Nell’economia guidata dagli algoritmi, scegliere un Master Big Data significa posizionarsi dove decisioni e innovazione si incontrano. I professionisti capaci di trasformare dati complessi in insight azionabili sono oggi richiesti in settori che vanno dalla finanza alla sanità, dall’industria 4.0 al marketing. Specializzarsi in Big Data accelera l’accesso a ruoli ad alto impatto, tra analisi, machine learning e strategia digitale. È una scelta che moltiplica le opportunità e consolida il tuo profilo competitivo.
Per orientarti con lucidità, questa pagina offre un’analisi statistica basata su 179 master: la tua bussola per individuare trend e alternative. Usa i filtri per affinare la ricerca e consulta l’elenco completo con costi, durata, tipologia, modalità di frequenza ed eventuali borse di studio.
TROVATI 177 MASTER [in 217 Sedi / Edizioni]
Il Master in Digital Communication di GEMA prepara neolaureati a eccellere nella comunicazione digitale, con competenze in content marketing, social media strategy e analisi dei dati. Ideale per chi vuole costruire una carriera nel marketing e nella comunicazione innovativa.
Sedi del master
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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LUMSA Master School
Il Master prepara all’intervento su individui e gruppi nel contesto della giustizia. Per Laureati – vecchio ordinamento o specialistica/magistrale – nei diversi settori disciplinari, con priorità per i laureati in psicologia, giurisprudenza, medicina e chirurgia, assistenti sociali
Università degli Studi di Torino | Dipartimento di Informatica
Master in Alto Apprendistato, di durata biennale e rivolto a laureati/e, con assunzione dall’inizio del master da parte di aziende con sede operativa in Piemonte interessate a gestire le sempre più gravi e sofisticate minacce informatiche. LE SELEZIONI DA PARTE DELLE AZIENDE SONO IN CORSO.
Sedi del master
Il Master, giunto alla quinta edizione, vuole analizzare, approfondire e studiare la complessa dimensione della sicurezza informatica nelle sue molteplici proiezioni: umana, sociale, politica, di difesa e sicurezza, di relazioni internazionali e di equilibri tra gli Stati.
Sedi del master
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?
Sedi del master
The Major in Applied Artificial Intelligence for Business of the Master in Digital Transformation for Corporate and Business Strategy, is offered by Luiss Business School in partnership with Accenture S.p.A
Sedi del master
In this programme, you will learn how to leverage next-generation technologies such as Cloud Computing, Internet of Things, and Analytics to create, connect, optimise and engineer innovative systems moving to the pragmatic application and commercialisation on a rapid and large scale.
Sedi del master
Master di I livello in Alto Apprendistato, durata biennale, rivolto a laureati di qualsiasi titolo di laurea. Aderiscono aziende con sede operativa in Piemonte, interessate ad attivare processi di digitalizzazione in base alle strategie aziendali, che assumeranno contestualmente ad inizio master.
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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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Università degli Studi di Torino | Dipartimento di Management
Il Master è gratuito. Ha durata biennale. E' un master on demand per alcune aziende piemontesi. Forma profili professionali capaci di comprendere e guidare la business transformation delle aziende e multinazionali del tessuto industriale italiano.
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Il Master di I livello Service Innovation & Digital Transformation di Link Campus University intende formare futuri professionisti nell’ambito della progettazione di servizi innovativi, sia erogati dalle imprese private che dalle Pubbliche Amministrazioni.
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Il Master prepara laureati triennali o magistrali alla progettazione e realizzazione di edizioni digitali di libri e riviste,alla codifica informatica e al data-mining,alla creazione di archivi e biblioteche digitali.
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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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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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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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POLIMI Graduate School of Management
Il Master Internazionale in Fintech, Finanza e Innovazione Digitale è il programma rivolto a laureati recenti che desiderano specializzarsi nel campo del Fintech, approfondendo le loro conoscenze sulle tecnologie digitali e sulle loro applicazioni nel mondo finanziario.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza"
Questo master forma la figura del business e data analyst, fornendo le conoscenze e le competenze necessarie per modellare e analizzare i dati e i processi, e per estrarre informazione e conoscenza utili per l’organizzazione.
