Data Science

La prova finale potrà essere inerente a un'attività progettuale, di ricerca, metodologica o di tirocinio presso una struttura industriale, istituzioni pubbliche di ricerca o presso i laboratori stessi dell'università. L'esame finale di laurea consiste nella presentazione e discussione di un progetto con caratteri di originalità e di una relazione supervisionata da un docente di riferimento. Il lavoro svolto dovrà dimostrare che lo studente/la studentessa ha raggiunto una padronanza delle metodologie di Data Science e/o della loro applicazione in un settore specifico a un livello di competenza in linea con le esigenze imposte dai processi di innovazione tecnologica. La prova finale sarà impostata in maniera tale da costituire una credenziale importante per l'inserimento del/la laureato/a nel tessuto lavorativo.
La prova finale si svolgerà mediante una discussione da parte del/la candidato/a dinanzi a una Commissione, la cui composizione è stabilita dagli appositi regolamenti di Ateneo. Le Commissioni giudicatrici per la prova finale esprimono la loro votazione in centodecimi e possono, all'unanimità, aggiungere la lode al massimo dei voti.

La prova finale (24 CFU) consiste nella discussione davanti ad una Commissione, nominata dal Presidente del Corso di Studi, di una tesi di laurea magistrale, costituita da un documento scritto in lingua inglese, che presenta i risultati di uno studio originale condotto su un problema di natura applicativa, sperimentale o di ricerca.
Il progetto di tesi magistrale deve prevedere alcune delle seguenti attività: i) raccolta, organizzazione e analisi dei dati del mondo reale; ii) sviluppo software per applicazioni di data science; iii) modellazione e indagine di problemi di scienza dei dati del mondo reale; iv) innovazione basata sui dati nel business, nella produzione o nei servizi.
Gli studenti possono svolgere i propri progetti di tesi magistrale sia presso la Sapienza sotto la supervisione di un docente del corso, sia presso istituzioni esterne quali aziende, enti pubblici, istituti di ricerca pubblici o privati, università estere o italiane.
I progetti di tesi magistrale svolti in un istituto esterno saranno seguiti sia da un docente del corso di data science sia da un relatore esterno che sarà nominato dal CdS.
Agli studenti verranno assegnati progetti di tesi magistrali che potranno essere completati in circa 4-6 mesi di lavoro a tempo pieno. Il lavoro svolto dallo studente deve essere riportato in una tesi scritta in lingua inglese che possa contenere anche su supporto digitale il software prodotto e i dati utilizzati durante il progetto.
L'esame finale prevede la presentazione orale in lingua inglese del progetto ad una Commissione nominata dal CdS. Lo studente illustrerà durante la prova finale l'originalità e l'importanza dei risultati ottenuti nella tesi di laurea magistrale e delle metodologie di data science da lui padroneggiate per il loro raggiungimento.
I criteri per la votazione della tesi magistrale sono indicati dal Consiglio del Corso di Studio:
● Voto base = media ponderata delle votazioni conseguite x 11/3
● 1 punto bonus per la laurea entro la durata legale del corso (2 anni per gli studenti a tempo pieno, 3 o più anni per gli studenti a tempo parziale)
● 1 punto bonus per almeno tre “30 e lode”
● Massimo 7 punti per il progetto di tesi e l'esame finale.

I punti 6 e 7 sono riservati alle tesi di laurea magistrali che conterranno risultati pratici con forte impatto sull'industria o risultati di ricerca che saranno riportati in pubblicazioni scientifiche.
Calendario sessioni prova finale https://i3s.web.uniroma1.it/it/calendario-didattico
TESI DI LAUREA MAGISTRALE
Ci sono 3 diversi tipi di tesi:
1) Tesi interna in collaborazione con un professore: lo studente deve compilare il documento di autorizzazione per la tesi con la sua firma e quella del relatore di tesi.
2) Tesi con collaborazione esterna (anche istituzioni straniere):
per le tesi che prevedono una collaborazione esterna alla struttura universitaria
(ad esempio aziende, centri di ricerca e istituzioni straniere),
lo studente deve compilare il documento indicando il nome dell'istituzione con cui sta collaborando e i nomi dei relatori di tesi esterni e interni. Questo modulo deve essere firmato da entrambi i relatori di tesi.
3) Tesi con tirocinio: per le tesi svolte in azienda (che prevedono la presenza fisica dello studente presso l'istituzione ospitante), è necessario che l'azienda avvii e approvi una procedura di tirocinio TSP Sapienza 
Lo studente deve compilare il documento con la sua firma e quella dei tutor (interni ed esterni) e caricare il documento di approvazione da Jobsoul quando il tirocinio è stato accettato.
Per domande relative a quest'ultimo, fare riferimento al Prof. Paolo Di Lorenzo.

