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Modello Informativo SUA-CdS 2019/20

Corso di Laurea Magistrale in DATA SCIENCE AND ENGINEERING- A.A.2019/20



Universitą: Politecnico di Torino
Collegio: Collegio di Ingegneria Informatica, del Cinema e Meccatronica
Dipartimento: DAUIN
Classe: LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Esiste nella forma attuale dall'anno accademico: 2019/20
Lingua in cui si tiene il corso: inglese
Indirizzo internet del corso: https://www.polito.it/corsi/37-320
Tasse: https://www.polito.it/didattica/servizi-e-vita-al-politecnico/diritto-allo-studio-e-contribuzione-studentesca/contribuzione-studentesca
Modalitą di svolgimento: Corso di studio convenzionale

Referenti e Strutture


Referente del CdS: Maurizio Rebaudengo
Organo Collegiale di gestione del Corso di Studio: Collegio Di Ingegneria Informatica, Del Cinema E Meccatronica
Struttura didattica di Riferimento: Dipartimento Di Automatica E Informatica
Docenti di riferimento: Elena Maria Baralis, Barbara Caputo, Silvia Anna Chiusano, Paolo Garza, Roberto Tadei, Francesco Vaccarino
Rappresentanti degli Studenti eletti nel Collegio: Bernard Borio, Filippo Castellarin, Pasquale Cupi, Francesco Pio D'Angolo, Karim Ghaddar, Gioele Giachino, Saket Kumar, Michela Martini, Giorgio Molinaris, Pratik Roy, Domenico Elia Sabella
Gruppo di Gestione AQ: Elena Maria Baralis, Stefano Berrone, Fulvio Corno, Paolo Garza, Stefania Lanzafame, Maurizio Rebaudengo
Tutor: Elena Maria Baralis, Barbara Caputo, Paolo Garza

Il Corso di Studio in breve

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.

Obiettivi formativi qualificanti

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 - -
Esporta Excel Attivitą formative