Master in Data Science
University of Trento
Informazione chiave
Posizione del campus
Trento, Italia
Le lingue
Inglese
Formato di studio
Nel campus
Durata
2 anni
Ritmo
Tempo pieno
Tasse universitarie
EUR 4.500 / per year *
Scadenza della domanda
Richiedi informazioni
La prima data di inizio
Sep 2024
* UE 340€-3400€ (fascia tariffaria in base al reddito e al merito personale) | Extra UE: 1000€-4500€ (fascia tariffaria basata solo sul merito, ovvero punteggio nella valutazione della domanda)
introduzione
Il Master è un corso di laurea multidisciplinare offerto congiuntamente dalle seguenti organizzazioni dell'Università University of Trento :
- Dipartimento di Matematica
- Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione
- Dipartimento di Economia e Management
- Dipartimento di Psicologia e Scienze Cognitive
- Dipartimento di Ingegneria Industriale
- Dipartimento di Sociologia e Ricerca Sociale
- CIMEC - Centro Interdipartimentale Mente / Cervello
- e da FBK - Fondazione Bruno Kessler
Obiettivi
Il Corso di Laurea Magistrale Interdipartimentale in Data Science forma gli studenti a diventare professionisti dell'analisi dei dati con forti competenze trasversali e capacità di lavorare in ambienti dinamici e multidisciplinari con conoscenze teoriche, metodologiche e pratiche in informatica, matematica e statistica e in uno o più dei domini di competenza che sono alla base della Data Science, quali le Scienze Sociali, Cognitive, Economiche, Industriali e il Giurisprudenza.
Durante la formazione particolare attenzione sarà posta all'acquisizione di know-how e allo sviluppo delle soft skills. Già dal primo anno lo studente sarà chiamato a seguire un ampio gruppo di lezioni che prevedono attività di laboratorio, gruppi di lavoro interdisciplinari e casi di studio con il coinvolgimento diretto di esperti del settore. Tali competenze vengono poi ulteriormente sviluppate attraverso stage e tirocini presso enti pubblici, istituti di ricerca, laboratori e aziende pubbliche e private.
L'obiettivo è creare una nuova figura professionale in grado di coniugare conoscenze interdisciplinari e capacità interpersonali, comunicative e organizzative, in grado di ricoprire ruoli tecnici e / o manageriali di alto profilo in contesti altamente interdisciplinari nei seguenti ambiti:
- Tecnologia, essendo in grado di gestire progetti e applicare soluzioni innovative nel campo delle informazioni e dei sistemi IT e delle tecnologie di rete, tenendo conto delle questioni commerciali, socio-organizzative e normative;
- Aziendale-organizzativo, essendo in grado di governare organizzazioni complesse utilizzando le moderne tecnologie, come nel campo dell'e-commerce e dei servizi web-based;
- Socio-psico-economico, avendo le competenze di base necessarie per progettare soluzioni tecnologicamente innovative nelle istituzioni pubbliche e private, come nel campo dell'eGovernment e delle ricerche di mercato.
Al termine del corso, i laureati saranno in grado di lavorare trasversalmente a più reparti di un'azienda o di un'amministrazione secondo i propri ambiti di competenza, trasformando i dati in informazioni fruibili. Ricoprendo il ruolo di Data Scientist in un'organizzazione, i laureati supporteranno le funzioni manageriali con le informazioni necessarie per prendere decisioni consapevoli, talvolta anticipando tendenze e cogliendo opportunità di grande importanza economica, sociale, politica o etica, nonché nella definizione e pianificazione dei processi produttivi, logistici e organizzativi nel settore privato, pubblico e del terzo settore. A seconda dei loro interessi, potranno inoltre approfondire la conoscenza di argomenti avanzati nel campo della Data Science con applicazioni in specifici domini di competenza, e/o esplorare concetti tecnici avanzati nei campi della matematica, della statistica e dell'informatica.
La natura interdipartimentale del corso di studi consente di accogliere studenti di diversa provenienza e di fornire loro un curriculum altamente interdisciplinare. Il primo anno comprenderà corsi mirati a integrare le diverse competenze e riguarderà le discipline fondamentali dell'informatica, della matematica, della statistica e delle scienze sociali, psicologiche ed economiche. Questi corsi introduttivi saranno seguiti da corsi e workshop sulle applicazioni rilevanti della scienza dei dati, in particolare per le scienze sociali, psicologiche ed economiche. Un'adeguata offerta di corsi opzionali e workshop consentirà la progettazione di percorsi mirati ad ambiti specifici. Di conseguenza, agli studenti che conseguiranno una laurea magistrale in Data Science verrà fornito un bagaglio culturale, scientifico e metodologico che gli consentirà di accedere ai programmi universitari successivi al livello magistrale (Master di secondo livello e Dottorato di ricerca).
