Data Science

Obiettivi formativi specifici
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Il corso di studio 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.

Un percorso formativo in Data Science risponde alle notevoli sfide scientifiche e tecnologiche legate all’emergere di piattaforme globali di memorizzazione ed elaborazione dei dati: i dati personali, governativi e commerciali e le relative applicazioni abbandonano i sistemi proprietari per approdare ai sistemi di cloud computing e cloud storage con i relativi problemi di affidabilità, privacy e sicurezza.

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 per il trattamento e l’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. Con la stesura della tesi lo studente 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 dalla quantità e dalla qualità delle relazioni internazionali di ricerca facenti capo ai docenti, nonché dall'erogazione in lingua inglese. Il percorso formativo è inoltre orientato a mantenere una stretta connessione con il tessuto lavorativo, connessione garantita da gran numero e prestigio dei progetti di ricerca applicata di cooperazione tra università e aziende nazionali, internazionali e pubblica amministrazione in cui i docenti sono coinvolti.

Il laureato magistrale in Data Science avrà anche 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.

L'offerta didattica si avvarrà di tutte le competenze multidisciplinari offerte da tutti i 4 Dipartimenti della Facoltà di Ingegneria dell’Informazione, Informatica e Statistica (I3S), il Dipartimento di Scienze Statistiche, il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti”, il Dipartimento di Informatica e il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni.

Requisiti di ammissione e crediti riconoscibili
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- Requisiti di ammissione

Per essere ammessi al corso di laurea magistrale occorre essere in possesso dei necessari requisiti curricolari (RC) e di un'adeguata preparazione personale (APP).

Requisiti curriculari

I requisiti curriculari (RC) sono i seguenti:

(RC-a) Il possesso della laurea o del diploma universitario di durata triennale, ovvero di altro titolo di studio conseguito all'estero, ritenuto idoneo

(RC-b) L'aver acquisito almeno 90 crediti formativi universitari nell'insieme dei seguenti settori:
- Scienze matematiche e informatiche: MAT/*, INF/01
- Scienze fisiche: FIS/*
- Scienze economiche e statistiche: SECS-P/*, SECS-S/*
- Ingegneria industriale e dell'informazione: ING-IND/*, ING-INF/*
- Scienze biologiche: BIO/*
- Scienze giuridiche: IUS/*
- Scienze della terra: GEO/*
- Ingegneria civile e ambientale: ICAR/*

(RC-c) Conoscenza della lingua inglese a livello B2 o superiore.

Tali requisiti curriculari intendono consentire l'accesso al corso di studio da parte di tutti gli studenti che abbiano conseguito la laurea di primo livello nelle classi di laurea L-8 (Ingegneria dell'informazione), L-31 (Scienze e tecnologie informatiche) e L-41 (Statistica), nonché nelle classi di laurea L-18 (Scienze dell'economia e della gestione aziendale), L-30 (Scienze e tecnologie fisiche), L-33 (Scienze economiche) e L-35 (Scienze matematiche) e nelle corrispondenti classi di cui al D.M. 509/1999.

Modalità di ammissione:
Per essere ammessi al corso di laurea magistrale occorre essere in possesso dei necessari requisiti curricolari (RC) e di un'adeguata preparazione personale (APP).

La verifica dei requisiti per l’ammissione e, in particolare, il possesso della preparazione personale sarà verificato da una apposita Commissione nominata dal Consiglio di Corso di Studio.

Verifica dei requisiti curriculari
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Lo studente deve soddisfare contemporaneamente (RC-a), (RC-b) e (RC-c).
La verifica del requisito (RC-c) viene soddisfatta da tutti gli studenti in possesso di certificazione della lingua inglese a livello B2 ovvero che certifichino di avere acquisto crediti di lingua inglese (anche idoneità) a livello B2 nella loro carriera pregressa. In assenza di idonea certificazione ovvero dei crediti suddetti gli studenti dovranno superare un colloquio di verifica della conoscenza della lingua inglese.

Verifica dell’adeguata preparazione personale
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L’adeguata preparazione personale (APP) considera due aspetti:
(APP-a) Risultati e pertinenza della pregressa carriera;
(APP-b) Conoscenze riguardo alla Matematica, Probabilità e Informatica.

Per la verifica dei requisiti relativi ai risultati e alla pertinenza (APP-a) saranno oggetto di valutazione:
la votazione finale ottenuta nella laurea di primo livello e la relativa media dei voti (ovvero esclusivamente la media dei voti nel caso il candidato non fosse ancora laureato) facendo particolare attenzione ai voti conseguiti nell’area Matematica, Probabilità ed Informatica.
la pertinenza del curriculum di studio della laurea di primo livello.

La verifica dell’adeguata preparazione riguardo alla Matematica, Probabilità e Informatica (APP-b) considererà la conoscenza acquisita sui seguenti argomenti:

(APP-b1). Matematica: Calcolo differenziale ed integrale per funzioni di una o più variabili reali; nozioni base di algebra lineare e geometria analitica nel piano e nello spazio.
(APP-b2). Probabilità: Variabili aleatorie, distribuzioni e valori attesi; principali modelli di variabili aleatorie; convergenza per successioni di variabili aleatorie.

(APP-b3). Informatica: Principi di programmazione, rudimenti di object-oriented design; almeno un linguaggio di programmazione tra C, C++, C#, Java, Python.

La Commissione considererà automaticamente soddisfatta la verifica del requisito APP-b per gli studenti che abbiano acquisito almeno:
12 crediti complessivi nei settori MAT/03 (Geometria) e/o MAT/05 (Analisi Matematica),
6 crediti nel settore MAT/06 (Probabilità),
6 crediti complessivi nei settori INF/01 (Informatica) e/o ING-INF/05 (Sistemi di elaborazione delle informazioni).

In caso contrario gli studenti dovranno sostenere un test e, se supereranno il test, dovranno superare un colloquio finale di accertamento delle conoscenze (APP-b1, APP-b2, APP-b3) per completare la verifica del possesso dell’adeguata preparazione personale (APP-b).

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Descrizione del percorso formativo
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La proposta formativa prevede un primo insieme di 39 CFU su settori scientifico disciplinari caratterizzanti obbligatori per tutti gli studenti nel primo anno di corso. Questi CFU sono mirati a fornire le conoscenze statistiche, ingegneristiche e informatiche di base per la raccolta, l'elaborazione, l'organizzazione delle grandi moli di dati e lo sviluppo dei modelli matematico statistici utili per la loro analisi. Tutti questi insegnamenti obbligatori includono anche attività di laboratorio e attività progettuali autonome.
Al primo anno si aggiungono 6 CFU a scelta in un gruppo caratterizzante nell'ambito delle discipline umane, sociali, giuridiche ed economiche e altri 6 CFU a scelta nel gruppo caratterizzante nell'ambito della formazione matematico-statistica. Sempre al primo anno lo studente dovrà scegliere almeno 6 CFU in un gruppo caratterizzante relativo alla formazione informatica e dell’informazione.

Nel secondo anno gli studenti includeranno altri CFU nell’ambito della formazione informatica e dell’informazione per raggiungere 18 CFU complessivi in quest’area.
Il percorso formativo al secondo anno prevede quindi 3 CFU di ulteriori attività formative (AAF) e 12 CFU scelti nei settori scientifici disciplinari affini. Infine i 12 CFU a scelta libera dello studente, di cui al massimo 6 nel primo anno, completano il percorso.

I 3 CFU per Altre Attività Formative (AAF) includono sia tirocini formativi e di orientamento, sia attività di training camp organizzate con la partecipazione di aziende del settore sia attività utili per l’inserimento nel mondo del lavoro.

Il percorso formativo si compleata con la prova finale (tesi di laurea magistrale) di 24 CFU.

Non sono previsti obblighi di frequenza se non per attività di laboratorio e attività pratiche.

Tutti gli insegnamenti sono erogati in lingua inglese.

