Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science Università degli Studi di Torino Dipartimenti di Culture, Politica e Società - Informatica - Matematica - Economia e Statistica - Corep

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.

Luisa Rosano Website

  • 0116708614
  • Master di primo Livello
  • Italiano
  • Part time
  • 1500 Ore

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.

Iscrizioni e scadenze: 15 Gennaio 2021 (entro le 15.00 ora Italiana).

Finalità

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 sette edizioni concluse del Master si sono diplomati oltre 130 studenti. Il 98% di chi era disoccupato prima del Master oggi lavora. Tutte le persone che erano occupate lo sono ancora.

Le lezioni, con frequenza obbligatoria, sono previste in presenza. Il loro svolgimento in aula è subordinato all’esistenza delle condizioni di sicurezza sanitaria previste dalle leggi vigenti al momento dell’inizio dei corsi. Nell’ipotesi in cui non sussistessero le condizioni per una didattica in presenza, le lezioni e le attività del Master si terranno in modalità blended (ovvero integrando attività in presenza e in remoto) oppure totalmente in modalità telematica, nel pieno rispetto delle misure che saranno previste per l’erogazione della didattica dei Master universitari.
Eventuali aggiornamenti in merito verranno regolarmente pubblicati sul sito web del 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

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.

Requisiti per essere ammessi:
  • Laurea primo livello
  • Laureandi
Costo del master: 4400 Esente IVA
Per tutti coloro che inoltrano la domanda di iscrizione entro il 19 dicembre 2016 è prevista una riduzione di 300 euro sulla quota di iscrizione. I partecipanti al master dell'Università degli Studi di Torino, gestito dal COREP, avranno inoltre a disposizione: -FACILITAZIONI DI PAGAMENTO: Al fine di agevolare il pagamento della quota di iscrizione gli studenti in possesso dei requisiti di onorabilità creditizia possono richiedere un prestito ad honorem di Euro 5.000 erogato da UniCredit Banca.-ORIENTAMENTO: Servizio di tutoraggio e orientamento per la scelta dello stage.-PIATTAFORMA E-LEARNING: Tutti gli iscritti avranno accesso via Internet alla piattaforma COREP CLUB, un personal learning environment con un’area riservata per ogni attività formativa (master/corso).
  • Tutoraggio
  • Laboratorio
  • Accesso wifi
Richiedi maggiori informazioni a:
Università degli Studi di Torino
Dipartimenti di Culture, Politica e Società - Informatica - Matematica - Economia e Statistica - Corep

        Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science

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                      30%
                      Docenti universitari
                      70%
                      Professionisti
                      * I dati potrebbero essere relativi alla Scuola e non al Master

                      Università degli Studi di Torino

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                      • Dipartimento di Management (3)
                      • Dipartimenti di Culture, Politica e Società - Informatica - Matematica - Economia e Statistica - Corep (1)
                      • Dipartimenti di: Studi Umanistici, Culture Politica e Società, Informatica, Filosofia e Scienze dell'Educazione - Corep (1)
                      • SUPSI-Scuola Professionale Svizzera Italiana (1)
                      • Dipartimento di Scienze Agrarie, Forestali e Alimentari - Corep (1)
                      • Università degli Studi di Torino-SAA (1)
                      • Università degli studi di Torino - Corep (4)
                      • SAA - School of Management (1)
                      • Dipartimento di Informatica (1)
                      • SUISS, Stato Maggiore della Difesa e Centro Alti Studi per la Difesa (CASD) (2)
                      • Dipartimento di Culture, Politica e Societa - Dipartimento di Informatica - Dipartimento di Management (1)
                      • Dipartiento di Giurisprudenza, Dipartimento di Informatica - Corep (1)
                      • Dipartimento di Giurisprudenza (1)