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Orario delle lezioni

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Primo anno (Iscrizione di riferimento A.A. 2018/2019)

Insegnamento Codice Semestre CFU SSD Lingua
ALGORITHMIC METHODS OF DATA MINING AND LABORATORY 1047221 Primo semestre 9 ING-INF/05 Inglese
FUNDAMENTALS OF DATA SCIENCE AND LABORATORY 1047264 Primo semestre 9 INF/01 Inglese
STATISTICAL METHODS IN DATA SCIENCE AND LABORATORY 10589600 Primo semestre 9 Inglese
STATISTICAL METHODS IN DATA SCIENCE AND LABORATORY 10589600 Secondo semestre 3 Inglese
INTELLECTUAL PROPERTY COMPETITION AND DATA PROTECTION LAW 1047215 Secondo semestre 6 IUS/04 Inglese
ECONOMICS OF NETWORK INDUSTRIES 1047212 Secondo semestre 6 SECS-P/06 Inglese
NETWORKING FOR BIG DATA AND LABORATORY 1047223 Secondo semestre 9 ING-INF/03 Inglese
DATA MANAGEMENT FOR DATA SCIENCE 1047197 Secondo semestre 6 ING-INF/05 Inglese
CLOUD COMPUTING 1047205 Secondo semestre 6 INF/01 Inglese
DATA MINING TECHNOLOGY FOR BUSINESS AND SOCIETY 1047200 Secondo semestre 6 ING-INF/05 Inglese
STATISTICAL LEARNING 1047208 Secondo semestre 6 SECS-S/01 Inglese
QUANTITATIVE MODELS FOR ECONOMIC ANALYSIS AND MANAGEMENT 1047209 Secondo semestre 6 ING-IND/35 Inglese

Secondo anno (Iscrizione di riferimento A.A. 2017/2018)

Insegnamento Codice Semestre CFU SSD Lingua
DATA PRIVACY AND SECURITY 1047214 Primo semestre 6 INF/01 Inglese
SOCIAL AND BEHAVIORAL NETWORKS 1047206 Primo semestre 6 INF/01 Inglese
SIGNAL PROCESSING FOR BIG DATA 1047202 Primo semestre 6 ING-INF/03 Inglese
OPTIMIZATION METHODS FOR MACHINE LEARNING 1041415 Primo semestre 6 MAT/09 Inglese
STATISTICS FOR STOCHASTIC PROCESSES 1056087 Primo semestre 6 SECS-S/01 Inglese
BIOINFORMATICS 1047220 Primo semestre 6 ING-INF/06 Inglese
DIGITAL EPIDEMIOLOGY 1047216 Primo semestre 6 ING-INF/06 Inglese
BIG DATA FOR OFFICIAL STATISTICS 1056085 Primo semestre 6 SECS-S/05 Inglese
SMART ENVIRONMENTS 1056023 Secondo semestre 6 ING-INF/03 Inglese
EARTH OBSERVATION DATA ANALYSIS 1047218 Secondo semestre 6 ING-INF/02 Inglese
DATA DRIVEN ECONOMICS 1056129 Secondo semestre 6 SECS-P/02 Inglese
EFFICIENCY AND PRODUCTIVITY ANALYSIS 1047222 Secondo semestre 6 SECS-S/03 Inglese
altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro AAF1149 Secondo semestre 3 Italiano

La prova finale potrà essere inerente a 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 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 discussione avverrà in lingua inglese.
L’attribuzione del voto finale è in linea con quanto stabilito dal Consiglio di corso di studio e riportato sul sito web del corso http://datascience.i3s.uniroma1.it/it/node/5722

Anno Accademico 2018/2019

1 Anno - I Semestre  (24 settembre 2018/21 Dicembre 2018)
2 Anno - I Semestre  (24 settembre 2018/21 Dicembre 2018)

1 Anno - II Semestre (25 febbraio 2019/ 31 maggio 2019)
2 Anno - II Semestre (25 febbraio 2019/ 31 maggio 2019)

Per il calendario delle sessioni di esame consultare la pagina:

http://datascience.i3s.uniroma1.it/it/node/5823

 

Per i periodi delle sessioni di esame consultare il calendario didattico della Facoltà I3S alla pagina:

https://web.uniroma1.it/i3s/node/7334

Studenti altamente qualificati che si sono iscritti al secondo anno del Corso magistrale in Data Science possono partecipare al Percorso di Eccellenza. Il bando viene solitamente emesso a dicembre.
Per il presente anno accademico il bando ufficiale per la domanda è disponibile qui.
Il termine di presentazione e la data di pubblicazione dei risultati sono specificati nel bando. I requisiti per partecipare al Percorso di Eccellenza sono indicati nel bando (numero di crediti acquisiti durante il primo anno accademico, voto medio ponderato); solo un numero limitato di studenti viene selezionato e ammesso. Gli studenti selezionati saranno assegnati ad un tutor che pianificherà  le attività scientifiche e didattiche ch edovranno essere svolte in aggiunta a quelle del regolare corso di studi. Queste attività, per un massimo di 100 ore all'anno, possono includere la partecipazione a seminari di dottorato o scuole estive/invernali, lavori extra di progetto nel quadro di un progetto di ricerca nazionale o europeo o uno stage con un partner industriale. Tutte le attività devono essere assegnate e approvate dal tutor.

Per completare con successo il Percorso d' Eccellenza gli studenti devono concludere in tempo le attività didattiche e quelle supplementari e, entro la fine del secondo anno, devono acquisiretutti i crediti previsti per il normale corso di studi con un voto medio ponderato superiore o uguale a ventisette (su trenta). Per coloro che si sono iscritti come studenti del primo anno nell'a.a. 2017/2018 significa che devono laurearsi entro la fine di gennaio 2020.

- Regolamento Percorso di Eccelleza_LM_Data Science.pdf