Iscrivendoti a questo corso di laurea potrai acquisire la padronanza degli strumenti metodologici e tecnologici necessari per iniziare una carriera nell'ambito della Data Science ricca di successi. Imparerai ad analizzare dati e comunicare le informazioni utilizzando gli strumenti più potenti quali Python, R, SAS e SQL: queste capacità ti permetteranno di essere riconosciuto come un Data Analyst professionista. La richiesta per personale qualificato con elevate capacità nel trattamento dei dati non è mai stata così alta come in questi anni, e allo stesso tempo l’analisi dei dati è diventata una priorità strategica per ogni tipo di organizzazione. Il nostro piano di studi è stato sviluppato in cooperazione con partner pubblici e privati per assicurare agli studenti la possibilità di padroneggiare gli strumenti metodologici e tecnologici più innovativi e all'avanguardia, al fine di formare laureati pronti ad una carriera di tipo professionale. Questo corso è perfetto per chi voglia diventare un Data Analyst o prepararsi per il prossimo passo di carriera in quelle posizioni lavorative imperniate sull'utilizzo e l’elaborazione di dati.

Un Data analyst di respiro internazionale. Le lezioni saranno tenute in inglese, fornendoti le abilità per essere competitivo in tutto il mondo.

Un corso, due lauree. Ad un gruppo di studenti selezionati verrà proposto di frequentare per un semestre dei corsi offerti in accordo con l'università Paris 13 (Parigi, Francia) al fine di migliorare le proprie competenze ed ottenere un doppio titolo di studio.

L’idea di un corso di Laurea triennale in Data Analytics, nella classe di laurea L41-Statistica, nasce dall’esigenza di colmare una carenza formativa in ambito nazionale, in un settore in forte espansione e che richiede l’esigenza di soddisfare una richiesta di formazione in quella che appare oggi tra le più promettenti professioni: il Data Analyst (une breve webinar sulla figura del data analyst è presente qui).

Infatti, nell'era dei Big Data, il mondo del lavoro e delle professioni (imprese, banche, assicurazioni, centri di ricerca) esprime una crescente richiesta di Data Analyst, capaci di gestire e analizzare la sempre crescente mole di informazioni e le sempre più grandi quantità di dati prodotte in ogni campo applicativo dell’economia, delle scienze sociali e dell’ambito scientifico, grazie anche alla disponibilità di moderni sistemi di gestione dei dati, capaci di gestire informazioni provenienti da flussi informatici (web, social network, reti di sensori, smart meter ed altre fonti).
Per avere un'idea delle posizioni lavorative offerte clicca su questo link.
Requisito fondamentale per affrontare con successo le sfide future nella società dell’informazione è, dunque, conoscere in maniera critica come vengono raccolti, codificati, elaborati, conservati e diffusi i dati, come essi sono correlati, come possono essere selezionati e analizzati, per essere trasformati in conoscenza ad alto valore aggiunto.

Il corso di laurea si colloca nella classe di Laurea L-41 Statistica.
La classe di Laurea L-41, anche se si riferisce ad una tradizionale classe di Laurea in Statistica, permette però di poter soddisfare l’organizzazione di un percorso curriculare che preveda un’adeguata formazione matematico-quantitativa e informatica.
La proposta del corso di Laurea da parte del Dipartimento di Matematica e Fisica consente, in una strategia di contesto, di soddisfare gli obiettivi dell’offerta formativa con un percorso di studi più orientato alla formazione di un analista applicato in grado di trovare un pronto impiego nel mondo del lavoro al termine del percorso della laurea triennale, oltre a dare la possibilità di continuare gli studi accedendo a percorsi magistrali in ambito informatico, economico, statistico o data science.

Obiettivi culturali e formativi

Il CdL in Data Analytics è prevalentemente incentrato sull’insegnamento di metodologie e tecniche di analisi matematica, statistica inferenziale e analisi esplorativa dei dati, strumenti informatici di progetto e gestione di basi di dati ed elementi di programmazione, principi di epistemologia della ricerca, modelli econometrici, modelli sperimentali e dinamici. Le conoscenze acquisite e provenienti da diverse aree disciplinari permettono al laureato di avere una visione ampia e analitica degli strumenti per la gestione, il trattamento e la presentazione dei risultati di dati, con una visione fortemente interdisciplinare e integrata. Oltre che sull’uso corretto degli strumenti tecnici, il laureato è anche formato sull’applicazione di tali strumenti in diversi ambiti: economico-finanziario, sociale, demografico, bio-medico, ambientale e dell’energia.
Il laureato in Data Analytics è inoltre formato, durante il percorso di laurea, alla progettazione e alla realizzazione di casi di studio (data intensive) presso aziende con periodi di stage.

L’innovatività del corso consiste nell’affiancare ai corsi tradizionali:
- l’apprendimento dell’utilizzo dei principali software statistici e per il Data Mining (SAS Miner, e open source come Weka, R) con esercitazioni in laboratorio informatico, anche con l’intervento di formatori esperti;
- la soluzione di problemi pratici e casi di studio su dati estratti da database di aziende (in ambito telecomunicazioni o IT) o Enti Pubblici (ad esempio, Istat o Inps).


Le competenze specifiche acquisite dai laureati in Data Analytics sono, pertanto:
• la conoscenza di tecniche statiche e computazionali per il trattamento e l’analisi di dati di grandi dimensioni, complessi, provenienti da diverse fonti e spesso non strutturati, e di dati ad alta frequenza di rilevazione (ad esempio, da sensori);
• la conoscenza di metodologie statistiche, di tecniche di Data Mining e di tecniche di ottimizzazione per la risoluzione di problemi complessi e capacità di applicazione in contesti reali;
• esperienze di analisi di Big Data relazionali da internet e di Social Network Analysis;
• la conoscenza di tecniche di previsione e monitoraggio di fenomeni evolutivi;
• la capacità di utilizzare software statistico e linguaggi di programmazione specifici come R e Python;
• la conoscenza di sistemi di gestione di basi di dati e di sistemi di calcolo distribuito, anche basati su cloud computing;
•la capacità di comunicare dei risultati di analisi attraverso presentazioni, report con la costruzione e l’utilizzo di rappresentazioni grafiche esplicative.

Un corso di studi internazionale

La denominazione in inglese proposta per questo corso di laurea è dovuta in primo luogo alla volontà di evidenziare il riferimento al nome di una nuova disciplina, la cui popolarità e richiesta è in rapida crescita e diffusione a livello internazionale e la cui figura professionale di riferimento è appunto il Data Analyst. Una seconda motivazione della denominazione inglese è legata all’apertura internazionale che si intende dare al corso:
- proponendolo in lingua inglese e
- creando un titolo doppio con un’università straniera.
Le attività didattiche del corso sono dunque organizzate interamente in lingua inglese: sono in lingua lezioni frontali, esercitazioni, testi consigliati e altro materiale didattico.

Per il titolo doppio, l’Università Paris 13 – Université Sorbonne Paris Cité (Francia) ha formalizzato un accordo operativo.
L’Università Caddi Ayyad di Marrakech (Marocco) ha inoltre manifestato un forte interesse al doppio titolo.