Statistical Methods and Applications - Metodi statistici e applicazioni

Regolamento Didattico del Corso di Laurea Magistrale in
Statistical Methods and Applications

Classe LM-82 Scienze Statistiche Ordine degli Studi 2025/2026
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: il data analyst in grado di sfruttare in modo integrato strumenti statistici, metodi di ottimizzazione e grandi moli di dati; l’esperto di statistiche ufficiali e l’esperto di metodi quantitativi per l’economia. 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.

Conoscenze richieste per l'accesso.

Per accedere al corso di studio è necessaria una buona preparazione di base in Matematica, Probabilità, Statistica e Informatica.

I candidati devono possedere i seguenti due requisiti curriculari (RC-1 e RC-2) e un’adeguata preparazione personale (APP-1 APP-2).

RC-1. Possesso di una laurea o diploma universitario triennale, ovvero altro titolo di studio conseguito all'estero ritenuto idoneo.

RC-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/*.

APP-1. 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 e di un linguaggio di programmazione.

APP-2. 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. Una apposita commissione nominata dalla struttura didattica competente provvederà ad effettuare la verifica di RC-1, RC-2, APP-1 e APP-2.

La commissione procederà alla verifica sulla base della valutazione del curriculum e dell'esito di un eventuale colloquio.

La verifica dei requisiti curriculare RC-1, RC-2 è riconosciuta automaticamente per tutti i candidati in possesso di una laurea nella Classe L-41 (Classe delle lauree in Statistica) o equipollenti. Il possesso dell’adeguata preparazione personale APP-1 è verificato da apposita commissione o attraverso le informazioni desumibili dal curriculum accademico oppure tramite colloquio. L'adeguata preparazione APP-2 può essere verificata da idonea certificazione linguistica ovvero dal possesso di un titolo di studio in lingua inglese di livello equivalente o superiore ad una laurea triennale ovvero dall’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.

La verifica dei requisiti può essere richiesta anche dagli studenti che non risultano ancora laureati alla Sapienza o in altri atenei italiani o stranieri.

Descrizione del percorso.

Il percorso didattico prevede una consistente base formativa unitaria in metodi statistici e probabilistici. In particolare, il corso mira a fornire una solida preparazione statistica attraverso insegnamenti di carattere avanzato riguardanti metodi inferenziali e multivariati, 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 ad accordi internazionali con l'Università Paris-Dauphine PSL (Francia) e con la Grande Ecole ENSAI presso Rennes (Francia).

 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.
Gli studenti del curriculum possono conseguire il doppio titolo italo-francese grazie a un accordo internazionale con la Grande Ecole ENSAI presso Rennes (Francia).

 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.
Gli studenti del curriculum possono conseguire il doppio titolo italo-francese grazie a un accordo internazionale con la Grande Ecole ENSAI presso Rennes (Francia).

Oltre a insegnamenti comuni e a quelli di curriculum, sono previste alcune attività di laboratorio ed esami o attività a scelta libera per 12 crediti. Il curriculum Official Statistics prevede inoltre un periodo di tirocinio obbligatorio. Un congruo numero di crediti è infine previsto per la prova finale.

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.

Percorso d'eccellenza

A partire dall'A.A. 2019-2020 il cds ha istituito il Percorso d’eccellenza, al quale possono partecipare gli studenti selezionati da un bando gestito dalla Facoltà di Ingegneria dell'informazione, Informatica e Statistica. Per partecipare alla selezione gli studenti devono essere iscritti regolarmente al secondo anno e, alla data del 30 novembre, devono aver acquisito tutti i crediti formativi universitari previsti nel primo anno del corso di studio, con media non inferiore a ventotto/trentesimi. Il percorso di eccellenza ha lo scopo di valorizzare la formazione di studenti iscritti meritevoli e interessati ad attività di approfondimento e di integrazione culturale nelle discipline di base, caratterizzanti e affini della classe di laurea LM-82.
Gli ammessi al Percorso d’eccellenza si impegnano in attività formative per un numero di ore non inferiore a 100 e non superiore a 200 in aggiunta a quelle previste dal piano formativo secondo un programma concordato con un responsabile del percorso d’eccellenza nominato dal Corso di studio.

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 in lingua inglese, 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 consiste in un elaborato scritto in lingua inglese che descriva in modo rigoroso e completo lo sviluppo dell’attività progettuale e i risultati ottenuti. 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, OECD, 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.

Studenti immatricolati ad ordinamenti precedenti, provenienti da altri corsi o in possesso di altri titoli di studio universitari.
Il Consiglio di Corso di Studio 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
Il programma degli insegnamenti, i metodi di accertamento, i materiali didattici e informativi sono consultabili sul portale degli studenti, sul Catalogo corsi Sapienza accessibile al seguente link: https://corsidilaurea.uniroma1.it/ (CdS Statistical Methods and Applications - Sezione Frequentare)
Tutti i docenti del Corso di Laurea garantiscono assistenza e supporto agli studenti negli orari di ricevimento pubblicati nella bacheca docenti di Ateneo (https://corsidilaurea.uniroma1.it/cerca/docente)

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.