AVVISO IMPORTANTE:
Per ottenere l'assegnazione di una tesi di laurea, gli studenti devono compilare almeno 5 mesi prima della laurea il modulo scaricabile questo modulo thesis assignment google form.
Tesi di laurea in collaborazione con un'azienda (https://www.uniroma1.it/it/pagina/tirocini e in particolare collegamenti TSP https://uniroma1.tsp.esse3.cineca.it/pub/main-page)
Gli stage per tesi di laurea richiedono almeno 600 ore in un'azienda che ha una convenzione attiva con Sapienza per gli stage (tirocini@uniroma1.it).
Gli studenti possono contattare direttamente i referenti delle aziende (se non riesci a trovare i contatti lì, fai riferimento a: datascience@i3s.uniroma1.it)
L' argomento della tesi di laurea deve essere concordato dall'azienda e dal supervisore interno prima dell'inizio del lavoro.
La procedura formale per l'assegnazione degli stage è gestita su https://uniroma1.tsp.esse3.cineca.it/pub/main-page
Una volta terminato lo stage/la tesi gli studenti devono compilare un report finale, firmato dall'azienda responsabile, e inviarlo a datascience@i3s.uniroma1.it
STAGES/TIROCINI PER L'AAF
Gli stage richiedono almeno 60 ore di lavoro in una delle aziende dell'Industrial Liaison Program
L'azienda deve avere una convenzione attiva con Sapienza per gli stage (tirocini@uniroma1.it).
I progetti degli stage vengono solitamente resi disponibili a partire dalla fine del primo anno.
Gli stage si svolgeranno in estate o durante il 3° semestre senza sovrapposizioni con le lezioni
L'elenco delle aziende e una tabella riassuntiva delle opportunità offerte sono disponibili nella pagina ILP.
Gli studenti possono contattare direttamente i referenti delle aziende (se non trovate i contatti, fate riferimento a: prof.ssa Cuomo - francesca.cuomo@uniroma1.it; e mettete in copia conoscenza a: datascience@i3s.uniroma1.it).
La procedura formale per l'assegnazione dello stage è gestita su https://uniroma1.tsp.esse3.cineca.it/pub/main-page
Una volta terminato lo stage gli studenti devono compilare una relazione finale, firmata dal responsabile aziendale, e inviarla a datascience@i3s.uniroma1.it
Referente: Prof. Paolo Di Lorenzo
Referente tirocini
Ingegneria dell'informazione, elettronica e telecomunicazioni (DIET)
Via Eudossiana, 18 - Stanza 116 - Primo piano
Numero di telefono: 06 44585824
paolo.dilorenzo@uniroma1.it

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.

Il percorso di 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
 

Il Career Service di Sapienza supporta le studentesse, gli studenti, le laureate e i laureati nella delicata fase di transizione dal percorso universitario al mondo del lavoro, fornendo diversi servizi tra i quali:
- assistenza e informazione sui servizi erogati;
- consulenze individuali di orientamento al lavoro;
- revisione del CV;
- catalogo formativo per l'orientamento al lavoro e lo sviluppo dell'employability;
- stipula accordi di partnership con le imprese per la realizzazione di iniziative di placement e orientamento al lavoro;
- selezioni riservate;
- organizzazione di eventi di recruiting e orientamento;
- organizzazione di Career Day.

L'accompagnamento al lavoro si concretizza con specifiche attività organizzate dal Career Service e/o da Facoltà e altre strutture di Ateneo o in collaborazione con aziende, enti esterni pubblici o privati ed associazioni di categoria.
Le attività di orientamento al lavoro possono consistere in seminari, workshop ed eventi tematici sull'orientamento al lavoro, sulle competenze trasversali e su career management skills (ad es. soft skills, redazione del cv, strategie per la ricerca attiva di lavoro, video curriculum, social network, Employability Lab ecc.)
Per favorire l'incontro con le aziende e gli enti, vengono organizzati Recruiting day, Career Day, Testimonial day, Presentazioni aziendali, visite aziendali, Assessment, Business Game, programmi di mentoring o altre iniziative inerenti al placement, comprensive di quelle con gli Alumni e le mentorship aziendali. Tali eventi possono essere realizzati sia online che in presenza e sono finalizzati alla ricerca dei profili più idonei per le opportunità professionali offerte dalle imprese.
Sono a disposizione di studentesse e studenti, laureate e laureati anche seminari, workshop ed eventi tematici dedicati al placement (ad es. innovazione, start-up, incubazione di impresa, focus sulle professioni, Innovation Camp, ecc.).

Studentesse e studenti, laureate e laureati hanno a disposizione la piattaforma informatica JobTeaser Sapienza per:
• creare e personalizzare il proprio CV;
• candidarsi alle opportunità di lavoro in linea con il proprio profilo curriculare;
• consultare l'elenco delle aziende e delle associazioni registrate in piattaforma per contattarli autonomamente;
• prenotarsi agli eventi di recruiting, alle presentazioni aziendali e ai Career Day in programma.

Ogni anno il Career Service organizza il Career Day di Ateneo, dedicato a studentesse e studenti, laureate e laureati di tutte le undici Facoltà della Sapienza, nonché diversi Career Day di Area tematica o di Facoltà quali ad esempio: Career Day Scienze Umane e Sociali; Career Day Scienze Economiche e Giuridiche; Career Day STEM.

I servizi, il calendario degli eventi e le opportunità dedicate a studentesse e studenti, laureate e laureati sono pubblicati sul sito di Ateneo alla seguente pagina: https://www.uniroma1.it/it/pagina/career-service-studenti-e-laureati
Il Career Service gestisce i propri canali social Facebook, X e LinkedIn su cui rilancia servizi, promuove bandi, concorsi e altre opportunità dedicate a studentesse e studenti, laureate e laureati.

Contatti: https://www.uniroma1.it/it/pagina/contatti-career-service