Objectives
Il corso di studio in Data Science si caratterizza per un'offerta didattica interdisciplinare che raccoglie contributi della matematica, dell'ingegneria, dell'informatica, della statistica, delle scienze economiche e organizzative, insieme a conoscenze specifiche dei principali domini applicativi di Data Science. In particolare, la laurea magistrale in Data Science offre le conoscenze professionali adeguate allo sviluppo delle tecnologie di raccolta, gestione, elaborazione e analisi di dati contenenti numerose variabili con grande dimensione del campione (big data), e la conseguente traduzione in informazioni fondamentali per il processo conoscitivo e decisionale all'interno dei settori innovativi aziendali e sociali.
Obiettivi formativi specifici
La laurea magistrale in Data Science si pone l'obiettivo della formazione di nuove figure professionali quali: Data Scientist (che avrà una visione e professionalità versatile nell'ambito della scienza dei dati), Open Data Manager (persona esperta nella raccolta e pubblicazione di grandi moli di dati nel settore pubblico e privato), Data Intelligence Professional (che integra le metodologie di Data Science all'interno dei processi organizzativi e delle strategie di mercato delle grandi e medie aziende) e il Big Data Infrastructure Professional (che progetta, installa e gestisce le infrastrutture software, hardware e di rete per i big data).
Tutte e quattro le figure professionali contribuiranno ad aumentare l'efficienza ed affidabilità delle istituzioni pubbliche, delle aziende private e delle amministrazioni locali, con particolare riferimento ai dati di pubblico dominio (open data), al loro utilizzo per lo sviluppo di servizi più efficienti per le aziende e i cittadini e per l'ottimizzazione della gestione delle risorse nei contesti urbani e delle infrastrutture digitali.
La laurea magistrale in Data Science si pone come ulteriore obiettivo la formazione di professionisti in grado di operare all'interno delle agenzie pubbliche e private al fine di integrare i big data all'interno dei processi di analisi economica e sociale. Le caratteristiche di interdisciplinarietà della laurea magistrale in Data Science e la sua rigorosa impostazione metodologica, la rendono adatta a essere fruita da studenti/esse che abbiano conseguito la laurea di primo livello in tutti i settori dell'Ingegneria dell'Informazione, dell'Informatica e della Statistica, nonché nei corsi di laurea di Economia, Matematica e Fisica.
Oltre alle conoscenze specifiche del settore, costituiscono parti fondamentali dell'offerta formativa gli aspetti teorico-scientifici necessari a descrivere e a interpretare i problemi del contesto applicativo in cui si pone il problema di sviluppare metodologie innovative di Data Science, lo sviluppo di capacità di ideazione, pianificazione, progettazione e gestione di complessi sistemi di gestione e analisi di grandi moli di dati, lo sviluppo di capacità di sperimentazione, la conoscenza e l'uso della lingua inglese.
La prova finale o tesi di laurea magistrale costituisce un elemento di completamento essenziale della formazione.Essa permette al laureando/a di applicare la pluralità di nozioni e metodologie acquisite in un campo di applicazione industriale, scientifico o di analisi economico-sociale, e di dimostrare la padronanza degli argomenti, la capacità di operare in modo autonomo e con un buon livello di comunicazione. Il percorso formativo è orientato alla fruibilità della laurea magistrale in ambito internazionale, fruibilità garantita anche dall'erogazione in lingua inglese. Il percorso formativo è inoltre orientato a mantenere una stretta connessione con il tessuto lavorativo. Il laureato magistrale in Data Science avrà un livello di preparazione adeguato per una sua collocazione in contesti di ricerca, di base e applicata, presso università e centri di ricerca, presso settori aziendali di ricerca e sviluppo, sia in ambito nazionale e internazionale.
Il regolamento didattico del corso di studio definirà, nel rispetto dei limiti normativi, la quota dell'impegno orario complessivo a disposizione dello studente per lo studio personale e per altre attività formative di tipo individuale.
Le attività formative offerte dal corso di studio sono riferibili alle seguenti quattro macro aree formative:
- Area Scienza dei Dati: Lo studente acquisirà conoscenze e comprensione avanzate dei fondamenti teorici e metodologici della scienza dei dati, sviluppando abilità nell'applicare tali conoscenze per la raccolta, l'analisi e l'interpretazione di grandi quantità di dati. Verrà inoltre promossa la capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi a un pubblico sia specialistico sia generale.
- Area Modellistica, Matematico-statistica: Il corso fornirà una solida base in conoscenze e comprensione dei modelli matematici e statistici, sviluppando abilità nel risolvere problemi complessi attraverso l'uso di strumenti analitici e computazionali. Lo studente acquisirà inoltre la capacità di valutare criticamente i risultati ottenuti.