Sintesi del Percorso Formativo
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• 39 CFU obbligatori su settori scientifico disciplinari caratterizzanti (I Anno)
• 6 CFU a scelta nell’area formazione matematico-statistica (I Anno)
• 18 CFU a scelta nell’area della formazione informatica e dell’informazione (I e II Anno)
• 6 CFU a scelta nell’area della formazione giuridico, aziendale, linguistica e sociale (I anno)
• 12 CFU a scelta nell’area Attività formative affini o integrative (II Anno)
• 12 CFU a scelta libera dello studente (I o II Anno)
• 3 CFU su Altre conoscenze utili per l’inserimento nel mondo del lavoro (AAF) (II anno)
• 24 CFU per la prova finale (II Anno)

Le conoscenze raggiunte sono valutate tramite: prove intermedie, discussione di lavori di gruppo, elaborati redatti singolarmente dai discenti ed esami di tipo tradizionale.

Piani di studio
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Dopo l'immatricolazione, tutti gli studenti devono presentare il proprio piano di studi individuale tramite “Percorsi formativi/GOMP/INFOSTUD”.

Si precisa che, ad eccezione degli insegnamenti obbligatori, non è possibile verbalizzare un esame non previsto nel piano di studi e il piano di studi deve essere approvato dal docente preposto dal CdS prima di sostenere gli esami.

Inoltre, secondo il regolamento di Ateneo, lo studente del 1° anno può sostenere solo gli esami selezionati per il 1° anno, mentre non può sostenere alcun esame previsto per il 2° anno. In particolare, gli studenti del 1° anno non potranno verbalizzare alcun esame che non sia stato previsto per il 1° semestre del 1° anno, prima di un piano di studi sia stato presentato e approvato, ad eccezione degli insegnamenti indicati come “obbligatori”.

L'elenco degli esami (es. Manifesto degli Studi) a disposizione di uno studente si riferisce sempre all'anno accademico di prima immatricolazione, anche in caso di modifiche negli anni successivi.

Il piano di studi degli studenti che si immatricolano dopo aver trasferito la propria carriera da un corso di laurea magistrale in corso sia presso la Sapienza che presso altre Università, verrà compilato automaticamente dalla segreteria subito dopo il riconoscimento dei crediti già acquisiti.

Il piano degli studi può essere presentato in determinate finestre temporali e non è possibile compilare per la prima volta o modificare il piano degli studi al di fuori di tali finestre temporali.
Finestre temporali e docente di riferimento per i piani di studio saranno indicati sul sito del Corsi di Studi (https://corsidilaurea.uniroma1.it/it/).

Caratteristiche della prova finale (24 CFU)
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La prova finale potrà essere inerente ad un'attività progettuale, di ricerca, metodologica o di tirocinio, presso una struttura industriale, istituzioni pubbliche di ricerca o presso i laboratori stessi dell'università. L'esame finale di laurea consiste nella presentazione e discussione di un progetto con caratteri di originalità e di una relazione supervisionata da un docente di riferimento. Il lavoro svolto dovrà dimostrare che lo studente ha raggiunto una padronanza delle metodologie di Data Science e/o della loro applicazione in un settore specifico a un livello di competenza in linea con le esigenze imposte dai processi di innovazione tecnologica. La prova finale sarà impostata in maniera tale da costituire una credenziale importante per l'inserimento del laureato nel tessuto lavorativo.
La prova finale si svolgerà mediante una discussione da parte del candidato dinanzi a una Commissione, la cui composizione è stabilita dagli appositi regolamenti di Ateneo. Le Commissioni giudicatrici per la prova finale esprimono la loro votazione in centodecimi e possono, all'unanimità, aggiungere la lode al massimo dei voti.

Sbocchi occupazionali e professionali previsti per i laureati
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I profili professionali individuati sono quelli di Data Scientist, Open Data Manager, Data Intelligence Professional, Big Data Infrastructure Professional. Le funzioni professionali svolte dai laureati in Data Science sono quelle di analizzare, presentare e prevedere le tendenze fondamentali nei flussi di dati, identificare gli strumenti software necessari per l'elaborazione di grandi moli di dati, coordinare la raccolta e la pubblicazione di open data nel settore pubblico e privato, coordinare gruppi di programmatori e progettare nuove classi di servizi basati sui big data, integrare le metodologie di data science all’interno dei processi organizzativi e di strategie di mercato delle aziende, gestire le più importanti infrastrutture software, hardware e di rete per i big data.

