Presentazione del corso di studio

L’idea di un corso di Laurea triennale in Data Analytics, 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, ovvero figure professionali capaci di gestire e analizzare la sempre crescente mole di informazioni e grandi quantità di dati prodotte in ogni campo applicativo: economia, scienze sociali, e altri ambiti scientifici. Ciò, 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. Non da ultimo verrà privilegiata la capacità comunicativa delle informazioni.

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.

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, Python) 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.

Regolamento didattico

Regolamento didattico 2018-19

Manifesto degli studi

Manifesto degli studi

Il Manifesto degli Studi è la guida al corso di Laurea. Esso si riferisce a tutti gli anni accademici che saranno frequentati dalla coorte relativa all'anno di riferimento. In esso sono contenuti gli obiettivi formativi e gli sbocchi occupazionali del corso, la sua struttura e tutte le informazioni su frequenza, propedeuticità, suddivisione dei crediti e copertura dei corsi d'insegnamento.

Manifesto degli Studi 2018-19

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, il cui sviluppo è in rapida crescita con una 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 del corso:
- le attività didattiche del corso sono organizzate interamente in lingua inglese (lezioni frontali, esercitazioni, testi consigliati e altro materiale didattico).
- doppio titolo doppio in "Data Analytics" conferito dal nostro Ateneo e in "Informatique" conferito dall'Université Paris 13 – Université Sorbonne Paris Cité (Francia).

Perché dovrei iscrivermi al corso di Laurea?

Diventa un Data Analyst

Preparati a una carriera da Data Scientist.
Impara le tecniche e gli strumenti per scoprire le informazioni nascoste nei dati, comunica i risultati, e crea delle soluzioni data-driven.

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. 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 al passo con i tempi. Questo corso è perfetto per chi voglia diventare un Data Analyst o prepararsi ad una 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 sul piano internazionale.

Un corso, due lauree. Agli studenti più meritevoli verrà proposto di frequentare il terzo anno di corso presso l'Université Paris 13 (Francia) al fine di migliorare le proprie competenze ed ottenere un doppio titolo di studio.

Quali materie verranno insegnate?

Il percorso di studio prevede corsi relativo alla programmazione, all’architettura dei Sistemi di Elaborazione, alla progettazione e implementazione di applicazioni e di Basi di Dati, alla probabilità e alla statistica, all'analisi di grandi quantità di dati, al Data Wrangling (ovvero come trasformare i dati catturati da diverse sorgenti in modo da poter essere elaborati), al Data Storytelling, e ad altro ancora.

Scopri cosa fa un Data Analyst

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Storie ed esperienze da YouTube:
Data Science vs Big Data vs Data Analytics
A Day in the Life of a Data Analyst
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• 2 nd data scientist

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