La matematica è il linguaggio delle decisioni nell’era dei dati: trasforma problemi complessi in modelli, algoritmi e strategie. Scegliere un Master in Matematica significa potenziare il proprio capitale analitico e aprire porte in settori ad alta richiesta: AI e data science, finanza quantitativa, cybersecurity, ricerca operativa, manifattura avanzata e consulenza. Per i laureati, è un vantaggio competitivo concreto e trasferibile tra industrie.
Su questa pagina trovi la tua bussola strategica: l’analisi statistica dei 69 master ti aiuta a orientarti con criteri chiari e comparabili. Usa i filtri per allineare l’offerta a obiettivi e vincoli (costi, durata, tipologia, modalità in presenza/online, tempo pieno/part-time, borse di studio), quindi esplora l’elenco completo per una scelta consapevole.
TROVATI 73 MASTER [in 78 Sedi / Edizioni]
Il Master ha la finalità di preparare professionisti capaci di creare conoscenza per migliorare l’amministrazione del territorio e le performance delle aziende pubbliche e private
Sedi del master
Il Master ha l’obiettivo di offrire una preparazione avanzata e interdisciplinare indispensabile per la gestione integrata del rischio idro-geologico, con particolare riferimento al territorio montano.
Sedi del master
Sapienza - Università di Roma - Dipartimento di Scienze Giuridiche
Il corso si propone come strumento per la formazione della figura professionale del Giurista del lavoro, nonché per l'aggiornamento e lo sviluppo formativo dei dipendenti privati e pubblici, in conformità con le politiche di gestione del personale e per la formazione continua dei professionisti.
POLIMI Graduate School of Management
Il Master In Finanza Quantitativa è il programma offerto da POLIMI Graduate School of Management rivolto ai giovani neolaureati o con una breve esperienza professionale post-laurea, che apirano a ruoli di rilievo nell’ambito finanziario.
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L’obiettivo del Master è quello di fornire reali competenze tecniche, anche nell’ambito delle Forze Armate e quindi di ambito Difesa e Sicurezza e formare studenti che possano entrare nel mondo del lavoro con un bagaglio di conoscenze tecniche e pratiche di elevato profilo di livello internazionale.
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LUISS Business School’s Master in Big Data Management provides young professionals with the skills to be at the forefront of modern Business Analytics technique and to become accomplished Data Scientist. Next Admission Test May 11/12 and 25/26
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Università di Bologna - Alma Mater Studiorum
Il corso mira a creare una figura professionale che, partendo dalle conoscenze acquisite in lauree magistrali di ambito scientifico e tecnico, sia in grado di inserirsi nel mondo lavorativo in modo competitivo sia a livello nazionale che internazionale
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Università di Bologna - Alma Mater Studiorum
Il Master SPICES si rivolge a tutte e a tutti coloro che vogliono diventare professionisti nel settore spaziale e cercano un'occasione formativa in grado di ampliare ed arricchire le loro competenze e renderle immediatamente spendibili sul mercato del lavoro.
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Sei ambizioso e ritieni di essere la persona giusta, in grado di assumere decisioni complesse in contesti aziendali influenzati da tecnologie digitali, Big Data e Intelligenza Artificiale?
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Il Corso è destinato principalmente a professionisti, neolaureati e dipendenti di imprese ed amministrazioni pubbliche, laureati in discipline socio-economiche, umanistiche, giuridiche e tecnico-scientifiche, interessati e motivati a intraprendere un percorso di carriera nel settore.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Matematica
Questo corso offre un'opportunità formativa di alta qualità, focalizzandosi sull'acquisizione di competenze avanzate nella disciplina matematica.
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Università degli Studi di Padova
Questo corso forma figure professionali in grado di gestire e analizzare grandi moli di dati, fornendo competenze tecniche e teoriche per affrontare le sfide nei diversi ambiti di applicazione della statistica.
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Università degli Studi di Torino | Matematica 'Giuseppe Peano'
Questo master offre un percorso di studi approfondito nel campo della statistica e della scienza dei dati, con l'obiettivo di formare professionisti capaci di affrontare le sfide di un settore in continua evoluzione.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Dipartimento di Scienze Statistiche
Questo corso è una laurea magistrale che offre un programma formativo completo nel campo delle scienze attuariali e finanziarie, preparando gli studenti ad affrontare le sfide professionali del settore.
