Nel cuore dell’economia data-driven, saper leggere, pulire e trasformare i dati in decisioni è la competenza che distingue i profili più ricercati. I Master Analisi Dei Dati aprono le porte a ruoli strategici tra analytics, AI e business intelligence, dove metodo e strumenti diventano impatto concreto su processi, prodotti e servizi. Per i neolaureati, specializzarsi ora significa posizionarsi all’incrocio tra tecnologia e business, con prospettive in azienda, consulenza e settore pubblico.
Per orientarti con lucidità, questa pagina offre una bussola pratica: l’analisi statistica condotta su 150 master come mappa del mercato formativo, filtri intelligenti per affinare la ricerca e l’elenco completo con costi, durata, tipologia, modalità e borse. Scegli consapevolmente, in base ai tuoi obiettivi.
TROVATI 161 MASTER [in 194 Sedi / Edizioni]
Il Testing Laboratory Master è pensato per chi desidera formarsi in maniera distintiva su requisiti e processi dei laboratori di prova chimici e microbiologici accreditati secondo la norma UNI CEI EN ISO/IEC 17025.
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Il master mira a fornire agli studenti una solida base teorica e pratica nell'integrazione tra Intelligenza Artificiale e gestione aziendale
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Politecnico di Milano - Scuola Master Fratelli Pesenti
Il percorso formativo è focalizzato sulla formazione dei BIM Manager e dei professionisti nell'ambito di progetti integrati. Verranno illustrati alcuni software di largo impiego e la funzionalità, nonché gli ambiti di applicazione.
POLIMI Graduate School of Management
Se hai: un profondo interesse nelle tecnologie di analisi e scienza dei dati per creare valore aziendale; una formazione in informatica, economia, ingegneria, management, matematica, scienze o statistica;Il desiderio di acquisire competenze per analizzare i dati. Questo master è pensato per te!
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Il Master dell’Università di Torino forma professionisti specializzati nell’utilizzo di tecniche di Data Science fornendo strumenti e competenze su metodologie di Data Quality e Data Management, di Analisi Statistica dei Dati, di Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring.
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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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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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Our master programme will provide you with the key competencies that you will need to develop next-generation information systems used to describe and manage data, discover new facts and relations in the data, make predictions, and give advice to decision makers.
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Università Cattolica del Sacro Cuore
Il Master in Data Science for Management è un Master internazionale di primo livello organizzato dall'Università Cattolica del Sacro Cuore (UCSC), Milano, Italia, interamente insegnato in inglese.
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L'Executive Program in AI, Privacy & Whistleblowing per la Digital HR di GEMA approfondisce l'uso etico e legale dell'AI nelle risorse umane, con focus su privacy e whistleblowing. Ideale per chi vuole guidare l'innovazione digitale in HR nel rispetto delle normative.
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Do you want to become a data specialist, learn how to handle big data and apply cutting-edge data science techniques in business and economics? Do you want to produce predictions and results driving important processes and decisions in private or public organizations?
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Università degli Studi di Padova
Questo master garantisce una solida preparazione multidisciplinare nei campi che operano con i big data, fornendo strumenti per la raccolta, gestione e analisi delle informazioni.
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Questo master offre un'intensa formazione online, su misura per imparare ad analizzare e interpretare i Big Data a fini strategici. Con le competenze acquisite, sarai pronto a ricoprire un ruolo strategico trasversale in diverse funzioni aziendali.
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Università degli Studi di Padova | Dipartimento di Matematica
Questo corso offre una formazione interdisciplinare sulla sicurezza informatica, affrontando sia aspetti teorici che pratici, per preparare gli studenti a operare in un settore in continua evoluzione.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso si propone di formare esperti in ambito economico e aziendale, dotati di competenze quantitative e interdisciplinari per analizzare dati e fenomeni economici.
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Università degli Studi di Catania | Dipartimento di Matematica e Informatica
Questo master forma professionisti nella gestione, acquisizione e interpretazione dei dati. Biennale, in inglese, sede a Catania, accesso non programmato; offre due curricula (analisi dei dati e applicazioni) e prepara a ruoli come statistico e analista software.
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Università degli Studi di Torino | Dipartimento di Management
Questo master forma professionisti capaci di integrare AI e tecnologie avanzate nel management sportivo, sviluppando competenze manageriali, sostenibilità, performance degli atleti e progettazione di percorsi giovanili e dilettantistici.
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Università degli Studi di Salerno
Questo corso offre un percorso formativo avanzato nel campo delle scienze e tecniche attuariali, con contenuti teorici e applicativi pensati per sviluppare competenze professionali spendibili nel settore assicurativo, finanziario e della gestione del rischio.
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Università telematica "Pegaso"
Questo corso intende formare economisti e manager con competenze per affrontare le sfide della Trasformazione Digitale.
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Questo master offre competenze strategiche e pratiche nel Digital Marketing, Data Analytics, Strategy e Social Media Management per professionisti e laureati. Focus su KPI, strumenti digitali e opportunità di carriera.
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Università degli Studi di Perugia | Dipartimento di Matematica e Informatica
Questo master biennale (120 CFU) fornisce competenze avanzate in analisi, algebra, probabilità e modellistica, con percorsi specialistici (didattico, crittografia, analisi dati, applicazioni industriali/biomediche). Prevede tirocini, mobilità internazionale e preparazione per ricerca e inserimento professionale.
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Master Analisi Dei Dati
Dubbi su quale master scegliere?
Con i nostri dati statistici aggiornati su 150 Master Analisi Dei Dati puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master Analisi Dei Dati
Percorso completo su statistica, programmazione, data management e machine learning per trasformare i dati in decisioni.
Il Master in Analisi dei Dati offre una formazione avanzata e integrata che combina rigore metodologico e applicazioni pratiche su dataset reali. Il percorso guida i partecipanti dalle basi di statistica e probabilità fino alle tecniche di machine learning, coprendo l’intero ciclo di vita del dato: raccolta, pulizia, modellazione, validazione e comunicazione. Grande attenzione è dedicata agli strumenti professionali del settore (Python, R, SQL, Git, ambienti cloud) e alle buone pratiche di gestione e governance, inclusi aspetti di qualità, sicurezza, privacy ed etica. Attraverso laboratori, project work e casi studio interfunzionali, gli studenti imparano a progettare analisi robuste, interpretare gli output con senso critico e tradurre gli insight in decisioni operative e strategiche.
Questa area consolida le fondamenta matematico-statistiche per l’analisi dei dati: distribuzioni di probabilità, teoremi limite, campionamento, stima puntuale e intervallare, test d’ipotesi e controllo degli errori di I e II specie. Si affrontano la modellazione con regressioni lineari e generalizzate, l’ANOVA, i modelli a effetti misti e le tecniche non parametriche. Ampio spazio è riservato alla progettazione sperimentale, all’analisi di potenza, alla correzione per multipli confronti e alla validazione dei risultati con bootstrap e cross-validation, sviluppando una solida capacità di interpretazione e comunicazione dell’incertezza.
Il modulo copre gli strumenti operativi di riferimento: Python (NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn), R (tidyverse, caret), e SQL per l’estrazione efficiente da database relazionali. Vengono affrontati cleaning, feature engineering, gestione dei missing, encoding e normalizzazione, oltre a pipeline reproducibili con notebook e script modulari. La comunicazione dei risultati è potenziata da tecniche di data visualization con Matplotlib, Seaborn, Plotly e ggplot2, storytelling con dashboard interattive e best practice per grafici corretti e accessibili, con attenzione alla tracciabilità del codice tramite Git e documentazione.
Questa area tratta la progettazione del flusso dati end-to-end: modellazione concettuale e logica, data warehousing e data lakes, processi ETL/ELT con strumenti come Airflow e dbt. Si affrontano principi di qualità del dato, catalogazione, data lineage, metadati e tecniche di deduplica e record linkage. Introduce inoltre architetture cloud (es. AWS, Azure, GCP), connesse a storage, computazione e servizi gestiti, e i fondamenti di sicurezza, privacy-by-design e conformità normativa (GDPR), abilitando pipeline scalabili e governate che rendono l’analisi affidabile e ripetibile.
Il percorso avanzato copre algoritmi supervisionati e non supervisionati: regressione, classificazione, clustering, dimensionality reduction e metodi ensemble. Si includono forecasting di serie storiche (ARIMA, Prophet, modelli a stati), validazione temporale, e introduzione all’inferenza causale (DID, matching, A/B test). Vengono integrate metriche business-driven, interpretabilità dei modelli (SHAP, LIME), monitoraggio post-deployment e principi di MLOps leggeri per garantire affidabilità, robustezza e uso responsabile dei modelli nelle decisioni operative e strategiche.
L’approccio didattico alterna teoria rigorosa e pratica intensiva, con consegne progressive e feedback continui che riproducono il contesto professionale.
"Nei dati non cerchiamo solo correlazioni, ma evidenze affidabili che rendano le decisioni più chiare, misurabili e ripetibili nel tempo."
— Direttore Scientifico del Master
Percorsi di carriera, ruoli e RAL per chi completa un Master in Analisi dei Dati
Il Master in Analisi dei Dati forma professionisti capaci di trasformare i dati in decisioni, coniugando competenze statistiche, padronanza di strumenti (SQL, Python, BI) e comprensione dei processi di business. Le aziende italiane, dalle PMI ai grandi gruppi, stanno accelerando la transizione data-driven per migliorare efficienza, forecasting e personalizzazione di prodotto e servizio: per questo i profili in grado di integrare data cleaning, modellazione, visualizzazione e storytelling sono tra i più ricercati sul mercato. I diplomati del Master trovano impiego in consulenza, finance, industria 4.0, retail e sanità, entrando in team di Business Intelligence, Advanced Analytics e Data Platform. Il ventaglio di opportunità va dai ruoli operativi e di implementazione fino al coordinamento di progetti cross‑funzionali, con possibilità di crescita verso responsabilità di governance del dato e creazione di valore misurabile su KPI (ricavi, marginalità, churn, lead time). L’inserimento è favorito dalla capacità di usare stack diffusi (Power BI/Tableau, db relazionali e cloud data warehouse), di costruire pipeline ripetibili e di comunicare insight in modo chiaro a stakeholder non tecnici. In un contesto in cui normative, privacy e qualità del dato diventano fattori competitivi, saper impostare metriche, controlli e processi di data quality è decisivo per accelerare l’adozione e generare impatto economico immediato.
Figura trasversale che estrae, pulisce e analizza dati da fonti eterogenee (ERP, CRM, eCommerce), costruendo report e dashboard per monitorare KPI e supportare decisioni operative e strategiche. Richiede SQL, Excel avanzato, Python/R di base e forte capacità di data storytelling verso il business.
Specialista nella modellazione di dataset semantici e nella creazione di dashboard interattive con Power BI o Tableau, in grado di definire misure DAX/SQL, ottimizzare performance e garantire coerenza delle metriche tra funzioni. Collabora con IT e business per governare dataset certificati e processi di refresh.
Si occupa di progettare, sviluppare e manutenere pipeline di acquisizione e trasformazione dati (ETL/ELT), orchestrazione e integrazione con data warehouse on‑prem o cloud (BigQuery, Redshift, Azure). Cura qualità, sicurezza e scalabilità, abilitando analisi affidabili e ripetibili per team BI e Advanced Analytics.
Applica metodi statistici e di machine learning per classificazione, regressione e clustering, sviluppando modelli predittivi su vendite, churn, rischio o manutenzione. Coniuga feature engineering, validazione e interpretabilità dei modelli, garantendo integrazione nel business tramite MLOps leggeri e metriche di impatto.
Progetta visualizzazioni efficaci e user‑centric per rendere i dati comprensibili e azionabili. Traduce insight complessi in dashboard e report narrativi, ottimizzando usabilità, navigazione e tempo‑to‑insight. Collabora con stakeholder per definire KPI, layout, drill‑down e linee guida di data storytelling aziendale.
Il percorso di carriera tipico parte da ruoli operativi su reporting e pipeline, evolve verso coordinamento di progetti e persone e culmina nella responsabilità di strategia, governance e valore economico dei dati a livello aziendale.
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