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Università degli Studi di Padova
Questo master forma in materia di metodologie e strumenti per l'uso dei dati testuali, sviluppando competenze strategiche per la raccolta, analisi e gestione dei dati in diversi ambiti.
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Master Big Data
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Con i nostri dati statistici aggiornati su 179 Master Big Data puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master Big Data
Competenze avanzate in data engineering, data science, architetture cloud e analytics per decisioni data-driven
Il Master in Big Data forma professionisti capaci di progettare e gestire l’intero ciclo di vita del dato, dalla raccolta e integrazione in ambienti eterogenei fino all’analisi avanzata e alla messa in produzione di modelli predittivi. Il percorso copre le fondamenta di statistica applicata, machine learning e deep learning, unite a competenze solide di data engineering e architetture distribuite per lavorare in modo affidabile su grandi volumi, varietà e velocità di dati. Ampio spazio è dedicato alle piattaforme cloud e agli ecosistemi moderni per data lakehouse, streaming real-time, orchestrazione e MLOps, con focus su sicurezza, governance e compliance normativa. Il programma è fortemente pratico: si lavora con stack industriale (Python, Scala, SQL, Spark, Kafka, Airflow, Docker, Kubernetes, sistemi NoSQL e servizi cloud), su dataset reali e su casi d’uso provenienti da settori come fintech, retail, industria 4.0, sanità e marketing.
Questa area costruisce le fondamenta per ingestione, trasformazione e disponibilità del dato su larga scala. Si studiano modelli di dati, normalizzazione e denormalizzazione, concetti di data lake e data warehouse, oltre al paradigma lakehouse e ai formati a tabella come Delta Lake e Apache Hudi per garantire transazionalità e time travel. Vengono trattati i pattern batch e streaming, la progettazione di pipeline affidabili con Apache Spark e Apache Flink, l’acquisizione eventi con Apache Kafka e la gestione di schema evolution. Si analizzano strategie di partizionamento, ottimizzazione di query, indexing e caching, oltre a concetti di elasticità e fault tolerance tipici di sistemi distribuiti. L’orchestrazione è affrontata con Apache Airflow e strumenti equivalenti, insieme a CI CD, containerizzazione con Docker e deployment su Kubernetes. Sono inclusi i principali servizi cloud nativi (AWS Glue, EMR, Kinesis, Azure Data Factory, Databricks, GCP Dataflow e BigQuery) e le best practice per cost management e osservabilità end-to-end.
La componente analitica approfondisce metodi statistici e algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, con attenzione a feature engineering, selezione modelli e validazione robusta. Si studiano regressione, alberi decisionali, ensemble, gradient boosting, SVM e clustering, insieme a metriche di performance e procedure di cross-validation e hyperparameter tuning. Il modulo di deep learning introduce reti neurali feedforward, CNN, RNN e Transformer, con applicazioni a serie temporali, NLP e visione artificiale, includendo tecniche di regularization e transfer learning. Ampio spazio è riservato a explainable AI e fairness, per garantire trasparenza e mitigare bias. La parte MLOps copre packaging dei modelli, gestioni di esperimenti, feature store, monitoraggio drift, retraining e serving con API scalabili. L’implementazione pratica utilizza Python, scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, notebook collaborativi e integrazione con pipeline dati esistenti.
Questa area rafforza la capacità di rendere i dati affidabili, sicuri e utilizzabili secondo gli standard aziendali e normativi. Si studiano data quality by design, profiling, deduplica, standardizzazione e arricchimento, con regole di validazione e gestione delle anomalie. Si affrontano metadata management, data catalog e data lineage per tracciare la provenienza e l’utilizzo dei dati, insieme a ruoli e responsabilità come data owner e data steward. Vengono approfonditi i principi di data governance, framework DAMA-DMBOK, modelli di accesso basati su ruoli e attributi, cifratura at rest e in transit, key management e auditability. La dimensione normativa copre GDPR, privacy by design, minimizzazione, basi giuridiche del trattamento, data retention e pseudonimizzazione, oltre a tematiche di sicurezza come segregazione degli ambienti e gestione dei segreti. Sono inclusi gli aspetti contrattuali con i provider cloud, la classificazione dei dati e i processi di risk assessment e business continuity.
