Numerose discipline sia scientifiche che umanistiche sono oggi fortemente caratterizzate dall'uso massiccio di dati digitali, utilizzati principalmente nelle analisi alla base dei processi decisionali. In tutti questi ambiti risulta quindi di fondamentale importanza la presenza di figure professionali interdisciplinari (data scientist o data engineer) in grado di raccogliere correttamente e poi raffinare, analizzare, interpretare e valorizzare quantitą consistenti di dati di elevata complessitą, rendendoli disponibili in maniera efficace per le successive procedure decisionali. Il data scientist deve essere in grado di padroneggiare metodologie e soluzioni tecnologiche innovative di analisi, memorizzazione e processamento dei dati tramite l'applicazione di raffinati strumenti statistici, matematici e informatici, attraverso elaborazioni svolte con metodi automatici. Inoltre deve avere la capacitą di contestualizzare le proprie competenze nella varietą degli ambiti in cui la data science trova applicazione, valorizzando le informazioni contenute nei dati stessi e tenendo contemporaneamente conto dei loro risvolti sul piano giuridico e sociale.
Il corso di Laurea Magistrale in Data Science and Engineering mira a formare la figura multidisciplinare del data scientist fornendo forti competenze metodologiche e ingegneristiche complementate da un'elevata capacitą di astrazione e un approccio analitico alla risoluzione dei problemi "data-driven", rendendo il data scientist in grado di adattarsi rapidamente ai molteplici contesti applicativi nei quali si troverą ad operare e alla rapida evoluzione degli strumenti utilizzati per l'analisi dei dati. Il corso di laurea mira a formare degli ingegneri capaci di gestire tutto il ciclo di vita del processo di analisi dei dati, dall'analisi dei requisiti, all'acquisizione e memorizzazione di grandi moli di dati, all'analisi dei dati tramite modelli matematici e statistici o algoritmi di machine learning, alla visualizzazione dell'informazione e infine all'utilizzo della conoscenza estratta ai fini decisionali, anche tramite strumenti di simulazione. La figura formata avrą la capacitą di operare efficacemente in ognuna delle fasi descritte. L'applicazione della data science in molteplici ambiti richiede la formazione di figure professionali capaci di operare e interagire efficacemente in contesti di tipo multidisciplinare. Per formare tali competenze, il percorso formativo include approfondimenti tecnologici consistenti in attivitą pratiche di laboratorio multidisciplinare, focalizzate su casi di studio reali, svolte in collaborazione con aziende o esperti afferenti a settori industriali diversi, rafforzando la capacitą di lavorare in team culturalmente eterogenei. A supporto di queste attivitą, sono fornite agli studenti conoscenze che spaziano dalla capacitą di comunicare efficacemente i risultati del proprio lavoro, alla padronanza delle metodologie data-driven per innovare prodotti e processi e alla valutazione degli aspetti etici legati all'uso dei dati e dell'informazione estratta da essi. |
Attivitą formative dell'ordinamento didattico
Attivitą caratterizzanti
Ambito disciplinare | Settore | Cfu | |
---|---|---|---|
Min | Max | ||
Ingegneria informatica |
ING-INF/04 - AUTOMATICA
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
45 | 60 |
Attivitą affini o integrative
Ambito disciplinare | Settore | Cfu | |
---|---|---|---|
Min | Max | ||
Attivitą formative affini o integrative |
ING-IND/16 - TECNOLOGIE E SISTEMI DI LAVORAZIONE
ING-IND/35 - INGEGNERIA ECONOMICO-GESTIONALE ING-INF/03 - TELECOMUNICAZIONI ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI MAT/03 - GEOMETRIA MAT/05 - ANALISI MATEMATICA MAT/06 - PROBABILITĄ E STATISTICA MATEMATICA MAT/08 - ANALISI NUMERICA MAT/09 - RICERCA OPERATIVA SECS-S/01 - STATISTICA |
18 | 36 |
Altre attivitą
Ambito disciplinare | Settore | Cfu | |
---|---|---|---|
Min | Max | ||
A scelta dello studente | A scelta dello studente | 8 | 12 |
Per prova finale e conoscenza della lingua straniera | Per la prova finale | 22 | 30 |
Altre attivitą (art. 10) | Abilitą informatiche e telematiche | - | - |
Altre attivitą (art. 10) | Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro | - | - |
Altre attivitą (art. 10) | Tirocini formativi e di orientamento | - | - |
Altre attivitą (art. 10) | Ulteriori conoscenze linguistiche | - | 6 |
Per stages e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali | Per stages e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali | - | - |