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 192 MASTER [in 220 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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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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Radar Academy
Il Master si propone di formare figure professionali capaci di gestire in modo strategico l’intero processo di acquisizione dei talenti. Gli Allievi imparano da manager di aziende leader, con project work, career coaching e stage retribuito garantito.
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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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 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 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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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 - Libera Università Internazionale Studi Sociali "Guido Carli"
Questo corso offre una formazione avanzata in finanza ed economia, con solidi metodi teorici e quantitativi, indirizzi specialistici (banche, data & policy, RoME), tirocini e opportunità internazionali per carriera in istituzioni finanziarie e regolamentazione.
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Università degli Studi di Padova
Questo master offre formazione avanzata sull'applicazione di metodi quantitativi e informatici alla finanza, preparando professionisti nella modellizzazione, analisi dei mercati e gestione del rischio; corso biennale in inglese con accesso libero previa verifica dei requisiti.
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Università degli Studi di Padova
Questo corso forma data scientist con competenze avanzate in metodologie e applicazioni statistiche, gestione e manipolazione dei dati e capacità critiche di analisi. Offre una preparazione interdisciplinare per il lavoro in aziende, enti pubblici e ricerca.
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Università degli Studi di Palermo | Dipartimento di Ingegneria
Questo master forma specialisti in Intelligenza Artificiale in grado di progettare e applicare modelli avanzati (deep learning, transformers, generative AI), gestire e analizzare dati, e tradurre risultati in soluzioni innovative con sbocchi come AI Specialist, Data Scientist e Prompt Engineer.
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Università degli Studi di Padova
Questo corso offre una solida preparazione multidisciplinare sulla raccolta, gestione e analisi dei big data, con competenze tecniche e uso di strumenti avanzati per inserirsi in industrie, consulenza, ricerca e pubblica amministrazione.
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Università degli Studi di Genova | Dipartimento di Informatica
Questo master dura 2 anni (120 CFU) e si svolge a Genova; è erogato in inglese e prevede accesso libero ma con test d'ammissione. Offre due curricula (Data Science & Engineering; Software Security & Engineering), laboratori, progetti, seminari e collaborazioni con l'industria.
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Università Cattolica del Sacro Cuore | Facoltà di Scienze Bancarie, Finanziarie e Assicurative
Questo master sviluppa le capacità professionali degli studenti per affrontare sfide ed innovazioni tramite competenze interdisciplinari, focalizzandosi su tre aree principali: tecnico-scientifica, aziendale-gestionale ed economico-finanziaria.
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Università degli Studi di Perugia | Dipartimento di Economia
Questo master forma esperti in metodologie quantitative e data science applicate all'economia, alla finanza e all'assicurazione, sviluppando competenze in analisi di grandi dati, modellistica, gestione del rischio, laboratori pratici e tirocini.
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Università di Bologna - Alma Mater Studiorum
Questo master in inglese, interamente internazionale, forma esperti in statistica, data science e analisi dei dati attraverso percorsi (Data Science, Health and Population Analytics, Official Statistics). Offre competenze per ruoli in ricerca, pubblica amministrazione e industria, con opportunità di scambi e doppio titolo.
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Università degli Studi di Pavia | Dipartimento di Matematica 'Felice Casorati'
Questo master offre una formazione avanzata in matematica, con percorsi teorici, modellistico-applicativi e didattici. Prevede insegnamenti caratterizzanti, attività a scelta e ampio spazio alla tesi, per flessibilità e orientamento alla ricerca o al lavoro.
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Questo corso di Laurea magistrale in Ingegneria informatica ha durata biennale, si svolge a L'Aquila ed è accessibile liberamente con verifica dell'adeguatezza della preparazione personale. È un corso internazionale con modalità convenzionale e lingua inglese.
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Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia | Dipartimento di Ingegneria Enzo Ferrari
Questo corso offre competenze avanzate in ICT, con percorsi in Cloud e Cybersecurity o Data Engineering e Analytics. Formazione teorica e pratica su AI, big data, sistemi distribuiti, sicurezza e sviluppo software; durata biennale e tirocinio.
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Dal 1971, la comunità italiana della formazione manageriale.
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Master in Matematica Area: Ricerca Sviluppo
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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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