Questo corso offre una formazione approfondita nelle competenze statistico-informatiche necessarie per l'analisi di big data e la gestione di processi di business strategici. Consente di sviluppare un ampio ventaglio di tecniche per big data analytics, modelli econometrici e metodi statistici per marketing e customer satisfaction. La personalizzazione del piano di studio, fin dal primo anno, permette di scegliere insegnamenti opzionali in ambito economico, aziendale, informatico e statistico. Il corso include attività laboratoriali pratiche e incoraggia tirocini e mobilità internazionale tramite Erasmus. L'accesso è regolato da requisiti curricolari e colloquio, con un massimo di 60 immatricolati annui.
Contenuto della Laurea Magistrale
La Laurea Magistrale in breve
Il Corso di Laurea Magistrale in Data Science per le Strategie Aziendali permette di acquisire le giuste competenze statistico-informatiche per operare nell'ambito della data science offrendo soluzioni a complessi problemi, soggetti a incertezza e connessi principalmente alle strategie aziendali. L'obiettivo è formare professionisti statistici-informatici che siano in grado di creare e interrogare data warehouse, gestire i processi di business e, soprattutto, applicare con rigore metodologico e competenza le tecniche statistico-informatiche per l'analisi dei big data, oltre che di dati strutturati e non strutturati.
Finalità della Laurea Magistrale
Le competenze da acquisire per svolgere le suddette funzioni riguardano principalmente la conoscenza e l'impiego di un ampio ventaglio di modelli statistici per dati qualitativi e quantitativi e di tecniche per la big data analytics che consentono di analizzare database aziendali e fonti eterogenee di dati, anche di grandi dimensioni, ed estrarne conoscenza non nota a priori. Inoltre, con riferimento alle strategie aziendali e ai processi di business, nel Corso si dà ampio spazio alle tecniche di previsione per dati temporali in ambito economico e finanziario, al campionamento statistico, ai metodi statistici per il marketing e la customer satisfaction, al deep learning, ai modelli econometrici avanzati, agli algoritmi complessi per la soluzione di problemi di ottimizzazione, non trascurando lo studio di misure e metodi da applicare in ambito economico, socio-demografico ed epidemiologico.
La didattica della Laurea Magistrale
Il Corso, pur non prevedendo curricula, consente allo studente, fin dal primo anno, di personalizzare il piano di studio in base alle proprie inclinazioni, scegliendo insegnamenti opzionali e liberi in ambito economico/econometrico, aziendale, informatico e statistico. Inoltre, al fine di sviluppare adeguate capacità operative, attitudine al problem solving e autonomia nelle analisi, è prevista un'articolata attività di laboratorio basata sull'impiego di software statistici e informatici, nonché di linguaggi di programmazione, finalizzata allo sviluppo, allo studio e all'analisi di specifici casi reali o simulati.
Ammissione alla Laurea Magistrale
Requisiti di Ammissione
Per essere ammessi al Corso di Laurea Magistrale occorre essere in possesso della Laurea ovvero di altro titolo di studio conseguito all'estero, riconosciuto idoneo in base alla normativa vigente. Si richiede, inoltre, il possesso di specifici requisiti curriculari e un'adeguata preparazione personale. L'accesso è consentito a studenti con laurea nella classe L-41 o lauree equipollenti; per altri laureati è richiesto un possesso di almeno 70 CFU in determinati settori scientifico-disciplinari. La preparazione personale è verificata tramite un colloquio.
Candidarsi alla Laurea Magistrale
Il corso è a programmazione locale ai sensi dell'art.2 Legge 264/1999. La verifica dell'adeguata preparazione personale viene effettuata da una Commissione di ammissione tramite un colloquio orale che approfondisce conoscenze di base statistiche, matematiche, informatiche e principi economico-aziendali. I candidati non idonei non sono ammessi al colloquio. Per studenti internazionali sono previsti bandi specifici di Ateneo. L'ammissione è determinata da una procedura di valutazione delle candidature con dettagli nei bandi al link indicato.