Le principali competenze associate alla funzione sono quelle di analisi statistica dei dati, comprensione delle infrastrutture software, data management e data mining, comprensione dei flussi di dati e dei loro formati, management e business analytics, progettazione e analisi di architetture hardware, software e di rete per i big data, competenze giuridiche-economiche nel campo dell'ICT. Gli sbocchi professionali si troveranno all’interno di grandi, medie e piccole aziende, pubblica amministrazione, amministrazioni locali, enti di ricerca pubblici e privati, istituti di analisi economico-sociale ed enti no-profit.

Passaggi e Trasferimenti
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Gli studenti che intendono trasferirsi al Corso di Laurea Magistrale in Data Science devono presentare domanda presso la Segreteria Studenti delle Facoltà di Ingegneria dell’Informazione, Informatica e Statistica (c/o città universitaria). La domanda deve essere redatta secondo le modalità previste dalla Segreteria Studenti Amministrativa e dovrà comunque prevedere l’elenco degli esami superati per i quali si richiede il riconoscimento. Il Consiglio di Corso di Studi delibererà gli esami riconosciuti e i crediti attribuiti e provvederà, inoltre, di concerto con lo studente, alla definizione del percorso formativo che, nel rispetto dell'ordinamento didattico e dei contenuti formativi del Corso di Laurea Magistrale in Data Science, potrà tenere conto del percorso già svolto.

Norme relative alle iscrizioni ad anni successivi per studenti provenienti da altro corso di laurea o altro ateneo.
Per iscriversi al secondo anno del corso di studi lo studente proveniente da altro corso di laurea o altro ateneo deve aver acquisito almeno 27 crediti.
Non sono previsti obblighi di frequenza se non per attività di laboratorio o altre attività pratiche o formative.

Tempo parziale
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I termini e le modalità per la richiesta del regime a tempo parziale, nonché le relative norme, sono stabilite nel Regolamento per gli studenti e le studentesse dei corsi di laurea e laurea magistrale di Ateneo, consultabile sul sito web della Sapienza. E’ possibile scegliere un numero di CFU annui che va da 18 a 45.

Periodi di studio all’estero
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I corsi seguiti nelle Università Europee o estere, con le quali la Facoltà di Ingegneria dell’Informazione, Informatica, Statistica, ha in vigore accordi, progetti e/o convenzioni, vengono riconosciuti secondo le modalità previste dagli accordi e validati dal Responsabile Accademico della Mobilità (RAM).
Gli studenti possono, previa autorizzazione del Consiglio di Corso di Studi, svolgere un periodo di studio all’estero nell’ambito del progetto LLP Erasmus. In conformità con il Regolamento didattico di Ateneo nel caso di studi, esami e titoli accademici conseguiti all’estero, il Consiglio di Corso di Studi esamina di volta in volta il programma ai fini dell’attribuzione dei crediti nei corrispondenti settori scientifici disciplinari.

Info generali
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Programmi e testi d’esame: il programma dei corsi e i testi d’esame sono consultabili sul sito internet: https://corsidilaurea.uniroma1.it/

Servizi di tutorato
I lCdS identifica i docenti che svolgono attività di tutorato e orientamento, secondo le modalità e gli orari indicati sul sito del Corso di Laurea. Inoltre il Corso di Laurea si avvale dei servizi di tutorato messi a disposizione dalla Facoltà, compatibilmente alle risorse economiche, utilizzando anche appositi contratti integrativi.

Valutazione della qualità
Il Corso di Laurea, in collaborazione con la Facoltà, effettua la rilevazione dell’opinione degli studenti frequentanti per tutti i corsi di insegnamento tenuti. Il sistema di rilevazione è integrato con un percorso qualità la cui responsabilità è affidata al gruppo di auto-valutazione, docenti, studenti e personale del corso di studio. I risultati delle rilevazioni e delle analisi del gruppo di auto-valutazione sono utilizzati per effettuare azioni di miglioramento delle attività formative.