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Politecnico di Milano | Dipartimento di Ingegneria Gestionale
Il programma è finalizzato a formare tali professionisti, attraverso tecniche didattiche orientate al migliore equilibrio tra conoscenze teoriche e modellistiche e applicazioni operative e simulazioni della realtà aziendale, con una forte base quantitativa e una completa conoscenza del contesto regolamentare.
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Università degli Studi di Siena
Questo master fornisce formazione avanzata in Bioinformatica e Data Science, con focus sull'analisi di big data biologici e biomedici, l'Intelligenza Artificiale e nuove metodologie informatiche.
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Università telematica "Pegaso"
Questo master promuove la didattica disciplinare e metodologica nell'ambito matematico-fisico, facilitando l'accesso all'insegnamento delle discipline matematiche e fisiche.
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Università degli Studi di Genova | Dipartimento di Matematica
Questo corso offre formazione avanzata in matematica teorica e applicata (120 CFU, durata 2 anni). Presenta tre indirizzi: Divulgazione e Didattica, Matematica Applicata e Matematica Generale. Accesso libero con verifica della preparazione; attività in presenza a Genova.
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Università degli Studi di Padova
Questo corso forma figure professionali dotate di competenze quantitative e computazionali abbinate a una solida conoscenza dei mercati finanziari e assicurativi.
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Università Cattolica del Sacro Cuore | Facoltà di Scienze Bancarie, Finanziarie e Assicurative
Questo master offre agli studenti conoscenze avanzate in finanza, intermediazione finanziaria, scienze matematiche e statistiche. Include inoltre formazione sull'applicazione di modelli decisionali e competenze di comunicazione in inglese.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso offre un'alta specializzazione in Matematica, con percorsi formativi flessibili che preparano gli studenti ad affrontare carriere in vari ambiti, dall'insegnamento alla ricerca.
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Master in Matematica Area: Ricerca Sviluppo
Dubbi su quale master scegliere?
Con i nostri dati statistici aggiornati su 69 Master in Matematica Area: Ricerca Sviluppo puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master in Matematica Area: Ricerca Sviluppo
Struttura, contenuti avanzati e strumenti applicativi del Master in Matematica, tra teoria rigorosa e competenze computazionali
Il Master in Matematica propone un curriculum avanzato che combina rigore teorico e padronanza degli strumenti computazionali per affrontare problemi complessi in ambito scientifico, tecnologico ed economico. Il percorso consolida i fondamenti dell’analisi, dell’algebra e della geometria, estendendoli a contesti contemporanei come l’ottimizzazione, la modellistica dei fenomeni reali e l’inferenza statistica su grandi moli di dati. Particolare attenzione è dedicata ai metodi numerici e all’implementazione efficiente degli algoritmi, con laboratori in Python, MATLAB e R e cenni a tecniche ad alte prestazioni. Grazie a seminari, project work e casi applicativi, i partecipanti maturano autonomia nel formalizzare modelli, dimostrare proprietà chiave e tradurre le soluzioni in strumenti operativi per l’industria, la ricerca e la consulenza.
L’area copre analisi funzionale, teoria della misura e integrazione di Lebesgue, spazi Lp e Sobolev, distribuzioni e teoremi di compattezza, con applicazioni alla teoria degli operatori lineari non compatti. Si approfondiscono equazioni differenziali ordinarie e alle derivate parziali, ben-posedness, regolarità, metodi di energia, principi del massimo e tecniche variazionali. Particolare rilievo a modelli di diffusione, trasporto, reazione-diffusione e onde, con cenni a controllo ottimo e problemi inversi in fisica, ingegneria e finanza quantitativa.
Questo modulo intreccia algebra lineare avanzata, teoria degli spettri, decomposizioni (SVD, Schur, Jordan) e teoria dei gruppi con geometria differenziale e topologia algebrica elementare. Si studiano varietà lisce, forme differenziali, connessioni e curvature, oltre a applicazioni della topologia alla classificazione qualitativa dei sistemi dinamici. L’enfasi è sulla traduzione della struttura algebrico-geometrica in modelli: simmetrie per la riduzione della complessità, metodi tensoriali, grafi e reti, e tecniche geometriche nella computer vision e nella robotica.
