Corso di laurea: Data Science A.A. 2022/2023

Conoscenza e capacità di comprensione

Il CdS è progettato affinché i suoi laureati conseguano conoscenze e capacità di comprensione teorico-pratiche interdisciplinari di livello avanzato nelle aree: informatico, statistico-matematico, economico-aziendale e giuridico, acquisendo in particolare gli elementi fondamentali dell'approccio scientifico e quantitativo alla soluzione di problemi che si troveranno ad affrontare nella loro attività professionale nei settori aziendale, industriale, terziario e scientifico-tecnologici e delle amministrazioni pubbliche e private di interesse del progetto formativo.
Tenendo conto della specificità del corso di laurea magistrale, gli insegnamenti sono, di norma, integrati con attività di esercitazione pratica e di laboratorio.

Modalità di acquisizione delle conoscenze
L'acquisizione delle conoscenze avviene principalmente attraverso la frequenza delle lezioni tenute dal docente, la frequenza delle attività di laboratorio, la partecipazione a seminari condotti da esperti esterni (in rappresentanza del mondo professionale di riferimento del corso di studio).
Sono inoltre previste attività fuori aula basate sullo studio individuale e di gruppo, utilizzo di materiali didattici integrativi messi a disposizione dai docenti per eventuali approfondimenti facoltativi, utilizzo di software dedicato, consultazione di materiale bibliografico.
In questo contesto vanno considerate anche l’esperienza di stage/tirocinio curriculare e l’elaborazione della tesi di laurea.

Modalità di verifica delle conoscenze
La verifica dell'acquisizione delle conoscenze e della capacità di applicare le conoscenze è effettuata con le seguenti modalità, diversamente combinate secondo le specificità degli argomenti trattati: prove scritte, prove orali, presentazione di elaborati scritti e, per lo stage, valutazione del tutor aziendale e dell'università.
La prova finale fornisce un'ulteriore opportunità di verifica della comprensione dei temi trattati nel corso di laurea magistrale.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Il CdS è stato progettato affinché i laureati siano in grado di applicare le conoscenze e le competenze informatiche e statistico-matematiche inerenti all’analisi, gestione e trattamento di dati con particolare attenzione a implementazione di processi di innovazione tecnologica, organizzazione economico-aziendale, supporto alle decisioni strategiche del management.

L'apprendimento individuale è costantemente verificato attraverso esercitazioni e altre attività d’aula, realizzazione di elaborati scritti e successiva discussione in aula, prove scritte e colloqui orali.
La capacità di applicare le conoscenze acquisite nel corso di laurea si esprime anche nella tesi di laurea; la tesi di laurea costituisce inoltre elemento di verifica della comprensione dei temi trattati nel corso di laurea.

Autonomia di giudizio

Il CdS è stato progettato affinché i laureati possano acquisire la capacità di formulare sintesi critiche interdisciplinari e giudizi autonomi fondati su solide analisi quantitative e conoscenze tecniche.
Le diverse competenze in ambito quantitativo, tecnologico, economico-aziendale e giuridico consentono ai laureati di affrontare i diversi problemi fornendo un approccio integrato alla loro soluzione.
L'autonomia di giudizio viene sviluppata attraverso lo svolgimento di simulazioni, analisi di casi studio, discussioni in aula e attività connessa alla redazione della tesi finale.
La verifica dell'autonomia di giudizio viene effettuata attraverso la valutazione delle prove scritte o orali inerenti ai singoli insegnamenti, valutazione di brevi saggi ed elaborati scritti, presentazione e discussione di casi aziendali, prova finale.

Abilità comunicative

Il CdS è stato progettato affinché i suoi laureati siano in grado di comunicare efficacemente risultati essenziali inerenti alle proprie analisi di dati, argomentare le proprie posizioni, presentare proposte e soluzioni ai problemi affrontati (anche evidenziando diversi scenari), impiegando informazioni ed evidenze empiriche a sostegno delle proprie tesi, ad interlocutori interni ed esterni alle aziende, enti o istituzioni in cui operano.

Le abilità comunicative saranno sviluppate principalmente attraverso attività in aula, partecipazione a gruppi di lavoro, presentazione di casi studio ed elaborati con particolare riferimento alla prova finale.
Le attività di tirocinio, inoltre, contribuiscono fortemente allo sviluppo di abilità comunicative.
Le abilità comunicative scritte e orali saranno verificate sia attraverso le prove d'esame scritte o orali sia in sede di valutazione della prova finale.

Capacità di apprendimento

Il CdS è stato progettato affinché i suoi laureati sviluppino nel proprio percorso formativo le capacità di apprendimento necessarie sia per intraprendere percorsi autonomi di aggiornamento ed ulteriore sviluppo di conoscenze e competenze relative alla data science e data analytics, nonché per proseguire con profitto gli studi (Master di II livello o Dottorato).

La capacità di apprendere è sviluppata soprattutto attraverso la partecipazione alle attività didattiche in aula, lo studio individuale e la preparazione degli esami, la redazione di elaborati individuali o di gruppo.

La verifica del raggiungimento dell'obiettivo è effettuata attraverso la valutazione dei risultati di profitto nella didattica tradizionale, le valutazioni delle relazioni apposite dei tutor previsti per le attività di stage e tirocinio, la valutazione della qualità della tesi di laurea.

