Laurea magistrale in Data Science for Economics and Health

Università degli Studi di Milano "Statale" Dipartimento di Informatica
L'Analisi della Redazione
Lettura: 6 min

Data Science tra Economia e Salute: il valore di una Laurea Magistrale

Un percorso internazionale in inglese per formare specialisti capaci di analizzare dati complessi in ambito economico e sanitario, con doppio titolo e ampia personalizzazione.

Tipologia

Laurea Magistrale

Modalità

Presenza

Destinatari

Laureati/e con 30 CFU in informatica, matematica, economia, statistica o scienze mediche

Il Core Didattico

La Laurea Magistrale in Data Science for Economics and Health offre un percorso interdisciplinare che integra informatica, statistica e matematica per affrontare fenomeni complessi nei settori economico e sanitario. Il programma, erogato completamente in inglese, include corsi su tecniche di machine learning, gestione di big data, analisi su cloud, biostatistica, econometria ed epidemiologia. La didattica alterna lezioni frontali, laboratori pratici e attività progettuali individuali, garantendo agli studenti sia una solida base teorica sia applicazioni pratiche concrete. La possibilità di scegliere tra tre percorsi di specializzazione (Data Science, Economic Data Analysis, Health) e di personalizzare il piano di studi con attività a scelta (fino a 18 ECTS), consente di modellare il percorso sulle proprie aspirazioni professionali e di ricerca.

Obiettivi Formativi e Opportunità

L’obiettivo principale del corso è formare professionisti con competenze avanzate nell’analisi dei dati applicata a economia e salute. Gli studenti imparano ad applicare strumenti quantitativi e computazionali per l’analisi di dati aziendali, di mercato, social media, nonché per la valutazione di impatti ambientali e delle politiche pubbliche. Il percorso prepara anche alla ricerca e offre solide basi per accedere a dottorati in Data Science, Informatica, Economia o Epidemiologia. L’internazionalità del programma e la presenza di moduli elettivi favoriscono l’adattabilità alle esigenze del mercato globale.

Selezione e Requisiti di Ammissione

L’accesso al corso è regolato da requisiti curriculari rigorosi: sono necessari almeno 30 CFU in discipline chiave come informatica, matematica, economia, statistica o scienze mediche (MED/01). È richiesta inoltre una conoscenza certificata della lingua inglese a livello B2, attestabile tramite certificazione ufficiale o test SLAM. La selezione prevede un test scritto online e, su decisione della Commissione, un eventuale colloquio tecnico orale. Questo garantisce l’accesso a candidati realmente preparati e motivati, assicurando così un ambiente didattico stimolante e selezionato.

Lo sapevi che?

Il corso offre la possibilità di ottenere un Double Degree, ovvero un titolo internazionale riconosciuto in più paesi, ampliando notevolmente le prospettive di carriera e mobilità accademica.

Check rapido: è il master giusto per te?

3 segnali utili

Più adatto se...

  • Ideale per chi desidera una carriera internazionale nel campo della data science applicata a economia o salute.
  • Percorso avanzato con ampio spazio alla personalizzazione e possibilità di Double Degree.
  • Forte orientamento pratico grazie a laboratori, tirocini e collaborazione con aziende e istituzioni.

Meno adatto se...

  • Non adatto a chi non possiede una solida base quantitativa o conoscenza dell’inglese almeno a livello B2.
  • Percorso impegnativo, poco indicato a chi cerca un corso breve o con impegno part-time limitato.

L'Opinione della Redazione

"Questa laurea magistrale si distingue per il respiro internazionale, la solidità metodologica e l’attenzione alla pratica. Il Double Degree e la personalizzazione del percorso ne rafforzano la spendibilità. Una scelta di valore per chi punta a ruoli avanzati in data science con applicazioni economiche o sanitarie."

