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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
A SCELTA DELLO STUDENTE Secondo semestre 6 Italiano

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
A SCELTA DELLO STUDENTE Primo semestre 6 Italiano
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
PROVA FINALE AAF1022 Secondo semestre 24 Italiano

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

Tutte le informazioni relative alla Prova finale sono contenute nel box Laurearsi