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 197 MASTER [in 227 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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Università Cattolica del Sacro Cuore
Il Master si propone di formare professionisti capaci di interpretare l'agroalimentare come un sistema complesso di valori. Il profilo si inserisce nel mercato del lavoro come un connettore strategico tra le aziende e un pubblico internazionale sempre più attento all'impatto dei propri consumi
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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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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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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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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Questo master di Laurea magistrale in Informatica si svolge presso il Dipartimento di Ingegneria e scienze dell'informazione e matematica a L'Aquila. È di durata biennale, con accesso libero ma con verifica dell'adeguatezza della preparazione personale. Il corso è internazionale e viene erogato in inglese con modalità convenzionale.
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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
Questo corso offre un aggiornamento per docenti delle scuole superiori sulla fisica fondamentale: Modello Standard delle particelle e cosmologia, neutrini e materia oscura, buchi neri e onde gravitazionali. Si svolge in modalità duale (in presenza e online), CFU 3, inizio 18/10/2024.
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Università degli Studi di Milano "Statale" | Dipartimento di Informatica
Questo master offre formazione avanzata in metodi e strumenti di informatica, statistica e matematica per analizzare dati economici e sanitari. Prevede attività teoriche e pratiche in inglese, percorsi di specializzazione e tirocinio, per preparare ruoli professionali data-driven.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso offre un'innovativa formazione in scienze computazionali, combinando matematica applicata e informatica per rispondere alle esigenze del mondo produttivo.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso fornisce un alto livello di specializzazione nella Matematica, preparando gli studenti per vari settori professionali e accademici.
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Università commerciale "Luigi Bocconi" | Dipartimento di Informatica
Questo master offre una solida formazione teorica e pratica in matematica, informatica e sistemi intelligenti, con corsi su deep learning, visione e NLP, due percorsi (Milano/Torino), tirocini, scambi internazionali e possibilità di borse di studio.
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Questo master offre un percorso formativo articolato in due curricula: esperto in tecniche di Artificial Intelligence e Data Scientist, con competenze multidisciplinari in computer science, statistica e machine learning, per analizzare dati complessi e supportare decisioni operative e strategiche.
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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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Università degli Studi di Padova
Questo corso forma figure con competenze quantitative e computazionali avanzate e conoscenze dei mercati finanziari e assicurativi. Offerto in inglese per 2 anni a Padova, prepara a ruoli in banche, fondi, assicurazioni e consulenza.
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Questo master forma professionisti in ambito Data Science e Business Analytics, con approccio internazionale in inglese. Offre competenze informatiche, tecnologiche e aziendali, insegnamenti pratici, tirocinio e 60 CFU.
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Questo master forma esperti nell'uso di modelli finanziari e metodi quantitativi per la gestione di portafoglio e l'analisi dei mercati, con competenze su derivati, asset allocation, FinTech (machine learning, roboadvising) e aspetti assicurativi e di risk management.
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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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