data science and economics - scienza dei dati e economia

Il corso di laurea magistrale in Data Science and Economics si propone di fornire una formazione avanzata sulle metodologie e sugli strumenti informatici, quantitativi e metodologici atti ad interpretare e analizzare fenomeni complessi nei settori dell'economia, del marketing, del business e della finanza o delle scienze sociali. Il percorso di studi offre competenze metodologiche di teoria economica, teoria delle decisioni in condizioni di incertezza, tecniche di micro-econometria e analisi delle serie storiche, così come competenze avanzate sulle nuove tecnologie informatiche di data management e scalabilità dei sistemi di analisi in ambienti cloud, oltre che di tecniche di apprendimento automatico per l’estrazione e classificazione dell’informazione. A tali competenze metodologiche di base si aggiungono possibili percorsi che forniscono conoscenze specialistiche in merito a: i) applicazioni economiche nell’ambito della valutazione delle politiche o degli investimenti, oltre che le basi per nuovi approcci all’analisi dei mercati finanziari e del rischio; ii) aspetti di innovazione tecnologica e del loro impatto sul business data-driven, inclusi nuovi mercati e settore fintech; ) lo studio dei fenomeni sociali attraverso tecnologie innovative di analisi dei big data e Social Media e analisi testuale. Nel percorso formativo sono presenti dei laboratori, in parte svolti dalle aziende, per sviluppare tra gli studenti una maggiore attitudine al problem solving e renderli consapevoli e reattivi di fronte alle sfide del mondo del lavoro. I laureati in Data Science and Economics, data la multidisciplinarità della loro formazione metodologico-tecnica e pratica, possono essere inseriti in vari settori lavorativi: aziende di piccole, medie e grandi dimensioni e centri di ricerca che operano nel settore dell'elaborazione dell'informazione, società ed enti pubblici coinvolte nella gestione di grandi moli di dati, laboratori di ricerca e sviluppo, pubblici e privati, start-up innovative, aziende sanitarie, industrie biomediche e farmaceutiche, società di consulenza.

The master's degree program in Data Science and Economics aims to provide advanced training on information technology, quantitative and methodological methods and tools for interpreting and analyzing complex phenomena in the sectors of economics, marketing, business and finance or social sciences. The course of study offers methodological skills of economic theory, theory of decisions in conditions of uncertainty, micro-econometrics techniques and analysis of time series, as well as advanced competences on new information technologies for data management and scalability of analysis systems in cloud environments, as well as automatic learning techniques for information extraction and classification. To these basic methodological skills are added possible paths that provide specialized knowledge about: i) economic applications in the evaluation of policies or investments, as well as the basis for new approaches to the analysis of financial markets and risk; ii) aspects of technological innovation and their impact on data-driven business, including new markets and the fintech sector; ) the study of social phenomena through innovative technologies of big data analysis and social media and textual analysis. In the training course there are laboratories, partly carried out by companies, to develop a greater aptitude for problem solving among students and make them aware and reactive to the challenges of the labour market. Data Science and Economics graduates, given the multidisciplinary nature of their methodological-technical and practical training, can be included in various work sectors: small, medium and large companies and research centers operating in the information processing sector, companies and public bodies involved in the management of large amounts of data, research and development laboratories, public and private, innovative start-ups, health companies, biomedical and pharmaceutical industries, consulting companies.