Percorso formativo
Data analyst (percorso valido anche ai fini del conseguimento del doppio titolo italo-francese)
Primo anno
Secondo anno
Quantitative economics
Primo anno
Secondo anno
Official Statistics (percorso valido anche ai fini del conseguimento del doppio titolo italo-francese)
Primo anno
Secondo anno
Gruppi Opzionali
Regolamento Didattico del Corso di Laurea Magistrale
in Statistical Methods and Applications
Classe LM-82 Scienze Statistiche
Ordine degli Studi 2021/2022
Anni attivati I e II
Obiettivi formativi specifici
Il corso, erogato interamente in lingua inglese e a vocazione internazionale, ha l'obiettivo di formare figure professionali in grado di gestire il processo di acquisizione, modellizzazione, analisi e interpretazione dei dati per lo studio di fenomeni complessi e per il supporto alle decisioni, nell'ambito di istituzioni, aziende ed enti di ricerca pubblici e privati. L'obiettivo è formare Statistici con competenze adatte a specifici profili professionali. Tali figure sono quelle del Data analyst, dello Statistical officer e del Quantitative economist. Oltre alla solida formazione disciplinare nei vari ambiti dei diversi curricula, i laureati acquisiscono:
- capacità di lavoro sia autonomo che di gruppo per la risoluzione di problemi applicativi,
- capacità di comunicazione professionale scritta e orale in lingua inglese,
- preparazione per l'aggiornamento continuo delle competenze,
- preparazione per l'accesso a dottorati di ricerca nazionali e internazionali nelle discipline curriculari.
Per accedere al corso di studio è necessaria una buona preparazione di base in Matematica, Probabilità, Statistica e Informatica.
Conoscenze richieste per l'accesso e crediti riconoscibili
Ai fini dell'ammissione, i candidati devono possedere i seguenti quattro requisiti.
1. Possesso di una laurea o diploma universitario triennale, ovvero altro titolo di studio conseguito all'estero ritenuto idoneo.
2. Avere acquisito almeno 60 crediti formativi universitari nell'insieme dei settori scientifico disciplinari indicati nelle seguenti aree:
- Area 01 (Scienze matematiche e informatiche): MAT/*, INF/01
- Area 02 (Scienze fisiche): FIS/01, FIS/02, FIS/07
- Area 09 (Ingegneria industriale e dell'informazione): ING-IND/35, ING-INF/05
- Area 11 (Scienze storiche, filosofiche, pedagogiche e psicologiche): M-PSI/03
- Area 13 (Scienze economiche e statistiche): SECS-S/*, SECS-P/*.
3. Conoscenza di nozioni di Matematica, Probabilità, Statistica e Informatica.
(a) 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.
(b) Probabilità: Variabili aleatorie, distribuzioni e valori attesi; principali famiglie parametriche di distribuzioni di variabili aleatorie; convergenza per successioni di variabili aleatorie.
(c) Statistica: fondamenti di statistica descrittiva, distribuzioni semplici e multiple e loro principali indicatori sintetici (moda, mediana e media, indicatori di eterogeneità e variabilità, indicatori di dipendenza e correlazione), fondamenti di statistica inferenziale, metodi di stima puntuale e mediante insiemi, test, modello di regressione lineare.
(d) Informatica: conoscenze di base.
4. Conoscenza della lingua inglese a livello B2 o superiore.
Il possesso da parte dei candidati delle conoscenze richieste per l'accesso è oggetto di verifica obbligatoria.
