Corso di laurea magistrale in

Scienze statistiche

Classe: LM-82 - Scienze statistiche

Classe LM-82 - Scienze statistiche
Durata 2 anni
Sede Padova
Lingua Italiano
Avviso di ammissione Download
Contributi e borse
Presidente del corso NICOLA SARTORI
Accesso Accesso libero con requisiti

La presenza di grandi moli di dati che necessitano di essere raccolti, analizzati ed elaborati è alla base di corsi di data science come questo in scienze statistiche che forma figure di elevata professionalità e dall’occupabilità ampiamente garantita. Sono infatti numerosi i settori della produzione di beni e servizi che richiedono soluzioni statistiche e rendono fondamentale l’evoluzione continua della disciplina. Acquisirai le conoscenze della teoria della probabilità, della statistica e della modellazione stocastica e gli strumenti, i metodi e i modelli per l'analisi di dati in diversi contesti applicati, che vanno dal demografico al sociale, dall’aziendale al finanziario, dal tecnologico al biologico e al medico. Potrai lavorare in aziende di produzione e servizi, commerciali, profit e no profit, in istituti bancari e finanziari, enti pubblici.

  Approfondimento

Caratteristiche e finalità
Il Corso si configura come un corso di laurea in Data science e forma figure di elevata professionalità nella gestione e l'analisi dei dati. Fornisce solide competenze sia tecniche che sostantive, che consentono di utilizzare teorie e tecniche statistiche nella raccolta, analisi e sintesi di informazioni, nella definizione di modelli utili per interpretare le grandi quantità di dati oggi disponibili, nell'individuazione di soluzioni statistiche adatte ai vari settori della produzione di beni e servizi e nell'incremento della conoscenza scientifica in materia.
L'iscrizione al Corso richiede solide conoscenze pregresse di matematica e di statistica e propone l'acquisizione di una ulteriore formazione di base, finalizzata ad approfondire, da una parte le conoscenze della teoria della probabilità e della statistica e della modellazione stocastica, e dall'altra gli strumenti, i metodi e i modelli per l'analisi di dati in diversi contesti applicati.
Tali basi comuni sono necessarie alla successiva preparazione specializzata, articolata nell'acquisizione di ulteriori competenze, sia di metodo sia sostantive. Chi studia potrà orientare la propria specializzazione verso ambiti diversi. Infatti, oltre a una principale e solida preparazione nelle materie statistiche e di data science, viene proposto a studentesse e studenti di scegliere almeno una materia da approfondire di ambito non statistico, come ad esempio quello sociale e demografico, economico e finanziario, aziendale e di marketing, tecnologico, biologico, medico, ecc.

Ambiti occupazionali
La collocazione professionale di laureate e laureati in Scienze statistiche avviene in diversi ambiti: aziende di produzione e servizi, aziende commerciali, aziende profit e no profit, istituti bancari e finanziari, enti pubblici. Coerentemente con i propri interessi e le proprie attitudini, chi studia ha l'opportunità di specializzarsi nell'analisi di mercato, nella gestione delle imprese, nella finanza, nei fenomeni economici e sociali, negli ambiti biomedici, ecc. Con queste competenze, può trovare collocazione in diverse aree funzionali quali: data science, marketing strategico, analisi del mercato, previsione delle vendite, ricerca e sviluppo, supporto alla direzione generale, pianificazione e controllo, gestione di sistemi informativi economici, analisi delle politiche industriali, del lavoro e territoriali, uffici studi, promozione finanziaria, analisi dei mercati finanziari e dei portafogli di investimenti, controllo della qualità, valutazione della soddisfazione di clienti o utenti, conduzione di indagini campionarie, previsioni demografiche.

  Elenco insegnamenti

I Anno INTRODUZIONE ALLA BIOLOGIA [ LIBERO VITIELLO ] FISICA DELLE PARTICELLE: FONDAMENTI, STRUMENTI E METODI DI ANALISI [ TOMMASO DORIGO ] APPRENDIMENTO AUTOMATICO [ FABIO AIOLLI ] METODI INFORMATICI PER LA STATISTICA E IL DATA SCIENCE [ EMANUELE DI BUCCIO ] PSICOMETRIA PER LE NEUROSCIENZE COGNITIVE [ LIVIO FINOS ] INTRODUCTION TO STOCHASTIC PROCESSES [ MARCO FORMENTIN ] OTTIMIZZAZIONE STOCASTICA [ LUIGI DE GIOVANNI ] GLI OBIETTIVI DELLA RICERCA CLINICA IN ONCOLOGIA [ PIERFRANCO CONTE ] MARKETING QUANTITATIVO [ CLAUDIO MOSCARDINI ] MARKETING PROGREDITO [ ROBERTO GRANDINETTI ] SOCIAL MEDIA CALCOLO DELLE PROBABILITA' [ MARKUS FISCHER ] ANALISI DEI DATI (DATA MINING) [ BRUNO SCARPA ] STATISTICA PROGREDITO [ NICOLA SARTORI ] MODELLI STATISTICI PER DATI SOCIALI [ FAUSTA ONGARO ] PROVA FINALE II Anno METODI STATISTICI PER DATI FUNZIONALI METODI STATISTICI PER DATI CON ELEVATA DIMENSIONALITA' THEORY AND METHODS OF INFERENCE STATISTICA MEDICA ED EPIDEMIOLOGIA PROGREDITO STATISTICA ITERAZIONE STATISTICA COMPUTAZIONALE PROGREDITO STRUMENTI STATISTICI PER L'ANALISI DI DATI AZIENDALI METODI STATISTICI PER L'INFERENZA CAUSALE METODI STATISTICI PER L'ANALISI DEI DATI GERARCHICI ANALISI DEI DATI IN FINANZA TEMI E METODI DI POPOLAZIONE E SOCIETA' DATI MULTI-FONTE E ANALISI TERRITORIALI TIROCINIO FORMATIVO STATISTICA PER LA TECNOLOGIA E L'INDUSTRIA BIOSTATISTICA COMPUTAZIONALE E BIOINFORMATICA MODELLI STATISTICI PER DATI ECONOMICI METODI STATISTICI PER IL MARKETING METODI E MODELLI STATISTICI PER LA FINANZA TEORIE E MODELLI DEMOGRAFICI METODI STATISTICI PER DATI FUNZIONALI METODI STATISTICI PER DATI CON ELEVATA DIMENSIONALITA' THEORY AND METHODS OF INFERENCE STATISTICA MEDICA ED EPIDEMIOLOGIA PROGREDITO STATISTICA ITERAZIONE STATISTICA COMPUTAZIONALE PROGREDITO STRUMENTI STATISTICI PER L'ANALISI DI DATI AZIENDALI METODI STATISTICI PER L'INFERENZA CAUSALE METODI STATISTICI PER L'ANALISI DEI DATI GERARCHICI ANALISI DEI DATI IN FINANZA TEMI E METODI DI POPOLAZIONE E SOCIETA' DATI MULTI-FONTE E ANALISI TERRITORIALI TIROCINIO FORMATIVO STATISTICA PER LA TECNOLOGIA E L'INDUSTRIA BIOSTATISTICA COMPUTAZIONALE E BIOINFORMATICA MODELLI STATISTICI PER DATI ECONOMICI METODI STATISTICI PER IL MARKETING METODI E MODELLI STATISTICI PER LA FINANZA TEORIE E MODELLI DEMOGRAFICI

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