Data science
Classe: LM-91 - Tecniche e metodi per la societa dell'informazione
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La Scuola di Scienze
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La laurea magistrale in Data Science è concepita come una piattaforma multidisciplinare che copre un ampio spettro di teorie e strumenti provenienti da diverse discipline come, e.g., ingegneria, informatica, matematica, statistica, machine learning, intelligenza artificiale.
Attraverso questo programma, imparerai a gestire grandi moli di dati, ottenendo informazioni utili per i processi decisionali. Potrai scegliere tra quattro curriculum focalizzati su aree fortemente legate all'analisi dei big data. Avrai la possibilità di lavorare presso aziende che erogano servizi informatici, startup e aziende high-tech, amministrazioni pubbliche e centri di ricerca. Il corso è interamente erogato in lingua inglese.
Curriculum:
- Biological Data Analytics
- Cognitive, Social and Economic Data Analytics
- Machine Learning for Intelligent Systems
- Mathematics of Data Science
Erasmus Mundus Joint Master Degree BDMA - Big Data Management and Analytics
Curricula
BDMA; Data Science
Approfondimento
Caratteristiche e finalita'
L'obiettivo del Corso di laurea e' formare una figura di data scientist molto richiesta da aziende e servizi, le cui competenze tecniche sono accompagnate da una preparazione multidisciplinare relativa a vari ambiti in cui emergono big data e pertanto pronta a dialogare con figure che operano a livello dirigenziale nella pianificazione del trattamento dei dati. Le laureate e i laureati in Data Science dovranno essere in grado di utilizzare metodologie proprie dell'ingegneria, dell'informatica, della statistica e della matematica per la raccolta, gestione, elaborazione e analisi dei big data, e la conseguente traduzione in informazioni fondamentali per il processo conoscitivo e decisionale all'interno dei settori innovativi di business e sociali.
Ambiti occupazionali
Chi consegue il titolo magistrale in Data Science potra' trovare occupazione in Italia o all'estero presso
• aziende che erogano servizi informatici, in particolare societa' di consulenza;
• startup e aziende ad alto livello di tecnologia;
• amministrazioni pubbliche;
• centri di ricerca.
Curricula
BDMA; Data Science
Elenco insegnamenti
Descrizione del percorso formativo
I AnnoATTIVITA' OBBLIGATORIE OPTIMIZATION FOR DATA SCIENCE [CFU 6] STATISTICAL LEARNING 2 (MOD. B) [CFU 6] STATISTICAL LEARNING 1 (MOD. A) [CFU 6] STATISTICAL LEARNING (C.I.) [CFU 0] ATTIVITA' A SCELTA OMICS IN HUMAN DISEASE [CFU 6] INTRODUCTION TO MOLECULAR BIOLOGY [CFU 6] SYSTEMS BIOLOGY [CFU 6] MATHEMATICAL CELL BIOLOGY [CFU 6] LAW AND DATA [CFU 6] HIGH DIMENSIONAL PROBABILITY FOR DATA SCIENCE [CFU 6] STOCHASTIC METHODS [CFU 6] FINANCIAL MATHEMATICS FOR DATA SCIENCE [CFU 6] MATHEMATICAL MODELS AND NUMERICAL METHODS FOR BIG DATA [CFU 6] HUMAN COMPUTER INTERACTION [CFU 6] GAME THEORY [CFU 6] PROCESS MINING [CFU 6] COGNITION AND COMPUTATION [CFU 6] DEEP LEARNING [CFU 6] FUNDAMENTALS OF INFORMATION SYSTEMS [CFU 12] KNOWLEDGE AND DATA MINING [CFU 6] MACHINE AND DEEP LEARNING (MOD. A) [CFU 6] MACHINE AND DEEP LEARNING (MOD. B) [CFU 6] STRUCTURAL BIOINFORMATICS [CFU 6] HUMAN DATA ANALYTICS [CFU 6] NETWORK SCIENCE [CFU 6] BIG DATA COMPUTING [CFU 6] INFORMATION RETRIEVAL [CFU 6] MACHINE AND DEEP LEARNING (C.I.) [CFU 0] II AnnoATTIVITA' OBBLIGATORIE STAGE [CFU 15] COGNITIVE, BEHAVIORAL AND SOCIAL DATA [CFU 6] ATTIVITA' A SCELTA BIOINFORMATICS [CFU 6] BIOLOGICAL DATA [CFU 6] LAW AND DATA [CFU 6] STOCHASTIC METHODS [CFU 6] TIME-SERIES ANALYSIS FOR BUSINESS ECONOMIC AND FINANCIAL DATA [CFU 6] BUSINESS ECONOMIC AND FINANCIAL DATA [CFU 6] STATISTICAL LEARNING [CFU 6] STATISTICAL METHODS FOR HIGH DIMENSIONAL DATA [CFU 6] VISION AND COGNITIVE SYSTEMS [CFU 6] DEEP LEARNING AND HUMAN DATA ANALYTICS [CFU 6]
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