Ammissioni
Curriculum
Il Master in Data Science è organizzato in due curricula. Gli studenti si iscrivono ad uno dei due curricula, in base agli studi precedenti.
- Il Curriculum A è rivolto agli studenti che hanno conseguito la Laurea in; Informatica, matematica, fisica, statistica o ingegneria.
- Il Curriculum B è rivolto agli studenti che hanno conseguito la Laurea in; Sociologia, Economia o Psicologia.
Ciascun curriculum rappresenta un carico di lavoro di 120 CFU che comprende insegnamenti obbligatori, insegnamenti opzionali, laboratori, insegnamenti a scelta libera, uno stage e una tesi, come di seguito dettagliato.
Gli studenti di entrambi i curricula dovrebbero inoltre completare le seguenti attività:
- Insegnamento a scelta - II anno (6 CFU): Gli studenti sono tenuti a scegliere 6 CFU da un elenco di insegnamenti a scelta che sarà tempestivamente pubblicizzato (vedi Regolamento per ulteriori informazioni).
- Laboratori a scelta - II anno (12 CFU): Gli studenti sono tenuti a scegliere 12 CFU da un elenco di laboratori a scelta che sarà tempestivamente pubblicizzato (vedi Regolamento per ulteriori informazioni).
- Corsi a scelta aperta (12 CFU): Gli studenti sono tenuti a scegliere 12 crediti a scelta libera tra i corsi offerti dall'Università degli University of Trento . I corsi elencati nelle tabelle sopra vengono automaticamente approvati. In tutti gli altri casi, deve essere compilato un piano degli studi personalizzato e presentato alla commissione per l'esame del piano degli studi.
- Stage (9 CFU).
- Tesi (18 CFU): Il percorso di studi si conclude con la discussione di una tesi originale, sotto la guida di un relatore, che fornisce 18 CFU.
Esito del programma
La persona laureata in Data Science:
- Essere in grado di comprendere l'origine e le caratteristiche dei dati trattati; conosce le tecnologie ICT connesse alle fasi di vita dei dati, e i loro limiti prestazionali; sa analizzare e gestire il flusso di generazione, acquisizione, trasmissione e accesso ai dati; può gestire e integrare archivi eterogenei di dati statistici e amministrativi;
- Può combinare i metodi e le tecniche delle scienze sociali e delle scienze psicologiche, della gestione aziendale e dell'amministrazione pubblica e privata con le tecnologie e le metodologie dell'informatica e dell'analisi dei dati della matematica e della statistica, possedendo competenze in ciascuna delle aree e riuscendo a interpretare efficacemente il cambiamento e l'innovazione tecnologica e organizzativa nelle imprese e nelle amministrazioni;
- Sa analizzare e interpretare i dati in base alla loro natura e varietà, applicando l'approccio analitico più appropriato per rispondere alle attività o agli obiettivi dell'organizzazione o dell'ente pubblico o privato;
- Sa identificare e accedere alle fonti di dati e scegliere le metodologie e i modelli più idonei ed efficaci per supportare e orientare i processi decisionali e le scelte strategiche dell'azienda e del management, sa elaborare linee di evoluzione e piani operativi e generare indicazioni e programmi per lo sviluppo dell'azione anche attraverso l'applicazione di tecniche di riduzione della complessità dimensionale e lo sviluppo di modelli predittivi per generare sistemi organizzati di conoscenza avanzata;
- Sa lavorare in gruppi di lavoro interdisciplinari e saper utilizzare i metodi di comunicazione e storytelling più appropriati per presentare l'evidenza empirica nella forma più adatta a supportare decisioni gestionali tattiche e strategiche, prestando particolare attenzione alle questioni relative alla sintesi e all'efficace rappresentazione e visualizzazione delle informazioni ; sa utilizzare fluentemente l'inglese oltre all'italiano, in forma scritta e orale, con riferimento anche ai lessici disciplinari;
- Possiede conoscenze giuridiche di base negli ambiti e nelle problematiche normative legate all'uso delle tecnologie informatiche e al trattamento dei dati (con riferimento, tra gli altri, alle questioni di sicurezza, di tutela della riservatezza e di validità giuridica).
