Il Corso di Laurea Magistrale intende far acquisire ai futuri laureati conoscenze e competenze specifiche nell'ambito della Data Science. Più precisamente, il percorso di studio è teso a formare professionisti in grado di utilizzare tecniche matematico-statistiche e informatiche all'interno di aziende e amministrazioni pubbliche e private, inclusi enti o istituti di ricerca scientifica e tecnologica, in particolare per quel che riguarda l'acquisizione, gestione, trattamento, analisi e utilizzo di grandi moli di dati, anche affiancando efficacemente esperti di specifici settori applicativi.
In particolare, i laureati in Data Science dovranno
- avere una preparazione che comprenda sia conoscenze tecniche specifiche, sia conoscenze fondanti ndi contesto aziendale, giuridico, sociale ed umanistico;
- saper coniugare tecnologie e metodologie matematico-statistiche e informatiche con metodi e tecniche specifiche dell'ambito in cui si troveranno ad operare;
- saper usare le tecniche e metodologie apprese per formulare, anche in modo innovativo, risposte quantitative e qualitative a problemi complessi o che richiedono un approccio interdisciplinare, in particolare quando riguardati grandi moli di dati;
-essere in grado di coadiuvare efficacemente il cambiamento e l'innovazione tecnologica e organizzativa nelle aziende e in enti o amministrazioni pubbliche e private, in particolare negli aspetti coinvolgenti l'uso e il trattamento di grandi moli di dati, strutturati o non strutturati.
Il percorso formativo è strutturato in modo tale da fornire ai laureati una formazione avanzata e in linea con lo stato dell'arte in relazione alle metodologie e soluzioni in ambito Data Science.
Le attività formative saranno svolte attraverso lezioni frontali, esercitazioni, prove di laboratorio e mediante ulteriori strumenti di supporto alla didattica. Il corso prevede anche lo svolgimento di un tirocinio presso aziende del settore, enti pubblici o privati o laboratori dell'Università al fine non solo di redigere un elaborato finale che dovrà essere presentato in seduta di laurea ma anche di condurre una esperienza formativa significativa.
Il laureato in Data Science potrà proseguire gli studi nell'ambito di Dottorati di Ricerca o Master di secondo livello.
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.
Sfoglia il materiale didattico
Con UniDocs hai l'opportunità di studiare insieme a tutto il tuo corso di laurea. Guadagna subito dei crediti, carica il materiale del tuo ultimo esame! Più condividi, più tempo avrai per studiare con tutta la community!
Materie del corso
APPRENDIMENTO AUTOMATICOcod. P622562435 · 1° anno · 0 file
DATA MININGcod. P114630621 · 1° anno · 0 file
GESTIONE DEI DATI STRUTTURATI E NON STRUTTURATIcod. P499581540 · 1° anno · 0 file
MODELLIZZAZIONE STATISTICAcod. P420923049 · 1° anno · 0 file
TRATTAMENTO DEI DATI SENSIBILIcod. P023868002 · 1° anno · 0 file
GESTIONE E ANALISI DI BIG DATAcod. P145156625 · 2° anno · 1 file
RiassuntiRiassunto gestione big data— 2022
Sono completi per la parte di Datawarehouse e NoSQL, mentre ApacheSpark è incompleto perchè finita la teoria è tutta programmazione
MODELLI DECISIONALI E OTTIMIZZAZIONEcod. P352788114 · 2° anno · 0 file
MODELLI ECONOMICI PER L'INNOVAZIONE GUIDATA DAI DATIcod. P017142871 · 2° anno · 0 file
Analisi e Modellazione dei Dati Biomedicicod. UC229962 · 2025/2026° anno · 0 file
Attività formative ulteriori (tirocini, seminari)cod. UC229963 · 2025/2026° anno · 0 file
Data Mining IIcod. magistrale/data-science::Data Mining II · 2025/2026° anno · 0 file
Deep Learningcod. magistrale/data-science::Deep Learning · 2025/2026° anno · 0 file
Elementi di Biochimicacod. magistrale/data-science::Elementi di Biochimica · 2025/2026° anno · 0 file
Fondamenti di Matematica per la Data Sciencecod. UC229945 · 2025/2026° anno · 0 file
Fondamenti di Programmazione per la Data Sciencecod. UC229946 · 2025/2026° anno · 0 file
Gestione di Dati Strutturati e non Strutturaticod. UC229947 · 2025/2026° anno · 0 file
Inglese Professionale per la Data Sciencecod. UC229952 · 2025/2026° anno · 0 file
Insegnamenti a sceltacod. magistrale/data-science::Insegnamenti a scelta · 2025/2026° anno · 0 file
Modellistica Molecolarecod. magistrale/data-science::Modellistica Molecolare · 2025/2026° anno · 0 file
Programmazione per la Bioinformaticacod. UC229961 · 2025/2026° anno · 0 file
Prova finalecod. magistrale/data-science::Prova finale · 2025/2026° anno · 0 file
Recommender Systemscod. magistrale/data-science::Recommender Systems · 2025/2026° anno · 0 file
Semantic Technologies and Knowledge Graphscod. UC229966 · 2025/2026° anno · 0 file
Sentiment Analysiscod. magistrale/data-science::Sentiment Analysis · 2025/2026° anno · 0 file
Tecnologicacod. magistrale/data-science::Tecnologica · 2025/2026° anno · 0 file
Visualizzazione dei Dati, Visual Analytics e Reportingcod. UC229956 · 2025/2026° anno · 0 file
e Biologia Molecolarecod. magistrale/data-science::e Biologia Molecolare · 2025/2026° anno · 0 file
Recensioni del corso
Studi qui? Accedi per lasciare la tua recensione e aiutare altri studenti a scegliere.
★
Nessuna recensione per ora — e la prima è la più preziosa. Condividi la tua esperienza e orienta le future matricole.
Siamo nati da poco ma abbiamo già migliaia di appunti nella nostra community!
Completa il tuo profilo
Adesso sei dei nostri!
Ottieni i primi crediti!
Carica i tuoi file
Il modo più veloce per guadagnare crediti è caricare materiale.
Ci sono tante tipologie di materiale e siamo certi che hai tanto valore da condividere con la community!
Accidenti, ancora non abbiamo il tuo corso di laurea!
Se ti va puoi inserirlo tu in pochi click — anche solo il corso di laurea, oppure completo di tutti i corsi!
Aggiungilo subito
e faremo del nostro meglio per popolarlo di materiale interessante.
Nel frattempo inizia a guadagnare crediti invitando i tuoi amici, così appena saremo attivi potrai subito accedere al materiale disponibile.
Bastano 3 amici verificati per attivare l'abbonamento…
Consiglia ai tuoi amici
Scrivi ai tuoi vecchi amici o ai tuoi nuovi colleghi di studio. Ogni email che inserisci rappresenta un mattone importante per la community.
Per ogni amico che porti otterrai nuovi crediti!