Osservatorio MasterIN.it™

Analisi del Laurea magistrale in Data Science for Economics and Health e delle sue principali alternative

Il Laurea magistrale in Data Science for Economics and Health si distingue come percorso accademico specialistico di secondo livello, rivolto in particolare a chi desidera integrare competenze avanzate di data science con una forte focalizzazione sugli ambiti economico e sanitario. Questo master si rivolge soprattutto a studenti e neolaureati con una solida formazione di base che aspirano a ruoli tecnici di responsabilità, sia nella ricerca applicata sia nella consulenza e nell’analisi dati in contesti legati all’economia della salute, alla gestione sanitaria o alle policy pubbliche. Il punto di forza principale è la specificità interdisciplinare e l’impronta tecnica, favorita dalla collocazione presso il Dipartimento di Informatica, che garantisce una solida preparazione su strumenti quantitativi e metodologie computazionali. La durata di due anni, tipica delle lauree magistrali, permette un apprendimento approfondito e strutturato. Il costo non è disponibile pubblicamente, pertanto chi valuta questa scelta dovrà considerare altri parametri come durata, contenuti e opportunità di crescita specialistica.

Passando alle alternative, il Master in Data Science for Management presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore rappresenta un cambio di prospettiva notevole: si tratta infatti di un Master di primo livello, dunque accessibile anche a chi ha appena conseguito la laurea triennale e orientato a fornire competenze operative e applicate nel campo della data science con un taglio manageriale. È particolarmente adatto a chi vuole inserirsi rapidamente nel mondo del lavoro, magari senza proseguire con un percorso accademico lungo e teorico. Il costo di 10.000 € rappresenta un investimento significativo, ma inferiore rispetto ad altri master affini, e la durata di 1500 ore permette di acquisire rapidamente competenze pratiche. Il MasterIN Fingerprint Global Score (7.7) testimonia una buona reputazione a livello globale, elemento da non trascurare per chi guarda anche al mercato internazionale.

Se invece l’obiettivo è un percorso più orientato al business analytics e alla gestione strategica dei dati, il Master in Business Analytics and Data Science del POLIMI Graduate School of Management si posiziona come scelta di alto profilo internazionale. Il costo è significativamente più elevato (22.000 €), oltre il doppio rispetto alla precedente alternativa, e si configura come un investimento rilevante che però trova giustificazione in un’esperienza formativa di altissimo livello, testimoniata anche dal più alto MasterIN Fingerprint Global Score (8). È ideale per chi ambisce a ruoli di responsabilità in grandi aziende, società di consulenza o contesti multinazionali, dove la reputazione del titolo può fare la differenza.

Per chi cerca invece una specializzazione tecnica affine, ma desidera mantenere il percorso universitario di secondo livello, il Master in Computing for Data Science presso la Libera Università di Bolzano offre un’alternativa molto interessante. Anche qui si parla di laurea magistrale (2 anni), quindi con una struttura comparabile al Master principale. Il costo è decisamente accessibile (1.200 €), rappresentando la soluzione più economica tra quelle analizzate. Il focus è più sulla componente informatica pura della data science, senza la marcata declinazione su economia e salute che caratterizza il percorso principale. Il MasterIN Fingerprint Global Score di 7.9 conferma una solida reputazione e attrattività a livello internazionale.

In sintesi, la scelta tra questi percorsi dipende fortemente dall’obiettivo professionale: chi punta a una carriera ibrida tra data science, economia e sanità troverà nel Laurea magistrale in Data Science for Economics and Health la miglior sintesi tecnica e interdisciplinare; chi invece desidera inserirsi rapidamente in ruoli operativi o manageriali può valutare i master di primo livello, tenendo conto sia dell’investimento economico sia dell’approccio più pratico; infine, per una specializzazione tecnica a basso costo e dal respiro internazionale, la laurea magistrale di Bolzano rappresenta una valida alternativa.