Requisiti di ammissione

Possono accedere al corso di laurea magistrale in Data Science i laureati con titolo di studio nelle classi seguenti e nelle equivalenti classi ex D.M.
509/1999:
L-7 Ingegneria Civile e Ambientale
L-8 Ingegneria dell'Informazione
L-9 Ingegneria Industriale
L-18 Scienze dell'Economia e della Gestione Aziendale
L-30 Scienze e Tecnologie Fisiche
L-31 Scienze e Tecnologie Informatiche
L-33 Scienze Economiche
L-35 Scienze Matematiche
L-41 Statistica

Per i laureati in altre classi, i requisiti curriculari (in termini di CFU conseguiti in specifici SSD o gruppi di SSD) sono specificati nel Regolamento didattico del corso di studio.
La verifica della personale preparazione è disciplinata dal Regolamento del corso di studio.

In alternativa occorre essere in possesso di titolo universitario di durata almeno triennale conseguito all'estero e riconosciuto idoneo dai competenti organi.
L'accesso è subordinato al possesso di adeguati requisiti curriculari nelle discipline della informatica, probabilità e statistica e alla conoscenza della lingua inglese almeno al livello B2.

Nel regolamento didattico del Corso di Studio sono stabilite le modalità di ammissione al Corso di Studio e gli ulteriori dettagli relativi alle conoscenze richieste per l'accesso (tra cui la conoscenza della lingua inglese) e le modalità di verifica della preparazione personale individuale.

Prova finale

La prova finale consiste nella discussione, in lingua inglese, di un elaborato originale, anch’esso redatto in lingua inglese, attraverso il quale lo studente sia in grado di dimostrare piena padronanza dell'argomento trattato, la capacità di metterlo in relazione al contesto di riferimento, la capacità di operare in modo autonomo, e un'adeguata abilità di comunicazione.
Alla prova finale sono attribuiti da 12 a 15 CFU e ad essa vengono collegati o un tirocinio o ulteriori specifiche attività formative a cui sono attribuiti da 6 a 9 CFU.
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Orientamento in ingresso

Per facilitare la scelta del percorso di studi e approfondire le opportunità offerte dal Corso di Laurea Magistrale, il Dipartimento di Economia e Impresa, di concerto con il Dipartimento di Matematica e Informatica e con il Dipartimento di Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica, organizza incontri con studenti delle scuole medie superiori, studenti universitari e loro genitori durante i quali, previa distribuzione di materiale informativo, viene illustrato il Corso di Studio, con particolare riguardo al piano di studi e ai saperi minimi necessari per accedere al Corso.
In particolare, si prevede di organizzare:
Incontri di Area per far conoscere l'offerta didattica, i docenti, i servizi offerti dall'Università e i luoghi in cui si svolgeranno le attività didattiche.
Open Day: giornata di orientamento dedicata a tutti i corsi di laurea e tutti i servizi dell'Ateneo.

Il Corso di Studio in breve

Il corso di laurea magistrale (CdLM) in Data Science - cui si accede con laurea triennale in specifiche classi, o avendo acquisito un numero di CFU in determinati ambiti disciplinari, secondo quanto specificato nel regolamento didattico del corso di studi (CdS) – mira a formare quello che oggi è comunemente chiamato data scientist, che è da considerarsi come lo sbocco professionale principale.
Il CdS è progettato per fornire agli studenti una preparazione interdisciplinare nelle aree di informatica, statistica e matematica, con particolare riferimento ad applicazioni alle scienze economico-sociali.
Il CdS ha carattere interdipartimentale in quanto gestito in collaborazione dai dipartimenti di “Economia e Impresa”, “Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica” e “Matematica e Informatica”.
Per quanto riguarda la struttura del corso, il primo anno prevede corsi e laboratori tematici comuni che introducono lo studente alle principali metodologie statistiche e tecnologie informatiche, oltre che a fornire conoscenze inerenti ad aspetti applicativi delle scienze giuridiche ed economico-aziendali.
Per quanto riguarda le competenze più applicative, già nel primo semestre del primo anno gli studenti impareranno a utilizzare linguaggi di programmazione quali Python, R e SQL che sono tra le abilità informatiche più richieste a un data scientist e, più in generale, nel mondo del lavoro.
Il secondo anno, invece, è dedicato all'acquisizione delle conoscenze di dominio relative al curriculum scelto.
Le prove d’esame di molti insegnamenti prevedono attività pratiche basate sull’analisi di dati reali che allenano lo studente all’utilizzo di software, alla redazione di report e al corrispettivo story telling, mansioni tipiche del data scientist.
Il CdS è erogato interamente in lingua inglese e promuove esperienze di studio all’estero.
In tema di inserimento nel mondo del lavoro, il CdS prevedrà attività di tirocinio, soprattutto in aziende e imprese che operano nel settore della data science.
 

 

Lo studente espliciterà le proprie scelte al momento della presentazione, tramite il sistema informativo di ateneo, del piano di completamento o del piano di studio individuale, secondo quanto stabilito dal regolamento didattico del corso di studio.