Come e quando iscriversi

Le informazioni necessarie per iscriverti al corso sono contenute nell'avviso che regola le procedure di accesso

Notizie

Procedura per la verifica dei requisiti per gli studenti della Sapienza o provenienti da altri atenei italiani (laureati o laureandi).
I candidati della Sapienza o provenienti da altri atenei italiani (laureati o laureandi), dopo aver effettuato il pagamento per la verifica dei requisiti, dovranno caricare tutti i dati richiesti attraverso il seguente google form (ed inoltrare per posta elettronica conferma dell'avvenuta compilazione alla segreteria didattica di Data Science e-mail: datascience@i3s.uniroma1.it ) entro le stesse date previste per la domanda di verifica dei requisiti.
I documenti richiesti sono:

  • autocertificazione del titolo conseguito con l’indicazione della Classe di Laurea e della votazione finale (o media della votazione conseguita se il candidato e' laureando);
  • elenco degli esami sostenuti e dei settori scientifico disciplinari corrispondenti agli insegnamenti; 
  • documento o autocertificazione che attesti la conoscenza della lingua inglese a livello B2 o superiore;
  • copia del pagamento del contributo di € 10,00.
IMPORTANTE: se si hanno dei crediti di esami esplicitamente richiesti nel form su SSD differenti da quelli indicati (e.g. MAT/03-MAT/05 o MAT/06) si prega di riportare manualmente l'indicazione dell'SSD in cui sono stati svolti i relativi contenuti.

REQUISITI E MODALITA’ DI VERIFICA DELLA PERSONALE PREPARAZIONE
 
Per essere ammessi al corso di laurea magistrale occorre essere in possesso dei necessari requisiti curricolari (RC) e di un'adeguata preparazione personale che comprende anche la verifica del possesso di adeguate competenze linguistiche.
L’adeguata preparazione personale (APP) considera due aspetti:
(APP-a) Risultati e pertinenza della pregressa carriera;
(APP-b) Conoscenze riguardo alla Matematica, Probabilità e Informatica.
Per la verifica dei requisiti relativi ai risultati e alla pertinenza (APP-a) saranno oggetto di valutazione:
  • la votazione finale ottenuta nella laurea di primo livello e la relativa media dei voti (ovvero esclusivamente la media dei voti nel caso il candidato non fosse ancora laureato) facendo particolare attenzione ai voti conseguiti nell’area Matematica, Probabilità ed Informatica.
  •   la pertinenza del curriculum di studio della laurea di primo livello.
La verifica dell’adeguata preparazione riguardo alla Matematica, Probabilità e Informatica (APP-b) considererà la conoscenza acquisita sui seguenti argomenti:
(APP-b1). 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.
(APP-b2). Probabilità: Variabili aleatorie, distribuzioni e valori attesi; principali modelli di variabili aleatorie; convergenza per successioni di variabili aleatorie.
 (APP-b3). Informatica: Principi di programmazione, rudimenti di object-oriented design; almeno un linguaggio di programmazione tra C, C++, C#, Java, Python
 
La Commissione considererà automaticamente soddisfatta la verifica del requisito (APP-b) per gli studenti che abbiano acquisito almeno:
  • 12 crediti complessivi nei settori MAT/03 (Geometria) e/o MAT/05 (Analisi Matematica), o in SSD equivalenti dove vengono svolti tali argomenti (e.g. MAT/09).
  • 6 crediti nel settore MAT/06 (Probabilità), o in SSD equivalenti dove vengono svolti tali argomenti (e.g. SECS-S/01).
  • 6 crediti complessivi nei settori INF/01 (Informatica) e/o ING-INF/05 (Sistemi di elaborazione delle informazioni).
In caso contrario gli studenti dovranno sostenere un test online e, se supereranno il test, dovranno superare un colloquio finale in lingua inglese di accertamento delle conoscenze (APP-b1, APP-b2, APP-b3) per completare la verifica del possesso dell’adeguata preparazione personale (APP-b)
Le modalità di verifica dell'adeguatezza della preparazione personale, a cui possono accedere solo gli studenti in possesso dei requisiti curriculari, sono contenute nel Regolamento didattico, disponibile sul sito web del corso di studio.
 
Materiale per la verifica delle conoscenze:
Per prepararsi sulla parte MAT/06 (Probabilità) si suggeriscono:
  • For a quick reviews: first 5 chapters of All of Statistics, Larry Wasserman (2004)
  • For a complete rebuilding: A first course in Probability, Sheldon Ross (2019)
Per prepararsi sulla parte ING-INF/05 (Sistemi di elaborazione delle informazioni) si chiede di essere pronti per sostenere un elaborato tipo (Home Work):
 

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