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Il Master ha l’obiettivo di fornire gli strumenti e le competenze sugli sviluppi recenti delle metodologie di analisi dati e delle tecnologie informatiche, preoccupandosi anche di informare su come costruire i link tra di essi o tra le loro diverse declinazioni funzionali e generazionali.Si studieranno metodologie di Data Quality e Data Management, di analisi Statistica dei Dati, di Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring, da un punto di vista operativo, con l’utilizzo di software statistico proprietario (SAS®) e open source (Knime e R). Particolare attenzione è dedicata alla comunicazione e al confezionamento della reportistica e alla trasmissione dei risultati del processo analitico, con aperture ai nuovi media (Facebook, Twitter, ecc.). Il Master è pensato in modo da poter consentire l’apprendimento ai laureati in ogni classe di laurea, secondo la logica interdisciplinare che caratterizza la moderna professione del DataScientist.
Il Master risponde all'esigenza delle Aziende di disporre di moderne professionalità in ambito ICT e Analytics, capaci di tradurne le esigenze informative e di comunicazione in progetto esecutivo, trattando con la statistica (data mining) e producendo report comprensibili a partire da una conoscenza profonda dei dati e della loro struttura.
In particolare il Master, rivolto a laureati in discipline umanistiche, sociali e scientifiche, favorisce la formazione di professionisti per aziende che posseggano o trattino, per la natura del loro business, grandi masse di dati: banche, assicurazioni, grandi imprese manifatturiere e di servizio, tutta la pubblica amministrazione (enti e servizi), grandi catene commerciali e reti di vendita.
Altri potenziali interessati sono tutti coloro che per la necessità della loro professione devono trattare i dati: enti di ricerca, fondazioni, Università, Media, ecc.
Tutto il Master è pensato in modo da poter consentire l’apprendimento ai laureati in ogni disciplina, secondo la logica interdisciplinare che caratterizza la moderna professione del DataScientist.
Il Master ha l’obiettivo di fornire gli strumenti per affrontare e risolvere i problemi generati dallo sviluppo dell’ICT, aggiornando le competenze degli iscritti sugli sviluppi recenti delle metodologie di analisi dati e delle tecnologie di elaborazione dei dati.Si studieranno metodologie di Data Quality e Data Management, di analisi Statistica dei Dati, di Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring, da un punto di vista operativo, con l’utilizzo di software statistico proprietario (SAS®) e open source (Knime e R). Particolare attenzione è dedicata alla comunicazione, alla Data Visualization, alla progettazione della reportistica e dello storytelling e alla trasmissione dei risultati del processo analitico, con aperture ai nuovi media (Facebook, Twitter, ecc.).
Verrà chiarito operativamente il significato di BIG DATA in diversi contesti (IOT e Web Scraping).
Il Master è rivolto sia ai neolaureati, sia a persone già occupate interessate ad aggiornare il proprio profilo professionale allineandolo sulle nuove competenze richieste dal mercato del lavoro o ad inserirsi nel settore grazie alle competenze acquisite durante l’esperienza formativa.
Esiti occupazionali: nelle edizioni concluse del Master si sono diplomati oltre 150 studenti. Il 93% attualmente lavora e nel 68% dei casi in ambiti legati al Master.
Il Master corrisponde a 60 crediti formativi universitari (CFU) e ha una durata di circa 1.500 ore, così articolate:
• Lezioni n. 310 ore, studio individuale n. 690 ore, corrispondenti ad un totale di 40 CFU
• Tirocinio minimo n. 400 ore, pari a 16 CFU.
• Prova finale n. 100 ore, pari a 4 CFU
Le lezioni saranno articolate nelle seguenti insegnamenti:
• Software per la Business Intelligence e metodologie di programmazione
• Data Management e trattamento dei dati non strutturati
• Raccolta dei dati e data quality
• Statistica per la BI
• Mining I – Statistica Descrittiva
• Mining II – Machine learning e text mining
• Mining III – Sintesi dell’informazione statistica
• Modelli e modelli di equazioni strutturali
• Tecniche di simulazione
• Interpretazione e comunicazione delle relazioni statistiche
Le lezioni, con frequenza obbligatoria, avranno inizio a partire indicativamente dal mese di marzo e si concluderanno indicativamente entro il mese di ottobre.