Il Requisito 4 è verificato da idonea certificazione linguistica ovvero dal possesso di un titolo di studio in lingua inglese di livello equivalente o superiore ad una laurea triennale. Per gli studenti in regola con Requisiti 1 e 2, il possesso del Requisito 3 è verificato da apposita commissione nominata dalla struttura didattica competente. La commissione approva automaticamente l'ammissione degli studenti che siano in possesso del Requisito 4 e della laurea nella Classe LM-41 (Classe delle lauree in Statistica) o equipollenti. Gli altri studenti in possesso dei Requisiti 1 e 2 possono essere chiamati a sostenere un colloquio per la verifica delle conoscenze indicate nel Requisito 3 e/o nel Requisito 4, qualora non sia stata presentata idonea certificazione. Sulla base della valutazione del curriculum e dell'esito dell'eventuale colloquio, nei casi ritenuti opportuni, la suddetta Commissione individua specifici percorsi formativi che, nel rispetto della tabella delle attività formative del presente corso di studio, includano insegnamenti non già sostenuti e considerati indispensabili per la formazione degli studenti.
Descrizione del percorso
Il percorso didattico prevede una consistente base formativa unitaria in Statistica e Probabilità. In particolare, il corso mira a fornire una solida preparazione nei metodi statistici attraverso insegnamenti di carattere avanzato riguardanti la teoria della statistica, le statistiche applicate e i processi stocastici. A partire da questa base comune il corso di studi prevede la possibilità di scelta tra tre curricula che consentono agli studenti di acquisire competenze specifiche relative a figure professionali ben definite.
I curricula proposti sono:
Data Analyst: forma una figura professionale che possiede sia le competenze dello statistico tradizionale sia le capacità per trattare grandi masse di dati (Big Data) che derivano anche da specifici insegnamenti di Informatica (Gestione di big data, Big Data Analytics). Il Data analyst gestisce e analizza dati raccolti secondo opportune pianificazioni e li traduce in informazione attraverso modelli e tecniche di analisi statistica e di visualizzazione, con lo scopo di fornire supporto alle decisioni in diversi campi. Gli studenti del curriculum possono conseguire il doppio titolo italo-francese grazie a un accordo internazionale con l'Università Paris-Dauphine.
Official Statistics: forma un professionista che esercita la sua attività nelle divisioni statistiche di grandi organizzazioni governative e non governative, nazionali e internazionali, legate alla produzione e fruizione di statistiche ufficiali. Tale figura fornisce il supporto metodologico per tutte le fasi di produzione-analisi di statistiche ufficiali. Il curriculum si inserisce nel network EMOS (European Master in Official Statistics) patrocinato da Eurostat: si veda http://ec.europa.eu/eurostat/web/european-statistical-system/emos.
Quantitative Economics: crea una figura che contribuisce alla formulazione di strategie aziendali o pubbliche e alla valutazione dei risultati raggiunti. Tale figura ha funzioni di supervisione, coordinamento e consulenza per la risoluzione di problemi legati alla gestione di dati e informazione in ambito economico e finanziario.
Oltre a insegnamenti comuni e a quelli di curriculum, sono previsti un esame a scelta libera e alcune attività di laboratorio. Il curriculum Official Statistics prevede inoltre un periodo di tirocinio. Un congruo numero di crediti è infine previsto per la prova finale.
Caratteristiche della prova finale
La prova finale prevede due possibilità alternative: i) la preparazione e la discussione di una tesi di laurea; ii) un'attività progettuale di ricerca metodologica o di tirocinio, presso un'azienda, istituto di ricerca pubblico o privato o presso altre istituzioni accademiche internazionali. La tesi di laurea affronta un argomento concordato con un docente relatore nell'ambito delle discipline del corso stesso. Il lavoro consiste in un elaborato scritto, dotato di elementi di originalità, attraverso il quale lo studente dimostri il conseguimento di adeguata maturità nell'uso dei concetti e degli strumenti acquisiti. Lo studente deve anche dimostrare buona capacità di confronto con la letteratura di riferimento. L'attività progettuale è sviluppata intorno ad aspetti metodologici legati alle discipline del corso di studi e può interessare specifiche esigenze di aziende o istituti di ricerca. Il lavoro svolto dovrà (a) presentare caratteri di originalità; (b) dimostrare che lo studente ha raggiunto una padronanza delle metodologie statistiche e decisionali e/o della loro applicazione in un settore specifico a un livello di competenza in linea con le esigenze dello specifico ambito di applicazione.
