Obiettivi formativi

Il corso di studio in Data Science si caratterizza per un'offerta didattica interdisciplinare che raccoglie contributi 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 per lo sviluppo delle tecnologie di raccolta, gestione, elaborazione e analisi dei big data, e la conseguente traduzione in informazioni fondamentali per il processo conoscitivo e decisionale all'interno dei settori innovativi di business e sociali.
La laurea magistrale in Data Science si pone l'obiettivo della formazione di nuove figure professionali che possano contribuire ad aumentare l'efficienza ed affidabilità delle istituzioni pubbliche, delle aziende private e delle amministrazioni locali, con particolare riferimento agli 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. La laurea magistrale in Data Science si pone come obiettivo anche 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 economico e sociale. Le caratteristiche di interdisciplinarietà della laurea magistrale in Data Science e la sua rigorosa impostazione metodologica la rendono adatta ad essere fruita da studenti che abbiano conseguito la laurea di primo livello in tutti i settori dell'Ingegneria dell'Informazione, dell'Informatica e della Statistica, nonché nelle facoltà 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 fluente della lingua inglese. Costituisce un elemento di completamento essenziale della formazione la prova finale o tesi di laurea magistrale, che permette al laureando di applicare la pluralità di nozioni e metodologie acquisite in un campo di applicazione industriale, scientifico o di analisi economico-sociale, e che dimostra la padronanza degli argomenti, la capacità di operare in modo autonomo e 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 anche un livello di preparazione adeguato per una sua collocazione in contesti di ricerca sia di base che applicata, sia presso università e centri di ricerca che 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.
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 nei SSD INF/01 Informatica, ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni e ING-INF/03 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, e 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 di SSD matematici (MAT/06-09) e statistici (SECS-S/01). 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 dello studente e la prova finale e la stesura della tesi di laurea magistrale.