Master in matematica applicata e statistica

Il Master in Matematica Applicata e Statistica consente agli studenti di:

• Acquisire una solida base di matematica applicata.
• Sviluppa un forte rapporto con la ricerca attraverso seminari, progetti di mentoring e stage in laboratori di ricerca o aziende.

Gli studenti possono anche seguire Ph.D. Tracks per guidarli verso un dottorato alla fine del Master:

• dottorato di ricerca track Matematica - specializzazione in Finanza
• dottorato di ricerca track Data & Artificial Intelligence - specializzazione in Matematica Applicata

Periodi di applicazione per questo programma di master: dal 03/11/2022 al 31/05/2023 in 3 sessioni:

• Sessione 1: dal 03/11/2022 al 02/02/2022
• Sessione 2: dal 03/02/2023 al 13/04/2023
• Sessione 3: dal 14/04/2023 al 31/05/2023

Focus sull'anno 1: matematica applicata e statistica

Questo programma di Master del primo anno offre una vasta gamma di corsi di base e più specializzati in matematica applicata. Ciò consente agli studenti di creare un curriculum personalizzato adattato ai loro progetti accademici e professionali nelle seguenti aree:

• Statistica, finanza e scienze attuariali
• Modellazione, probabilità e intelligenza artificiale
• Ottimizzazione
• Segnali, elaborazione e apprendimento automatico
• Analisi numerica ed EDP

Per completare il Master, gli studenti del primo anno possono accedere ai seguenti programmi del secondo anno:

• Master anno 2 - Scienze statistiche, finanziarie e attuariali
• Master anno 2 - Modellazione matematica
• Master anno 2 - Statistica, finanza e scienze attuariali
• Master anno 2 - Probabilità e finanza

Focus sulla specializzazione in statistica, finanza e scienze attuariali del secondo anno

I modelli stocastici sono utilizzati intensamente negli istituti finanziari e nelle compagnie assicurative. Oltre alle specifiche del modello, metodi statistici accurati sono fondamentali per la stima, la calibrazione e la previsione. Questa tendenza è stata recentemente accentuata dall'ascesa della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico.

Il programma del Master in Statistica, Finanza e Scienze Attuariali mira a formare specialisti di alto livello nei settori della modellazione casuale e della gestione del rischio per soddisfare le esigenze di tutti i tipi di istituti finanziari. Per raggiungere questo obiettivo ambizioso, è necessario un elevato livello di probabilità e statistiche. Il curriculum è organizzato attorno a corsi di base in serie temporali, apprendimento automatico, gestione del rischio, scienze attuariali e finanza matematica.

Focus sullaspecializzazione inData Science del secondo anno

Lo sfruttamento dell'immenso volume di dati odierno richiede tecniche matematiche sofisticate, che costituiscono la base della Data Science. Questa transizione dai dati alla conoscenza comporta molte sfide che richiedono un approccio interdisciplinare. La scienza dei dati si basa fortemente sull'elaborazione statistica delle informazioni: statistiche matematiche, statistiche numeriche, apprendimento statistico e apprendimento automatico.

Viene utilizzata un'ampia gamma di statistiche matematiche e numeriche e metodi di apprendimento, dall'analisi di dati esplorativi a sofisticate tecniche di inferenza (modelli grafici gerarchici) e alla classificazione o regressione (deep learning, macchina vettoriale di supporto). Per essere sviluppati su vasta scala, questi metodi richiedono la padronanza dei meccanismi di distribuzione dei dati e dei calcoli su larga scala. Anche la matematica applicata (analisi funzionale, analisi numerica, ottimizzazione convessa e non convessa) svolge un ruolo essenziale.

Anno 2: Altre specializzazioni

• Modellazione matematica
• Probabilità e finanza

Carriera

Gli studenti della specializzazione in statistica, finanza e scienze attuariali saranno attrezzati per intraprendere una carriera che richiede modelli casuali e gestione del rischio per tutti i tipi di istituti finanziari, tra cui banche, compagnie assicurative, gestori patrimoniali e hedge fund.

Gli studenti della specializzazione in Data Science sono attesi con impazienza nel mercato del lavoro globale.