Report comparativo generato su dati ufficiali Osservatorio MasterIN.it™

Confronto con master affini

Laurea magistrale in Data Science for Economics and Health
Master in Computing for Data Science Master in Business Analytics and Data Science Master in Data Science for Management
Scuola
Università degli Studi di Milano "Statale"
Dipartimento di Informatica
Scuola
Libera Università di Bolzano
Scuola
POLIMI Graduate School of Management
Scuola
Università Cattolica del Sacro Cuore
Tipologia
Lauree Magistrali
Tipologia
Lauree Magistrali
Tipologia
Master di primo Livello
Tipologia
Master di primo Livello
Sede
Milano
Sede
Bolzano
Sede
Milano
Sede
Milano
Durata
2 Anni
Durata
2 Anni
Durata
-
Durata
1500 Ore
Erogazione
Erogazione
Full time
Erogazione
Full time
Erogazione
Full time
Costo
n.d.
Costo
€ 1200
Media € 11.067
Costo
€ 22000
Media € 11.067
Costo
€ 10000
Media € 11.067
Fingerprint (Global Score)
6.6
Fingerprint (Global Score)
7.9
Fingerprint (Global Score)
8
Fingerprint (Global Score)
7.7

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Laurea magistrale in Data Science for Economics and Health

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    6.6
    MFGS

    Analisi del Laurea magistrale in Data Science for Economics and Health generata confrontando le specifiche tecniche con la media nazionale di categoria. Scopri come funziona la metodologia MasterIN Fingerprint™

    Questo Master
    Media Categoria
    Prestigio
    8.0 | 7.7
    Accessibilità
    0.0 | 6.2
    Impegno
    7.5 | 6.8
    Network
    6.5 | 5.7
    Placement
    8.5 | 7.7
    Innovazione
    7.5 | 7.1
    Prestigio (8.0/10)

    Il corso è erogato dall’Università degli Studi di Milano, un ateneo storico e riconosciuto a livello nazionale, con dipartimento d’eccellenza e doppio titolo internazionale. Questo posiziona il master sopra la media della categoria per reputazione accademica.

    Accessibilità (0.0/10)

    N.D.

    Impegno (7.5/10)

    Il percorso full-time biennale con 120 CFU e frequenza obbligatoria, integrata da laboratori e attività pratiche, richiede una dedizione significativa. L’impegno richiesto è superiore alla media, riflettendo un’esperienza formativa rigorosa e strutturata.

    Network (6.5/10)

    La presenza di stage/tirocini, opzioni di double degree e sbocchi in aziende e organizzazioni internazionali segnalano un network solido, leggermente sopra la media del settore e utile per sviluppare relazioni professionali nel campo data-driven.

    Placement (8.5/10)

    Gli sbocchi professionali sono ben definiti e in settori ad alta domanda come data science, sanità e policy making. Il supporto al placement risulta efficace e superiore rispetto alla media di mercato, favorendo l’occupabilità dei laureati.

    Innovazione (7.5/10)

    L’offerta didattica integra machine learning, cloud, big data e percorsi multidisciplinari. L’attenzione a tecnologie attuali e la struttura internazionale rendono il programma più innovativo rispetto alla media della categoria.

    Ranking dell'Università

    Si ringrazia:
    Classifica
    2024
    2025
    QS World (Rank)
    276°
    285°
    QS European (Rank)
    114°
    113°
    QS Southern Europe (Rank)
    14°
    Classifica
    2025
    Reputazione Accademica
    52,8
    Reputazione degli Allievi
    6,4
    Reputazione degli Insegnanti
    17
    Citazioni della Faculty
    39,6
    Faculty Internazionale
    6,5
    Studenti Internazionali
    6,8
    Network Internazionale di Ricerca
    85,5
    Risultati Occupazionali
    44,1
    Sostenibilità
    74,8
    COMPLESSIVAMENTE
    37,2

    Opinioni degli utenti

    5.0
    1 recensioni
    • Contenuti 5.0
    • Metodologia didattica 5.0
    • Strutture e servizi 5.0
    • Costo del master 5.0
    • Sviluppo di competenze 5.0
    • Opportunità lavorative 5.0
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