L’area consolida la probabilità su base di misura: variabili aleatorie, convergenze, teoremi limite, disuguaglianze di concentrazione e processi di Markov. Si studiano processi Gaussiani, catene di Markov, moto browniano e calcolo stocastico con applicazioni a filtraggio, valutazione di rischi e modelli di serie storiche. La componente statistica include inferenza frequentista e bayesiana, stima e test, regressione, metodi non parametrici, MCMC, variational inference e bootstrap, fino a tecniche di apprendimento statistico e validazione rigorosa dei modelli predittivi.
Questo ambito affronta metodi numerici per equazioni lineari e non lineari, discretizzazione di PDE (FEM, FDM), analisi di stabilità, condizionamento e complessità computazionale. Si approfondiscono ottimizzazione convessa e non convessa, programmazione quadratica, metodi di gradiente e di punto interno, con applicazioni a machine learning, imaging e operations research. Laboratori pratici trattano algoritmi su dati reali, pipeline di data cleaning, riduzione dimensionale, validazione incrociata e implementazione efficiente in Python, MATLAB e librerie scientifiche open-source.
La didattica integra lezioni teoriche, laboratori computazionali e attività di ricerca guidata, per favorire comprensione rigorosa e trasferimento operativo delle competenze.
"La matematica è l’alfabeto con cui Dio ha scritto l’universo; comprenderlo richiede rigore, immaginazione e metodo."
— Galileo Galilei
Dalle scienze dei dati alla finanza quantitativa: percorsi di carriera concreti per laureati magistrali in matematica
Il Master in Matematica valorizza competenze analitiche e modellistiche trasformandole in leve professionali ad alta spendibilità nei principali settori dell’economia della conoscenza. La preparazione su statistica avanzata, probabilità, ottimizzazione, calcolo numerico e programmazione permette di affrontare problemi complessi con rigore quantitativo, traducendo dati, modelli e simulazioni in decisioni operative e risultati di business. Le skill trasversali in problem solving, pensiero critico e comunicazione dei risultati danno accesso a ruoli in cui il contributo del matematico è direttamente misurabile su KPI, efficienza dei processi, gestione del rischio e innovazione di prodotto. Le opportunità includono posizioni tecniche e ibride, dalla data science applicata all’AI al pricing in finanza, dalla modellazione attuariale alla ricerca operativa per supply chain e operations, fino a funzioni di governance dei dati e direzione analitica.
Progetta pipeline dati, modelli statistici e algoritmi di machine learning per classificazione, regressione e forecasting. Collabora con Product, IT e business per trasformare insight in metriche di impatto (conversion, churn, marginalità), curando qualità del dato, validazione e messa in produzione dei modelli.
Sviluppa modelli di pricing e risk management per derivati, tassi, credito e mercati azionari. Implementa simulazioni Monte Carlo, stima volatilità implicita, calibra modelli stocastici e supporta desk di trading e strutturazione nel monitoraggio di P&L e metriche regolamentari (VaR, CVA, FRTB).
Costruisce modelli di mortalità, morbidità e riserva tecnica, definendo tariffe e capital requirements per prodotti vita, danni e previdenza. Gestisce reporting Solvency II, ORSA e analisi di sensitività, contribuendo a politiche di underwriting e alla redditività del portafoglio assicurativo.
Applica ottimizzazione, programmazione lineare/intera e simulazioni per migliorare supply chain, scheduling, network design e allocazione di risorse. Traduce vincoli reali in modelli risolvibili, quantifica trade-off costi/servizio e supporta decisioni su capacità, inventari e pianificazione.
Ingegnerizza modelli ML/AI in ambienti di produzione: feature store, MLOps, monitoraggio drift, A/B test e scaling su cloud. Coniuga rigore matematico, coding e architetture dati per garantire affidabilità, latenza e ROI delle soluzioni predittive in ambito prodotto e processi.
La progressione tipica parte da ruoli analitici operativi verso responsabilità di progetto, guida di team e ownership su metriche di business. La crescita è trainata da risultati misurabili, capacità di comunicare insight e padronanza di strumenti e metodologie scalabili.
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