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Appunti universitari condivisi: data analytics for business

LM-82 - Scienze statistiche - Cattolica del Sacro Cuore

Il corso di Laurea magistrale in Data analytics for business intende fornire agli studenti una formazione statistica di livello avanzato per affrontare problematiche di analisi e consulenza in ambito aziendale, così come comprendere e sviluppare moderne tecniche di Data Science.
I principali obiettivi formativi qualificanti il corso di laurea magistrale in Data analytics for business sono:
1.Fornire una solida preparazione sui metodi statistici e di machine learning che consenta la costruzione di modelli inferenziali e previsionali con finalità esplorative, confermative o comunque di supporto ai processi decisionali.
2.Fornire competenze per l’analisi di ampi database, sia strutturati che non strutturati, e strumenti di programmazione per la costruzione di algoritmi utili all’implementazione di metodi per l’analisi di dati in contesti operativi.
3.Sviluppare capacità analitiche per affrontare problemi di carattere aziendale, prospettando soluzioni originali di supporto ai complessi processi decisionali propri della odierna direzione d'impresa e di comunicare in modo efficace i risultati attraverso le moderne tecniche di visualizzazione dei dati.
4.Completare la formazione con strumenti di natura giuridica legati all’uso di tecnologie digitali per la raccolta e l’analisi dei dati.

Al termine del corso, lo studente avrà maturato le competenze necessarie per svolgere il ruolo di Data analyst e Business analyst e sarà in grado di fornire un contributo rilevante nell’ambito di aziende, organizzazioni e istituzioni le cui strategie decisionali sono guidate dai dati. Il corso offre anche la possibilità di acquisire una preparazione adeguata per accedere a dottorati di ricerca in ambito Statistica/Data Science.

Ecco tutti i dettagli sul corso di laurea selezionato. Sul UniDocs troverai gli appunti condivisi dagli altri studenti del tuo corso di laurea, ordinati per materia. Ricordati che per poter visualizzare il materiale devi essere registrato al sito e possedere un numero di crediti sufficiente.

• [P054331310] APPLIED LINEAR MODELS (Gruppon.11° anno)
• [P921452066] STATISTICAL INFERENCE (Gruppon.11° anno)
• [P765382879] COMPUTATIONAL STATISTICS (Gruppon.11° anno)
• [P811426464] STATISTICAL LEARNING (Gruppon.12° anno)
• [P541546301] TIME SERIES AND SPATIAL DATA ANALYSIS (Gruppon.12° anno)
• [P811254445] MATHEMATICAL METHODS AND PROBABILITY (Gruppon.11° anno)
• [P997889219] STOCHASTIC PROCESSES AND OPTIMIZATION FOR MACHINE LEARNING (Gruppon.12° anno)
• [P689939569] BAYESIAN MODELLING (Gruppon.11° anno)
• [P786163895] FINANCIAL MARKETS AND INSTITUTIONS (Gruppon.12° anno)
• [P527349232] MARKETING ANALYTICS (Gruppon.12° anno)
• [P146686503] PRINCIPLES OF MANAGEMENT AND TECH LAW (Gruppon.11° anno)
• [P314524449] NEW VENTURE DEVELOPEMENT AND DATA-DRIVEN STRATEGY (Gruppon.11° anno)
• [P932622153] EMPIRICAL ECONOMICS (Gruppon.12° anno)
• [P421373707] PRINCIPLES OF MANAGEMENT AND TECH LAW (Gruppon.11° anno)
• [P904563319] ADVANCED PROGRAMMING AND DEEP LEARNING FOR AI (Gruppon.12° anno)
• [P034133716] DATA VISUALIZATION AND TEXT MINING (Gruppon.12° anno)

Sbocchi lavorativi
Statistici - (2.1.1.3.2)
Analisti di mercato - (2.5.1.5.4)
Specialisti dell'economia aziendale - (2.5.3.1.2)
Ricercatori e tecnici laureati nelle scienze economiche e statistiche - (2.6.2.6.0)