Corso di laurea specialistica in Scienza dei dati ed economia

Obiettivi e struttura del corso

Il Master of Science in "Data Science and Economics" (DSE) risponde alle esigenze di formazione degli scienziati di dati in campo economico. Il corso fornisce competenze per analizzare e comprendere la natura dei dati attraverso moderne tecniche di gestione dei dati, machine learning, data mining e cloud computing. Gli studenti impareranno ad estrarre relazioni significative e schemi ricorrenti, a costruire modelli predittivi e nowcasting che integrano dati aziendali, di mercato, amministrativi e social media, eseguire analisi di effetti (economici, sociali) o azioni (investimenti, campagne di marketing) e qualsiasi altra attività legati ai settori dell'economia, del marketing, degli affari e della finanza.

Il corso di laurea mira a fornire un solido e moderno background culturale in informatica, statistica ed economia, fornendo una visione integrata di queste competenze in tutti i suoi corsi, nella convinzione che l'integrazione delle discipline fondazionali può sviluppare per gli studenti un forte aggiunto valore rispetto alla semplice somma delle competenze acquisite separatamente. L'innovazione nei metodi di insegnamento ha anche l'ambizione di sviluppare, negli studenti, lo specifico atteggiamento metodologico dello scienziato dei dati, formando figure professionali in grado di pensare in modo nuovo la realtà, partendo dalle sfide, pensando in termini di modelli, comprendendo il valore dei dati e imparare come valutare l'impatto reale delle scelte.

A tal fine, le modalità di trasmissione frontale delle competenze saranno integrate con attività di laboratorio che sviluppano la capacità di lavorare in gruppo partendo da problemi reali e utilizzando dati reali. Metodi di lavoro come hackathon, problem solving, sfide tra gruppi di lavoro, che costituiscono già strumenti di selezione del personale presso le più importanti aziende operanti nel settore dei dati, saranno utilizzati intensamente nel corso di laurea con l'obiettivo formativo per sviluppare l'atteggiamento metodologico previsto per lo scienziato dei dati. Gli studi di casi e le simulazioni di laboratorio sostituiranno, il più spesso possibile, l'uso di dati reali, senza rinunciare alla complessità; questi casi studio coinvolgeranno aziende, centri di ricerca, istituzioni, operatori economici e finanziari, agenzie di comunicazione e marketing nella progettazione di attività e interazione con gli studenti.

Requisiti d'ingresso

Il candidato prescelto del Master in Data Science and Economics dovrebbe avere un'adeguata conoscenza dell'informatica, matematica, economia e statistica a livello universitario.

I candidati devono presentare il loro curriculum vitae, la trascrizione degli esami e la carriera accademica, una lettera di motivazione. I candidati possono opzionalmente chiedere ai propri consulenti di fornire una lettera di presentazione.

Ai richiedenti che soddisfano i requisiti di ammissione verrà richiesto un colloquio telematico finalizzato alla verifica sostanziale del loro background, delle loro motivazioni e della loro fluenza in inglese.

I requisiti minimi curriculari sono:

• 12 crediti ECTS in informatica e matematica
• 12 crediti ECTS in economia e
• Conoscenza della lingua inglese, livello B2 o superiore

Prospettive di carriera

Il programma di Master in Data Science and Economics mira a formare le seguenti figure professionali.

Profilo: Data Scientist

Funzioni: analisi ed elaborazione di previsioni sul flusso di grandi quantità di dati, identificazione e applicazione degli strumenti software e delle tecniche statistiche più appropriati per la loro elaborazione e creazione di modelli sofisticati per l'analisi predittiva basata sui dati.

Competenze: analisi statistica, programmazione e conoscenza di strumenti software.

Punti vendita: piccole e medie imprese, start-up e pubblica amministrazione.

Profilo: economista guidato dai dati

Funzioni: Inquadrare i problemi dell'analisi economica nel contesto della scienza dei dati identificando dati e tecnologie che possono fornire nuove chiavi per leggere o valutare i fenomeni economici e sociali.

Abilità: teoria economica, statistica e tecniche informatiche

Punti vendita: grandi aziende, pubblica amministrazione e organizzazioni internazionali.

Profilo: Decision Maker basato sui dati

Funzioni: coprire le funzioni manageriali di alta responsabilità in aziende private e pubbliche con una vocazione internazionale con una forte componente tecnologica al suo interno, utilizzando l'analisi dei dati per guidare decisioni strategiche e operative.

Abilità: bagaglio di conoscenze teoriche di natura IT economico-quantitativa a supporto delle decisioni organizzative e dello sviluppo di istituzioni economiche e aziende.

Punti vendita: piccole e medie imprese, grandi aziende e pubblica amministrazione.

Profilo: analista di progetti di sviluppo o politiche economiche

Funzioni: Contribuire alla formulazione, al monitoraggio e all'analisi dei progetti di sviluppo o delle politiche economiche.

Abilità: il bagaglio di nozioni teoriche e operative nell'economia, nella strategia di gestione aziendale e nelle politiche economiche che le governano.

Punti vendita: operano in aziende private o pubbliche del settore, commercio, servizi commerciali, servizi personali e simili e in istituzioni internazionali e / o governative.

Profilo: Marketing Analytics Manager

Funzioni: Le professioni incluse in questa categoria esercitano funzioni di identificazione e supervisione dei processi decisionali di natura operativa in coordinamento diretto con la direzione esecutiva della società.

Abilità: bagaglio di conoscenze teoriche di natura IT economico-quantitativa a supporto delle decisioni organizzative e dello sviluppo di istituzioni economiche e aziende.

Outlet: grandi aziende.

Piano di studio

Il Master in Scienza dei dati ed economia è un programma veramente multidisciplinare, che offre un insieme ben bilanciato di corsi in scienze dei dati ed economia supportati da numerosi altri corsi. Gli studenti devono acquisire 120 crediti ECTS per completare il programma; tra questi, 24 crediti sono dedicati a ulteriori attività educative e di ricerca, ad esempio, tesi di laurea, seminari di ricerca e corsi opzionali.

I seguenti sono obbligatori per tutti gli studenti:

Corsi del primo anno

Corsi / ECTS

• Macroeconomia avanzata e macroeconomia / 12
• Coding per Data Science e Data Management / 12
• Teoria dei grafi, matematica discreta e ottimizzazione / 12
• Machine Learning, Statistical Learning, Deep Learning e Artificial Intelligence / 12
• Micro-econometria, inferenza causale e econometrica delle serie temporali / 12

Numero totale di crediti guadagnati alla fine del primo anno / 60

Corsi del secondo anno

Corsi / ECTS

• Algoritmi per dati massivi, cloud e calcolo distribuito / 12
• Cybersecurity e privacy, tecniche di conservazione e sicurezza digitale e privacy / 6
• Numero cumulativo di crediti guadagnati dopo i corsi obbligatori del secondo anno / 78

Tre curricula

Corsi / ECTS

• Economia / 18
• Business Innovation / 18
• Scienze sociali / 18
• Numero cumulativo di crediti guadagnati dopo i corsi obbligatori del secondo anno / 96
• Corsi elettivi / 12
• Tirocinio / 3
• Tesi di laurea / 9

Totale alla fine del programma / 120