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: 14 Gennaio 2022 (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 otto 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

In considerazione del perdurare dello scenario di incertezza legato all'emergenza sanitaria, per garantire la continuità della didattica, verrà adottata una modalità mista, con la possibilità di erogare una parte delle attività formative a distanza e una parte in presenza qualora possibile. Esse potranno prevedere lezioni frontali streaming con i docenti, lavori di gruppo, esercitazioni e dibattiti nei giorni ed orari di lezione sopra indicati.

La partecipazione a tutte le attività nei giorni ed orari di frequenza sopra indicati è obbligatoria.

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.

Criteri di valutazione delle candidature:
  • Valutazione del cv
  • Test e/o colloquio di lingua
  • Test di logica e/o psico-attitudinali
  • Colloquio individuale motivazionale

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
  • Disoccupati
  • Professionisti
Numero massimo di studenti ammessi: 30
Riduzione di 320 euro sulla quota di iscrizione per chi si iscrive entro il 20/12/2021
Costo del master: 4400 Esente IVA
Per tutti coloro che inoltrano la domanda di iscrizione entro il 20 dicembre 2021 è prevista una riduzione di 320 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

                  Puoi anche scrivere un messaggio:

                    * campi obbligatori
                    Normativa privacy
                      • Altre edizioni
                      • Torino - Italia 14 gennaio 2022

                      Social stream

                      Provenienza allievi Worldwide:
                      Totali:
                      20
                      Professione Corpo Docente:
                      30%
                      Docenti universitari
                      70%
                      Professionisti
                      * I dati potrebbero essere relativi alla Scuola e non al Master

                      Università degli Studi di Torino

                      (16)
                      • Dipartimento di Management (2)
                      • 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)
                      • Dipartimento di Scienze Agrarie, Forestali e Alimentari - Corep (1)
                      • Università degli Studi di Torino-SAA (1)
                      • Università degli studi di Torino - Corep (3)
                      • Dipartimento di Informatica (1)
                      • SUISS, Stato Maggiore della Difesa e Centro Alti Studi per la Difesa (CASD) (2)
                      • SUISS - Struttura Didattica Speciale in Scienze Strategiche (1)
                      • Dipartimento di Culture, Politica e Societa - Dipartimento di Informatica - Dipartimento di Management (1)
                      • Dipartimento di Giurisprudenza (1)
                      • UNITO Dip Economia e Statistica, Dip DIST - Politecnico di Torino - Corep (1)