Il percorso collega la modellazione tecnica all’impatto sul business, formando profili in grado di progettare KPI, dashboard e sistemi di supporto alle decisioni. Si studiano data modeling per BI semantica, misure calcolate, analisi di coorte, funnel e customer lifetime value. Vengono trattate sperimentazione e causal inference per A B test rigorosi, forecasting operativo e scenari what-if per pianificazione e allocazione risorse. La visualizzazione dei dati è affrontata con principi di percezione visiva, storytelling e design per la chiarezza, usando strumenti come Power BI, Tableau e Looker e integrando pratiche di accessibilità. La parte di decision intelligence introduce knowledge graph, rules engine e integrazione con modelli predittivi, per tradurre insight in azioni ripetibili e misurabili. Focus su comunicazione esecutiva, costruzione di metriche affidabili e misurazione del valore generato da iniziative data-driven.
L’apprendimento è fortemente operativo e guidato da progetti reali, alternando lezioni frontali, laboratori su stack industriale, revisioni tecniche e simulazioni di contesto aziendale con dataset complessi.
"I dati diventano vantaggio competitivo solo quando architetture, algoritmi e processi convergono in soluzioni affidabili e misurabili lungo tutto il ciclo di vita."
— Direttore Scientifico del Master
Carriere e retribuzioni dopo un Master in Big Data: ruoli, settori e percorsi di crescita
Un Master in Big Data prepara professionisti capaci di trasformare grandi volumi di dati in decisioni strategiche e prodotti digitali a impatto. Le competenze integrate su data engineering, data science, machine learning, cloud e governance consentono di operare lungo l’intera value chain del dato: dall’ingestione alla modellazione, dalla messa in produzione dei modelli alla misurazione del valore di business. In Italia, la richiesta di profili data-driven cresce stabilmente in tutti i settori, con particolare intensità in tecnologia, servizi finanziari, retail e industria 4.0. Le aziende cercano figure in grado di progettare architetture scalabili, costruire pipeline affidabili, addestrare modelli predittivi e generativi, e tradurre i risultati in metriche e KPI azionabili per marketing, operations, risk e prodotto. Il Master offre un vantaggio competitivo concreto: metodologie, strumenti (Python, SQL, Spark, cloud data platforms), pratiche MLOps e casi d’uso reali. Ne derivano percorsi professionali con buone prospettive di inserimento e crescita retributiva, anche verso posizioni di responsabilità come Lead, Head of Data o CDO. Grazie a una solida base tecnica e alla capacità di comunicare insight e impatto economico, i diplomati possono integrarsi in team interfunzionali e contribuire alla creazione di valore misurabile, accelerando roadmap di digital transformation, ottimizzazione dei processi e sviluppo di nuovi servizi data-driven.
Sviluppa modelli statistici e di machine learning per previsioni, segmentazioni e raccomandazioni, con forte focus su metriche di business. Collabora con product, marketing e operations, curando feature engineering, validazione e interpretabilità dei modelli in ambienti reali.
Progetta e mantiene pipeline di dati affidabili e scalabili (ETL/ELT) su cloud e on-premise, integrando fonti eterogenee. Garantisce qualità, sicurezza e performance dei data lakehouse, abilitando analytics e ML in produzione con strumenti come Spark, DBT e orchestratori.
Industrializza modelli ML/AI e LLM, curando MLOps, versioning, monitoraggio drift e deployment su API o microservizi. Ottimizza latenza e costi, integra feature store e CI/CD, e collabora con data scientist e ingegneri per scalare modelli in ambienti mission-critical.
Trasforma dati in dashboard e report decisionali, definendo KPI, metriche e data storytelling per stakeholders. Conosce SQL, modelli dimensionali e strumenti di visualizzazione, gestendo la qualità del dato e supportando piani di performance e forecast di breve-medio periodo.
Guida la strategia di prodotti data-driven e AI, definendo roadmap, requisiti, misure d’impatto e conformità. Media tra esigenze business e vincoli tecnici, priorizza esperimenti, assicura time-to-value e coordina team cross-funzionali su discovery, delivery e adoption.
La progressione di carriera nel Big Data segue una curva rapida per profili che uniscono competenze tecniche, product thinking e capacità di generare impatto misurabile. La specializzazione (ML, engineering, BI) può evolvere verso ruoli di leadership, con responsabilità su team, budget e roadmap dati.
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