Sbocchi occupazionali e professionali previsti per i laureati
Data Analyst – Il laureato magistrale con profilo Data analyst trova impiego in aziende pubbliche e private tipicamente di grandi dimensioni che richiedono gestione di dati voluminosi e complessi: aziende multinazionali operanti nei settori dell'ICT (Information and Communication Technology), energia, motori di ricerca, società di ricerche di mercato, società di consulenza e istituti di ricerca. Trova anche impiego nei settori della Pubblica Amministrazione. Il percorso formativo prepara all'accesso a dottorati di ricerca nelle discipline curriculari.
Official Statistics – Il laureato magistrale con profilo Official Statistics trova impiego, nella Pubblica Amministrazione, presso organi ufficiali di statistica, enti periferici del SISTAN (Sistema Statistico Nazionale), organismi governativi internazionali e nazionali, altri organismi europei e sovranazionali (FAO, World Bank, United Nations, etc.). Il percorso formativo prepara all'accesso a dottorati di ricerca nelle discipline curriculari.
Quantitative Economics – Il laureato magistrale con profilo Quantitative Economics trova impiego in grandi imprese, banche, fondi e istituzioni finanziarie, società di consulenza, pubbliche amministrazioni, banche centrali, autorità di garanzia e vigilanza, istituzioni e organismi europei e sovranazionali. Il percorso formativo prepara all'accesso a dottorati di ricerca nelle discipline curriculari.
Norme relative alla frequenza
Non sono previsti specifici obblighi di frequenza.
Norme relative ai passaggi ad anni successivi
L’ammissione al secondo anno è regolata dal Manifesto degli studi della Sapienza.
Studenti immatricolati ad ordinamenti precedenti, provenienti da altri corsi o in possesso di altri titoli di studio universitari.
Il Consiglio d’Area definirà i criteri per il riconoscimento dei crediti acquisiti e fornirà indicazioni per la presentazione di un piano di studi individuale che, nel rispetto dell'ordinamento didattico, tenga conto del percorso già svolto.
Info generali
Programmi e materiali didattici: programma degli insegnamenti e materiali didattici e informativi sono consultabili sul portale degli studenti Scheda del Corso di studi:https://corsidilaurea.uniroma1.it/
Tutti i docenti del Corso di studi svolgono attività di tutorato disciplinare a supporto degli studenti, negli orari pubblicati sul sito del Dipartimento di Scienze statistiche: http://www.dss.uniroma1.it/dipartimento/persone/docenti?title=
Valutazione della qualità
Il Corso di studio è di pertinenza del Dipartimento di Scienze Statistiche che, in collaborazione con la Facoltà di Ingegneria dell’informazione, informatica e statistica, effettua la rilevazione dell’opinione degli studenti frequentanti per tutti gli insegnamenti impartiti. Il sistema di rilevazione è integrato con un percorso qualità la cui responsabilità è affidata al gruppo di autovalutazione (formato da docenti, studenti e personale tecnico-amministrativo operanti nel corso di studio). I risultati delle rilevazioni e delle analisi del gruppo di autovalutazione sono utilizzati per effettuare azioni di miglioramento delle attività formative.
Il Corso di studio, a partire da una solida base di matematica, probabilità e statistica, ha lo scopo di formare figure professionali specializzate in grado di gestire in maniera integrata l'intero processo di acquisizione, modellizzazione e analisi dei dati statistici a fini esplicativi o decisionali, con riferimento a fenomeni complessi in diversi contesti concreti. Il corso forma metodologi statistici (Data Analyst), esperti in metodi di ottimizzazione e ricerca operativa, esperti di statistiche ufficiali ed esperti in metodi quantitativi per le analisi economiche.