Borse di studio e finanziamenti
Borse di studio per cittadini extracomunitari residenti all'estero
I candidati meglio classificati avranno diritto a ricevere una borsa di studio UniTrento secondo disponibilità. Anche gli studenti che usufruiscono di una borsa di studio UniTrento avranno l'esenzione dalle tasse universitarie.
Borse di studio per cittadini comunitari ed extracomunitari regolarmente residenti in Italia
Le informazioni sulle tasse universitarie e sull'ISEE sono disponibili sul nostro sito . Tieni presente che se non vuoi calcolare l'indice ISEE (indice economico della situazione patrimoniale della tua famiglia), dovrai pagare l'importo massimo.
Una volta calcolato l'ISEE gli studenti, se idonei, potranno richiedere la borsa di studio Opera Universitaria , a partire da giugno/luglio.
Galleria
Opportunità di carriera
Il laureato magistrale in Data Science può inserirsi o ricoprire ruoli tecnici e/o manageriali in contesti che richiedono una buona conoscenza delle discipline dell'Informatica, della Matematica, della Statistica e delle Scienze Sociali e un'approfondita conoscenza dell'elaborazione dei dati per scopi di risoluzione dei problemi. Il Data Scientist è una figura professionale responsabile della raccolta, analisi, elaborazione, interpretazione, diffusione e visualizzazione di dati quantitativi o quantificabili dell'organizzazione per scopi analitici, predittivi o strategici. Nel suo lavoro identifica, raccoglie, compila, prepara, valida, analizza e interpreta dati riguardanti le diverse attività dell'organizzazione per estrarre informazioni (di sintesi o derivate da analisi), anche attraverso lo sviluppo di modelli predittivi per generare sistemi avanzati di conoscenza organizzata. Il data scientist è, quindi, un analista di grandi quantità di dati tecnici altamente complessi (Big Data e Open Data) che, però, sa coniugare metodi e tecniche della gestione aziendale e dell'amministrazione pubblica, privata e del terzo settore con tecnologie e metodologie di informatica e scienze sociali, possedendo competenze in ciascuna delle aree.
Competenze associate alla funzione
Grazie alle approfondite conoscenze acquisite i laureati possono:
- Identificare e accedere alle fonti di dati;
- Supportare e sviluppare processi aziendali;
- Scegliere metodi e modelli adeguati ed efficaci per supportare le decisioni strategiche di business;
- Sviluppare linee di evoluzione e piani operativi;
- Astrarre le informazioni ottenute e, attraverso di esse, generare indicazioni a supporto dei programmi di sviluppo attivo;
- Infine, il Data Scientist presenta queste informazioni nella forma più idonea a supportare le decisioni tattiche e strategiche del management, ponendo particolare attenzione alle problematiche legate alla sintesi e alla rappresentazione e visualizzazione efficace delle informazioni.
Opportunità di lavoro
Nel mondo si registra un crescente interesse per i Big Data, gli Open Data e la professione di Data Scientist dovuto principalmente alla crescente domanda di questa figura professionale nel mercato degli Analytics da parte dei settori più tradizionali dell’economia, compreso quello bancario; produzione; telecomunicazioni e media; Pubblica Amministrazione e sanità; altri servizi alle imprese; grande distribuzione; servizi pubblici; e, assicurazione.
In questo contesto, la figura professionale del Data Scientist, coerentemente con la flessibilità del percorso formativo offerto dalla classe LM 91, sarà caratterizzata in misura maggiore, secondo le scelte del singolo studente, dalla capacità di lettura sostanziale dei -dati economico-psicologici o dalla capacità di sviluppare strumenti analitici utili alla loro elaborazione e presentazione.
In concreto, le competenze acquisite dai diplomati di questo Master offriranno loro opportunità professionali e di carriera in:
- Istituti di ricerca e analisi di mercato pubblici o privati;
- Organizzazioni orientate, a livello nazionale o internazionale, alla formulazione e attuazione di politiche sociali ed economiche;
- Organizzazioni, pubbliche o private, orientate all'innovazione e alla promozione di servizi e prodotti per i consumatori, alla progettazione di nuovi servizi nel settore pubblico o alla definizione di nuove strategie di comunicazione;
- Le aziende private, comprese le piccole e medie imprese, ritengono strategico utilizzare efficacemente le informazioni disponibili nella pianificazione delle strategie di mercato, nell'innovazione di processo e di prodotto e nella gestione aziendale.