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Spring semester 2023-2024: classes start Monday, February 26th

 

Prof. Casalicchio's CLC course will start on March 3rd

PROFESSOR NOTICE BOARD
All of the Professors communications can be found in their notice board accessible from the Teacher Search page.

 

 

Quale curriculum scegli?

Primo anno (Iscrizione di riferimento A.A. 2023/2024)

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
NETWORKING FOR BIG DATA AND LABORATORY 1047223 Secondo semestre 9 ING-INF/03 Inglese
STATISTICAL METHODS IN DATA SCIENCE AND LABORATORY 10589600 Secondo semestre 3 Inglese
STATISTICAL LEARNING 1047208 Secondo semestre 6 SECS-S/01 Inglese
STATISTICS FOR STOCASTICS PROCESSES 10610185 Secondo semestre 6 MAT/06 Inglese
OPTIMIZATION METHODS FOR DATA SCIENCE 10606725 Secondo semestre 6 MAT/09 Inglese
CLOUD COMPUTING 1047205 Secondo semestre 6 INF/01 Inglese
DATA MANAGEMENT FOR DATA SCIENCE 1047197 Secondo semestre 6 ING-INF/05 Inglese
ADVANCED DATA MINING AND LANGUAGE TECHNOLOGY 10606654 Secondo semestre 6 ING-INF/05 Inglese
QUANTITATIVE MODELS FOR ECONOMIC ANALYSIS AND MANAGEMENT 1047209 Secondo semestre 6 ING-IND/35 Inglese
Data Driven Economics 10600197 Secondo semestre 6 ING-IND/35 Inglese
A SCELTA DELLO STUDENTE Secondo semestre 6 Italiano

AAF activities (3 cfu)

 

In order to complete Data Science M.Sc. program you need to acquire the mandatory 3 credits of AAF included in each study plan.

•To get the 3 credits of AAF activities the student have to accomplish the following:

1.One training camp (no alternative option, this is mandatory)

2.One  among the following options:

a.1 Hackathon

b.1 training camp (a second training camp)

c. At least 60 hours of stage/internship - The company must not be the same chosen for the thesis internship

 

• Once both 1. and 2. are accomplished, the student must send  a message to datascience@i3s.uniroma1.it , provide a suitable description and documentation(*) of the activities and register to the AAF exam call on the INFOSTUD system

Since in each study plan AAF (Other Activities) can be scheduled during the second year (either semesters) registration can take place on any exam session of the second year (or later).

 

(*) The following are considered as acceptable documentation: certificate attendance, self-certification/affidavit.

Training Camps:

  • Training Camps are made available by leading industries during the summer break.
  • A training camp lasts 3 – 5 days under the direction of industrial instructors.
  • Training camps present industrial solutions for big data management, machine learning, data analytics, cloud computing, ….
  • You will receive an e-mail from datascience@i3s.uniroma1.it  whenever registration will be open.

Stage/Internship:
https://docs.google.com/document/d/1gxBEblADoLVrq99hlJzpSJhVvdgPkvvOsx3H_K6OaIM/edit

 

Next INFOSTUD exam call : Open now

 

 

Timetable 2nd Semester

1st Year and 2nd year https://corsidilaurea.uniroma1.it/sites/default/files/data_science_orari...

 

PERCORSI D'ECCELLENZA
I migliori studenti iscritti al secondo anno della Laurea Magistrale in Data Science possono accedere al percorso d'eccellenza. Il bando annuale viene generalmente emesso nel mese di dicembre, per invitare le domande entro una scadenza prestabilita, circa un mese dalla data del bando.

Il bando per i percorsi d'eccellenza è competitivo, in quanto prevede un numero limitato di posti, specificato nel bando. Alla selezione partecipano anche gli studenti della Scuola Superiore di Studi Avanzati, a cui sono riservati posti aggiuntivi. I criteri di ammissibilità sono dettagliati nel bando e si basano generalmente sul numero di crediti acquisiti durante il primo anno accademico (per l'eleggibilita' è necessario aver acquisito tutti i CFU previsti) e sul voto medio (nell'a.a. 2022-2023 era fissato una media minima di 28/30).

Il percorso d'eccellenza prevede un impegno nell'ordine delle 100-200 ore di lavoro aggiuntivo sotto la supervisione di un docente della Laurea Magistrale in Data Science, assegnato allo studente anche in considerazione della sua preferenza.
Il lavoro prevede una lezione di 20 ore presso la Scuola Superiore di Studi Avanzati, un corsi di 20 ore selezionato dal dottorato in Data Science, e un'attività di formazione alla ricerca su una delle materie che il docente  assegnato propone.

Per maggiori informazioni si veda il regolamento corrente:
https://drive.google.com/file/d/1hoGVbMuUU807CfD5HqqyMG8y9trHqicE/view

si veda il precedente bando, emanato per l'anno accademico 2022-2023:
https://web.uniroma1.it/trasparenza/sites/default/files/BANDO%20N.%2011%20-%202022%20PERCORSI%20DI%20ECCELLENZA.pdf

e si veda l'elenco delle precedenti attività, proposte per l'anno accademico 2022-2023:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/13lU3IVa4PUjsbJsJp9CgpOPwUn70DN0KcBRlHxLQOrU/edit#gid=0

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