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.
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TROVATI 207 MASTER [in 238 Sedi / Edizioni]
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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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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Luiss Business School
Un master pensato per rispondere alle crescenti richieste di qualificata professionalità dei soggetti che operano nel mondo dell’open innovation e della gestione della tutela della proprietà intellettuale.
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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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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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.
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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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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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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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Università degli Studi "Federico II" – Napoli | Dipartimento di Matematica e Applicazioni
Questo corso di laurea magistrale biennale fornisce una preparazione avanzata e flessibile in matematica, destinata sia all'immediato utilizzo lavorativo che al proseguimento con il Dottorato di Ricerca.
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Università degli Studi di Firenze | Dipartimento di Lettere e Filosofia
Questo corso propone un percorso biennale incentrato su logica, filosofia della scienza e metodi della ricerca, con insegnamenti obbligatori e opzionali, attività didattiche in italiano e tirocinio e prova finale per completare la formazione.
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Questo corso di laurea magistrale della durata di 2 anni, offerto presso la sede de L'Aquila, è a accesso libero con verifica dell'adeguatezza della preparazione personale. Il programma è internazionale, in lingua inglese e prevede una modalità di erogazione convenzionale.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Dipartimento di Scienze Statistiche
Questo corso forma figure professionali specialistiche nelle scienze attuariali e nella finanza matematica, fornendo competenze quantitative per assicurazioni, previdenza, mercati finanziari e gestione dei rischi (demografici, di mercato, economici, operativi).
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Università degli Studi di Bari "Aldo Moro" | Dipartimento di Matematica
Questo master offre un percorso biennale (2 anni, 120 CFU) ad accesso libero con prerequisiti, basato su semestri. Copre matematica pura e applicata, fisica, informatica e programmazione, lingua inglese e attività laboratoriali, con opportunità di mobilità e tirocini.
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Università degli Studi di Salerno
Questo corso offre una formazione avanzata in ambito matematico, con attenzione alla didattica, opportunità internazionali (Erasmus), attività di ricerca e servizi per studenti come bacheca news, avvisi docenti e agenda eventi.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Scienze Medico-Chirurgiche e Medicina Traslazionale
Questo master offre un percorso annuale (60 CFU) finalizzato a sviluppare il ragionamento clinico sul paziente critico integrando elementi di intelligenza artificiale, statistica ed epidemiologia; formazione teorico-pratica con valutazione titoli.
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Politecnico di Torino | Dipartimento di Scienze Matematiche
Questo corso ti prepara a risolvere problemi complessi combinando logica e creatività, modellizzando e simulando processi industriali, naturali e socioeconomici, utilizzando strumenti matematici avanzati applicati nella ricerca e nell'industria.
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Politecnico di Milano | Dipartimento di Matematica
Il master si articola in una serie di moduli. Il modulo fondamenti ha l'obiettivo di costruire una base comune di conoscenze sui metodi. Il modulo gestione dei portafogli si occupa del tema della gestione dei portafogli includendo argomenti quali frontiera dei portafogli, asset allocation dinamica, asset alternativi. Il modulo valutazione di prodotti finanziari copre le tematiche della valutazione di prodotti finanziari per le principali asset classes: equity, tasso, credit, foreign exchange, commodities. Il modulo trading affronta il tema del trading di prodotti finanziari. Il modulo risk management si occupa dei metodi per la gestione del rischio e delle sue applicazioni in ambito bancario e dell'asset management. Il modulo assicurazioni copre le tematiche di asset management, pricing e gestione del rischio in ambito assicurativo. il Modulo Topics in quantitative finance copre temi avanzati trasversali. Il modulo machine learning for finance affornta sia le metodologie che le applicazioni al mondo della finanza delle tecniche di machine learning.
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Università degli Studi di Pavia | Dipartimento di Sanità Pubblica
Questo master biennale (120 CFU) in Biostatistica e Metodologia Epidemiologica offre formazione pratica e teorica per laureati di varie discipline: pianificazione, conduzione e analisi di studi biomedici. Modalità blended, lingua prevalentemente italiana; stage e seminari specialistici inclusi.
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Università degli Studi di Milano "Bicocca"
Questo master forma specialisti avanzati nelle tecniche e nelle basi teoriche dell'intelligenza artificiale per applicazioni complesse in ambito scientifico, industriale e tecnologico, con competenze anche gestionali e giuridiche. Insegnamento in inglese.
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Università degli Studi di Padova | Dipartimento di Ingegneria Civile Edile Ambientale
Questo corso coniuga matematica applicata, fisica e finanza con conoscenze ingegneristiche per sviluppare e validare modelli matematici avanzati; forma professionisti in grado di affrontare problemi sperimentali, computazionali ed economici e operare in aziende di ingegneria, software, finanza, pubblica amministrazione e ricerca.
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La prima AI specializzata su oltre 7.000 master.
Dal 1971, la comunità italiana della formazione manageriale.
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Master in Matematica Area: Ricerca Sviluppo
Dubbi su quale master scegliere?
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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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