Per agevolare la partecipazione anche delle persone occupate le lezioni si terranno indicativamente nei seguenti giorni:
Si prevede inoltre la frequenza a tempo pieno (dal lunedì al giovedì) durante la prima settimana di Master, ed una ulteriore settimana a tempo pieno indicativamente nel mese di Maggio/Giugno.
Per esigenze didattiche, in accordo con gli studenti, potranno essere aggiunte ulteriori giornate di lezione in presenza.
Per le modalità di frequenza consultare il sito web del Master.
Possono accedere al Master neolaureati o occupati in possesso di qualsiasi Laurea del Vecchio e del Nuovo Ordinamento (I e II livello).
Il Comitato Scientifico potrà ammettere anche laureati/e stranieri con titolo equivalente
Potranno inoltre essere ammessi anche i laureandi, a condizione che abbiano conseguito il titolo entro la scadenza prevista per il perfezionamento dell'immatricolazione. Non è ammessa l'iscrizione contemporanea a più corsi di studio che comportino il conseguimento di un titolo accademico.
La selezione avverrà sulla base dell’analisi del curriculum vitae e sulla base di un colloquio durante il quale verranno anche valutati la comprensione della lingua inglese scritta e la propensione al ragionamento e verrà somministrato un questionario.
Al termine della selezione verrà redatta la graduatoria degli idonei, cui sarà proposta, nel limite dei posti disponibili, l’iscrizione al Master.
Le specifiche riguardo il perfezionamento dell’iscrizione e dell’immatricolazione e del pagamento della I rata saranno comunicate dalla Segreteria Master Corep.
RIDUZIONE DI 320 EURO SULLA QUOTA PER ISCRIZIONI ENTRO IL 19 DICEMBRE 2023
Totali:
Professione Corpo Docente:
Il Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science presso l'Università degli Studi di Torino rappresenta un punto di riferimento formativo per coloro che aspirano a diventare protagonisti nell'universo del Data Science e della Business Intelligence (BI). Con un programma che abbraccia ICT, Analytics, e l'arte della comunicazione dei dati, questo percorso offre una preparazione professionale completa e interdisciplinare.
Il corso si prefigge di trasmettere metodologie avanzate di analisi dati e di formare esperti capaci non solo di gestire grandi masse di dati con competenze tecniche sia in ambienti proprietary (SAS®) che open source (Knime, R), ma anche di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi attraverso la Data Visualization e lo storytelling. Un focus particolare è posto sull’apprendimento pratico e sulla capacità di applicare le conoscenze in contesti reali, rendendo il master ideale per neolaureati e professionisti che ambiscono a una carriera in ambiti orientati ai dati.
Il Master, erogante 60 CFU, è strutturato in modo da promuovere un apprendimento su più livelli, con 310 ore di lezione e 400 ore di tirocinio. Il curriculum copre una vasta gamma di insegnamenti, inclusi Software per la BI, Data Management, Mining e Modelli di equazioni strutturali. Le classi, a frequenza obbligatoria, sono programmate per facilitare la partecipazione di tutti, compresi i professionisti già impegnati nel mondo del lavoro.
L'accesso al Master è aperto sia a neolaureati di qualsiasi disciplina sia a professionisti desiderosi di accrescere le proprie competenze. Il processo di selezione prevede l'analisi del curriculum e un colloquio, con particolare attenzione alle capacità analitiche e alla comprensione dell'inglese. Posto limitato a 30 allievi per garantire un’alta qualità formativa.
Gli esiti occupazionali testimoniano l’eccellente inserimento nel settore: il 93% dei diplomati lavora, con il 68% impiegato in ruoli direttamente collegati alle competenze acquisite.
Il Master in Analisi Dati a Torino apre le porte a carriere stimolanti in un'era dominata dai dati, preparando i professionisti di domani con competenze teoriche e pratiche ad alto valore aggiunto.