- Area Informatica e dell'informazione: L'area informatica si concentrerà sullo sviluppo di conoscenze e comprensione dei principi fondamentali dell'informatica applicata all'analisi dei dati, con particolare attenzione alla progettazione, allo sviluppo e all'implementazione di sistemi software specializzati in grandi moli di dati e basati su metodologie di machine learning, data mining e network science.
Verrà promossa la capacità di applicare tali conoscenze per risolvere problemi computazionali e sviluppare soluzioni innovative.
- Area Economico-Giuridica, Sociale, Ambientale e Bio-ingegneristica: Questa area multidisciplinare fornirà allo studente una comprensione approfondita delle interazioni tra tecnologia, società e ambiente. Verrà promossa la capacità di analizzare problemi complessi in un contesto interdisciplinare e di proporre soluzioni innovative e sostenibili.
L'insieme degli insegnamenti obbligatori del primo anno contribuisce alla formazione fondamentale per le aree 1)-3), fornendo le competenze di base necessarie per affrontare le sfide di Data Science. Gli insegnamenti caratterizzanti, da scegliere tra primo e secondo anno, permetteranno allo studente di specializzarsi in una delle quattro macro aree tematiche, sviluppando autonomia di giudizio e abilità nel prendere decisioni in un contesto professionale. La struttura del corso garantisce inoltre ampia flessibilità, consentendo agli studenti di adattare il proprio percorso formativo alle proprie inclinazioni e interessi, e di sviluppare competenze trasversali come il lavoro di gruppo, la comunicazione efficace e la capacità di apprendimento autonomo.
Descrizione del percorso formativo
La proposta formativa prevede un primo insieme di insegnamenti su settori scientifico disciplinari caratterizzanti obbligatori per tutti gli studenti nel primo anno di corso. Di questi insegnamenti obbligatori una parte comprende corsi nell'area dell'Informatica e dell'Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni. Questo insieme di insegnamenti obbligatori mira a garantire l'omogeneizzazione delle competenze e conoscenze in ambito informatico e dell'informazione considerata l'eterogeneità dei percorsi formativi triennali di provenienza degli studenti, italiani e stranieri. Attraverso questi insegnamenti si forniscono le conoscenze informatiche e dell'ingegneria dell'informazione di base nell'ambito della programmazione avanzata, degli algoritmi per acquisire conoscenza sui dati, delle librerie per la visualizzazione e l'analisi dei dati, del machine learning, delle infrastrutture di rete per l'immagazzinamento, l'elaborazione e la comunicazione delle grandi moli di dati.
L'altra quota parte di questi insegnamenti obbligatori è invece orientata a irrobustire le fondamenta nell'area dei modelli matematico statistici utili per l'analisi di grandi moli di dati e comprende corsi nell'area matematica, probabilità e statistica. Tutti questi insegnamenti obbligatori includono anche attività di laboratorio e attività progettuali autonome.
Al primo anno si aggiunge un insegnamento a scelta in un gruppo caratterizzante nell'ambito delle discipline umane, sociali, giuridiche ed economiche e un altro insegnamento a scelta nel gruppo caratterizzante nell'ambito della formazione matematico-statistica e della probabilità. Sempre al primo anno lo studente dovrà scegliere almeno un insegnamento in un gruppo caratterizzante relativo alla formazione informatica e dell'informazione.
Nel secondo anno gli studenti includeranno altri insegnamenti nell'ambito della formazione informatica e dell'informazione.
Il percorso formativo prevede complessivamente un'ampia scelta di insegnamenti all'interno delle attività caratterizzanti in ambito informatico e dell'informazione permettendo allo studente di acquisire competenze specifiche che possono spaziare dal machine learning e data mining avanzati, all'applicazione di tecniche computazionali per l'analisi e la sintesi del linguaggio naturale, alle reti sociali, all'elaborazione dei segnali su grafi e agli aspetti fondamentali sull'analisi di sistemi complessi.
In quest'area gli studenti si potranno altresì specializzare in argomenti relativi alla privacy e alla sicurezza dei dati, alla raccolta ed elaborazione dati in ambienti smart e alla memorizzazione e gestione di grandi moli di dati in database e infrastrutture cloud.
Il percorso formativo al secondo anno prevede ulteriori attività formative che includono dei training camp tematici organizzati in collaborazione con aziende del settore o tirocini formativi e insegnamenti scelti nei settori scientifici disciplinari affini. Sono poi previste le attività formative autonomamente scelte dallo studente e la prova finale e la stesura della tesi di laurea magistrale.