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 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.). Tutto 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.
Nel master verranno trattate le principali metodologie di analisi dei dati secondo la sequenza Campionamento, Esplorazione, Trasformazione, Modellazione, Validazione unita all’insegnamento di linee di rigorosa interpretazione e corretta comunicazione dei risultati.
Il corso, basato sulle moderne tecniche di data Mining, unirà le necessarie conoscenze di data management e data exploitation.
Il master ha carattere pragmatico, si imparerà sul campo, con gli strumenti più diffusi e usati nell’ambito dell’analisi dati e della Business Intelligence. Il software per il training sarà messo a disposizione da SAS ® e altro software open source sarà a disposizione. Il master è per coloro che si vogliono “sporcare le mani” con la programmazione e la statistica per dare senso ai numeri.
Finalità
Il Master risponde all'esigenza delle Aziende di disporre di professionalità adeguate che, parlando con l’esperto di un dominio, siano in grado di capirlo (sia esso un medico, un economista, un bancario o un assicuratore) e 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 che possono essere di interesse per tutte le aziende che posseggono, 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, ecc.
Il Master è rivolto pertanto 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.
Il Master è annuale, corrisponde a 60 crediti formativi universitari (CFU) e ha una durata di circa 1.500 ore, così articolate:
- Didattica frontale n. 300 ore, studio individuale n. 671 ore, corrispondenti ad un totale di 39 CFU
- Tirocinio minimo n. 400 ore, pari a 16 CFU.
- Prova finale n. 125 ore, pari a 5 CFU
Le lezioni saranno articolate nelle seguenti insegnamenti:
- Software per la Business Intelligence
- Data Management e trattamento dei dati non strutturati
- Raccolta dei dati e data quality
- Statistica per la BI
- Mining I – Statistica Descrittiva
- Mining II – Relazioni Statistiche
- Mining III – Sintesi dell’informazione statistica
- Modelli e modelli di equazioni strutturali
- Tecniche di simulazione
- Interpretazione e comunicazione delle relazioni statistiche
Il programma dettagliato è consultabile sul sito del master.
