche, risorse digitali e sale studio (inclusi banche dati e abbonamenti on line); 3 mense universitarie; tariffe universitarie agevolate in una serie di strutture convenzionate. Maggiori informazioni sono disponibili sul sito dell’Università di Bologna: http://www.unibo.it/it/servizi-e-opportunita

PRESTITI SULL'ONORE

Grazie ad un accordo tra Bologna Business School e Intesa Sanpaolo i partecipanti potranno accedere al prestito sull’onore “PerTe Prestito Con Lode” a tasso agevolato a copertura della quota di iscrizione.

Principali caratteristiche:

  • Importo pari alla quota di partecipazione
  • Tasso agevolato
  • Senza garanzie
  • Rimborsabile in 10 anni
  • Senza vincoli di estinzione

 

Scarica il documento descrittivo qui

BORSE DI STUDIO

A Bologna Business School capiamo che per i nostri studenti è molto importante ricevere un supporto finanziario per raggiungere i propri obiettivi. Intraprendere un percorso di studi di elevata qualità comporta un impegno economico significativo, ma crediamo che investire nel proprio futuro sia sempre un’ottima scelta.

Bologna Business School è lieta di mettere a disposizione degli studenti più meritevoli borse di studio parziali. Tutte queste borse di studio verranno conferite in base a criteri di merito agli studenti che occuperanno le posizioni più alte in fase di selezione. Gli studenti più alti in graduatoria saranno coloro che avranno non solo un solido background accademico e professionale, ma anche coloro che avranno dimostrato di essere i più motivati a partecipare al corso.

BBS mette a disposizione borse di studio da 6.000 euro e borse di studio da 4.000 euro. Tutti i candidati saranno tenuti in considerazione per ottenere una borsa di studio senza la necessità di compilare una specifica domanda. Le borse verranno conferite durante tutte le fasi di selezione. I vincitori verranno informati al momento dell’ammissione.

 

REQUISITI

Per essere ammessi al Master è necessario disporre di:

  • una laurea di primo livello (da conseguire entro la data di scadenza delle immatricolazioni)
  • Ottimo livello di lingua inglese

L’ammissione al corso è subordinata all’esito positivo di un colloquio individuale e del test di lingua inglese, ove non madrelingua inglese.

PROCESSO DI AMMISSIONE

Il Master si rivolge a candidati che abbiano conseguito una laurea di primo livello prima della scadenza delle immatricolazioni di ogni fase.
Le fasi di immatricolazione sono due: le iscrizioni per il primo round chiudono il 3 luglio 2018,  per il secondo round chiudono il 3 ottobre 2018.

Il processo di selezione implica:

I documenti da inviare a datascience@bbs.unibo.it sono:

  • CV
  • Certificato di laurea
  • Fotocopia della Carta d’Identità
  • Lettera motivazionale
  • Lettera/e di referenze (opzionale ma consigliata)
  • Copie firmate del modulo d’iscrizione e della ricevuta di pagamento della tassa d’iscrizione, da scaricare connettendosi a “studenti online” dopo la registrazione.

Il processo di selezione si tiene presso Bologna Business School. Le selezioni per il primo round avranno luogo il 10 luglio 2018, mentre le selezioni per il secondo round il 9 ottobre 2018.
In linea con il numero di posti disponibili, l’ammissione al corso dipende dalla posizione in graduatoria del candidato che si baserà sul punteggio totale ottenuto durante il processo di selezione.

Per ulteriori dettagli riguardo il processo di selezione, consultate il bando d’ammissione scaricabile qui sotto.

FAQs

Certamente. I cittadini non-UE devono richiedere un visto per studenti prima di poter iniziare i loro studi. Il Team MBA ti invierà una lettera di ammissione e una lettera di supporto in modo da agevolare la tua richiesta. In caso di necessità, contatteremo direttamente le ambasciate per capire l'origine del problema e per risolverlo.
Dopo l'arrivo in Italia, dovrai fare domanda per ottenere il permesso di soggiorno. Il nostro staff vi aiuterà a compilare i moduli e vi fornirà il supporto necessario per completare le procedure.
Se non vivi in Italia, puoi partecipare alle selezioni attraverso Skype. Sarai contattato pochi giorni prima della data del colloquio e riceverai gli orari per il test di’ingresso e per il colloquio individuale. A questo punto dovrai inviarci il tuo ID Skype in modo da ricevere la nostra chiamata.
Sì. Non preoccuparti se non sei in possesso di un certificato IELTS o TOEFL, il tuo livello d’Inglese sarà valutato durante il colloquio con i membri della nostra Facoltà.
A differenza della Laurea Magistrale o Specialistica, un Master Universitario, coinvolge gli studenti attivamente su casi concreti, apportando competenze che facilitano l’inserimento immediato nel mondo del lavoro. In particolare, il Master in Gestione d’Impresa, prima dello stage finale, prevede un progetto aziendale che si svolge per tutta la durata del master e 3 progetti aziendali di un mese ciascuno con altrettante imprese dell’indirizzo scelto.
Il Master di secondo livello è accessibile solo a chi possiede una laurea del Vecchio Ordinamento o una laurea Magistrale/Specialistica. Per l’accesso ai Master di primo livello è sufficiente una laurea triennale o una laurea del vecchio ordinamento.
Per accedere a un Master Universitario di I Livello è necessaria almeno la Laurea triennale (o il Diploma di Laurea vecchio ordinamento); per un Master Universitario di II Livello è richiesta la Laurea Magistrale/Specialistica (o il Diploma di Laurea vecchio ordinamento).
Non è consentita l'iscrizione contemporanea a più corsi di studio universitari. Pertanto, qualora tu sia già iscritto a un corso di Laurea di questo o di altro Ateneo, prima di immatricolarti al master è necessario presentare domanda di sospensione studi (“congelamento di carriera”) presso lo sportello di segreteria della Scuola competente. Durante il periodo di sospensione non potrai sostenere esami né accumulare frequenze relative al corso di Laurea sospeso.
Sì, è possibile iscriversi previo riconoscimento del titolo di studio posseduto presso la Rappresentanza Diplomatica Italiana nel Paese dove è stato conseguito. Maggiori dettagli sono disponibili nel bando di concorso.
Effettuata la registrazione e il pagamento della quota richiesta per l’iscrizione, dovrai presentare o spedire a mezzo raccomandata A.R. ad Alma Bologna Business School (Via degli Scalini 18 - 40136 Bologna), i seguenti documenti:

• copia della ricevuta di pagamento del contributo di euro 60,00 per prestazioni amministrative;
• scheda riepilogativa;
• modulo di scelta d’indirizzo compilato (solo per Master in Gestione d'Impresa);
• copia del documenti di identità;
• certificato di laurea (o dichiarazione sostitutiva);
• curriculum vitae;
• eventuali titoli aggiuntivi alla laurea valutabili ai fini dell'ammissione.

No, una volta superate le selezioni si potrà decidere se formalizzare l’iscrizione al Master attraverso l’immatricolazione. È tuttavia indispensabile partecipare al processo di selezione e superarlo per immatricolarsi.
È indispensabile, ai fini dell’immatricolazione, aver acquisito il titolo di studio entro la data di scadenza delle immatricolazioni.
Se hai superato le selezioni, potrai comunque iscriverti come uditore.
Un uditore è un partecipante al Master che, pur avendo superato le selezioni, non dispone di un titolo di Laurea Magistrale/Specialistica/Vecchio Ordinamento o non si è laureato entro i termini previsti dal bando.
I CFU o Crediti Formativi Universitari sono uno strumento per misurare la quantità di lavoro di apprendimento, compreso lo studio individuale, richiesto allo studente per acquisire conoscenze e abilità nelle attività formative previste dai corsi di studio.
Un credito (CFU) corrisponde di norma a 25 ore di lavoro che comprendono lezioni, esercitazioni, etc., ma anche lo studio a casa. Per ogni anno accademico, ad uno studente impegnato a tempo pieno nello studio è richiesta una quantità media di lavoro fissata in 60 crediti, ossia 1500 ore. I CFU si acquisiscono con il superamento dell’esame o altra prova di verifica.
I crediti sono un elemento che consente di comparare diversi corsi di studio delle università italiane ed europee attraverso una valutazione del carico di lavoro richiesto allo studente in determinate aree disciplinari per il raggiungimento di obiettivi formativi definiti. Essi facilitano la mobilità degli studenti tra i diversi corsi di studio, ma anche tra università italiane ed europee. I crediti acquisiti durante un corso di studio possono essere riconosciuti per il proseguimento in altri percorsi di studio.
L’Università di Bologna utilizza il sistema ECTS applicando accuratamente il Sistema Europeo di trasferimento dei crediti (ECTS - European Credit Transfer System) in tutti i corsi di studio di primo ciclo (Laurea), secondo ciclo (Laurea Magistrale) e ciclo unico. L’ECTS è uno standard riconosciuto che nasce con lo scopo di favorire la mobilità degli studenti in ambito europeo e lo scambio culturale. Tale standard permette, infatti, la comparazione dei sistemi di crediti adottati negli istituti universitari e di alta formazione in Europa, per la progettazione e l'attivazione del percorso formativo degli studenti. Ciò permette allo studente che ha studiato in un paese di avere riconosciuti i proprio studi presso l’istituzione di un altro paese che aderisce allo standard.
Sì, ogni Master si articola in più corsi, al termine dei quali è previsto un esame di profitto a cui corrispondono CFU.
Puoi contattare direttamente l’Help Desk, via e-mail: help.studentionline@unibo.it, o telefonicamente: +39 0512099882; oppure puoi fare richiesta on line: https://studenti.unibo.it/sol/welcome.htm
La Scuola supporta gli studenti nella ricerca dell’alloggio, fornendo i riferimenti di strutture convenzionate e di residenze private già utilizzate da ex studenti.
La Scuola organizza diverse occasioni di incontro, confronto, networking, formazione, aggiornamento riservati alla Community degli Alumni (coloro che hanno frequentato un percorso in Alma Bologna Business School). Per approfondimenti visita la sezione Community del nostro sito.

Faculty

I docenti di Bologna Business School lavorano insieme per offrire standard di insegnamento di livello elevato. Un approccio internazionale e interdisciplinare è garantito da un team composto da accademici italiani, visiting professor, guest speaker e top manager.

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