Data Science
Il corso di studio in breve
Il corso di laurea magistrale in Data Science è progettato per fornire agli studenti una preparazione interdisciplinare nelle aree di informatica, statistica e matematica, con particolare riferimento ad applicazioni alle scienze economico-sociali.
Il corso è interdipartimentale e prevede, al primo anno, corsi e laboratori tematici comuni, che introducono lo studente alle principali metodologie statistiche e tecnologie informatiche e forniscono conoscenze inerenti ad aspetti applicativi delle scienze giuridiche ed economico-aziendali.
Già nel primo semestre del primo anno gli studenti impareranno a utilizzare linguaggi di programmazione quali Python, R e SQL, tra le abilità informatiche più richieste a un data scientist e, più in generale, nel mondo del lavoro. Il secondo anno è dedicato all'acquisizione delle conoscenze di dominio relative al curriculum scelto. Le prove d’esame di molti insegnamenti prevedono attività pratiche basate sull’analisi di dati reali che allenano lo studente all’utilizzo di software, alla redazione di report e al corrispettivo story-telling, mansioni tipiche del data scientist.
Il corso è erogato interamente in lingua inglese e prevede esperienze di studio all'estero e attività di tirocinio in aziende e imprese del settore.
Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Data Science si propone di formare laureati capaci di valorizzare l’enorme patrimonio dei dati che gli strumenti tecnologici rendono disponibili, creando nuove opportunità di business e di sviluppo di servizi innovativi in vari settori (aziendale, industriale, terziario e scientifico-tecnologico e delle amministrazioni pubbliche e private).
In particolare, il corso si propone di formare laureati in grado di:
- ricoprire ruoli di Data analyst e Data scientist in aziende e amministrazioni pubbliche e private;
- esercitare ruoli di responsabilità e consulenziali;
- operare in team insieme a specialisti in ambito scientifico-tecnologico utilizzando l’analisi dei dati per la verifica di modelli teorici, nel disegno dei protocolli sperimentali e nella estrazione di informazioni da dati osservati;
- affrontare problemi inerenti l’analisi economico-finanziaria e l’organizzazione aziendale utilizzando strumenti quantitativi;
- utilizzare metodi e tecniche di machine learning e di pattern recognition per il trattamento automatico di testi, l’analisi di immagini e l’analisi predittiva in ambiti economico-finanziari;
- operare nel mondo dell’Internet of Things e dell’Industrial Internet of Things;
- operare in ambito industriale per il monitoraggio, controllo e certificazione della qualità della produzione;
- individuare le soluzioni più idonee per l'analisi dei dati.
Sbocchi professionali
Le nuove figure professionali formate sono destinate a svolgere un ruolo centrale e strategico in molteplici ambiti, quali ad esempio il management aziendale, la competitività delle imprese, la gestione del territorio, la valutazione delle performance delle politiche pubbliche.
Classificazione Istat delle professioni
- Statistici - (2.1.1.3.2)
- Analisti e progettisti di software - (2.1.1.4.1)
- Analisti di sistema - (2.1.1.4.2)
- Specialisti della gestione nella Pubblica Amministrazione - (2.5.1.1.1)
- Specialisti della gestione e del controllo nelle imprese private - (2.5.1.2.0)
- Analisti di mercato - (2.5.1.5.4)
- Specialisti dei sistemi economici - (2.5.3.1.1)
- Specialisti dell'economia aziendale - (2.5.3.1.2)
