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Descrizione corso
Il Master di II livello in Data Science and Statistical Learning si prefigge di formare figure professionali caratterizzate da una profonda conoscenza teorica degli strumenti statistici, informatici e computazionali più avanzati, capaci di utilizzare e valutare criticamente le potenzialità dei diversi metodi per estrapolare adeguate informazione dalla crescente mole di dati disponibile in diversi ambiti applicativi, in particolare alle applicazioni in ambito economico-manageriale e sanitario, fornendo risposte a rilevanti quesiti di ricerca e favorendo l’innovazione.
Il Master di II livello in Data Science and Statistical Learning (MD2SL) è promosso dal Florence Center for Data Science per il tramite del Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni (DISIA) “G. Parenti” dell’Università degli Studi di Firenze e dalla Scuola IMT Alti Studi Lucca.
Il master MD2SL si prefigge di formare figure professionali a tutto tondo, Data Scientist, in grado di fornire risposte ai quesiti di ricerca emergenti derivanti dalla presenza pervasiva di dati complessi, non strutturati e ad alta dimensione (i cosiddetti big data), in un varietà di campi di applicazione.
Tale obiettivo viene raggiunto tramite l’acquisizione da parte dello studente di solide competenze teoriche e pratiche in ambito statistico, matematico ed informatico, spendibili all’interno dei processi aziendali, nelle Pubbliche Amministrazioni, nonché a supporto dei processi decisionali di organizzazioni pubbliche e private.
Nello specifico, la proposta formativa mira a portare laureati in discipline quantitative su un livello più elevato grazie alla multidisciplinarietà degli strumenti propri della Data Science.
Il master MD2SL, si articola in tre distinti blocchi di insegnamento e un laboratorio di analisi dei dati:
- Il primo blocco, “Data Science Bootcamp”, permette agli studenti di acquisire una solida conoscenza delle discipline alla base della Data Science (matematica, statistica, programmazione informatica), grazie ad una serie di corsi tali da assicurare una preparazione omogenea di studenti con background potenzialmente molto diversi tra loro.
- Il secondo blocco si compone dei “Core Courses” e permette agli studenti di acquisire le competenze teoriche e pratiche proprie della Data Science e della Data Analytics.
- Il terzo blocco di insegnamento si compone degli “Elective Courses” ed è pensato per l’acquisizione di competenze specifiche in due distinti ambiti applicativi in cui il Data Scientist può avere un ruolo di centrale importanza: l’ambito medico-sanitario e l‘ambito economico-aziendale.
Per una descrizione dettagliata dei contenuti del master si rimanda al sito web.
Prerequisiti per partecipare al master: Laurea di secondo livello o laurea vecchio ordinamento.
Frequenza possibile sia a distanza che in presenza, didattica solo in simultanea (no registrazioni) con obbligo di frequenza al 75%.
Master annuale
Dettagli del corso
Ore di docenza
Posti disponibili
Lingua/e di docenza
Lingua/e delle slide
Uso di piattaforme online per esercitazioni o questionari
Materiali di studio e di training
Lezioni di didattica frontale supportate da slides e materiale di studio fornito dai docenti
Modalità di valutazione
Sono previsti esami in itinere su ogni singolo modulo. Il titolo verrà rilasciato su verifica della frequenza e dopo una prova finale, che consisterà nella presentazione di un progetto relativo all’applicazione di una delle metodologie introdotte durante il master a casi reali di studio, auspicabilmente derivanti dal tirocinio formativo.