Formare data scientist con una conoscenza approfondita delle più avanzate metodologie di statistica, informatica, ingegneria e intelligenza artificiale e capaci di utilizzare e valutare criticamente le potenzialità dei diversi metodi per estrapolare adeguate informazioni dalla crescente mole di dati disponibile in diversi ambiti applicativi è l’obiettivo del Master di II livello in Data Science and Statistical Learning (MD2SL) promosso dal Florence Center for Data Science per il tramite del Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni (DISIA) “G. Parenti” dell’Università degli Studi di Firenze e dalla Scuola IMT Alti Studi Lucca. Intervista alla professoressa Fabrizia Mealli, direttore del Master.
Professoressa cosa sono la Data Science e lo Statistical Learning?
La Data Science, o scienza del dato, è l’insieme dei principi e metodi volti a interpretare ed estrarre conoscenza dai dati, attraverso l’analisi da parte di un esperto, il data scientist.
Il data scientist deve quindi avere competenze in ambito statistico, matematico, informatico e computazionale, oltre alla capacità di declinare gli strumenti della data science a domini e ambiti specifici. Lo statistical learning include strumenti di modellazione, stima e previsione statistica.
Come si sviluppa il percorso didattico del Master?
Il master MD2SL è riconosciuto dal MIUR come Master Accademico di II livello. Il programma consente l’acquisizione di 64 CFU e prevede: 400 ore di didattica frontale (lezioni frontali, laboratori e testimonianze di esperti del settore) 18 ore di seminari, 225 ore di tirocinio formativo
Le attività didattiche si articolano in tre distinti blocchi di insegnamento e un laboratorio di analisi dei dati:
I - Data Science Bootcamp: fornisce conoscenze alla base della Data Science:
II - Core Courses: forniscono competenze teoriche e pratiche di Data Science e Data Analytics
III - Elective Courses: forniscono competenze specifiche in ambito medico-sanitario o economico-aziendale, articolati in tre possibili percorsi: a) Data Science for Economics, b) Data Science for Business, c) Data Science for Health”
A chi è rivolto e quali profili forma?
Il corso è rivolto a laureati in possesso di: laurea magistrale; laurea specialistica; diploma di laurea conseguito secondo un ordinamento antecedente al D.M. n. 509/1999; titolo accademico conseguito all’estero valutato equivalente, ai soli fini dell’accesso al Master. Si consiglia di consultare il bando del master per maggiori dettagli.
Il master MD2SL si prefigge di formare figure professionali caratterizzate da una profonda conoscenza teorica degli strumenti statistici, informatici e computazionali più avanzati, capaci di utilizzare e valutare criticamente le potenzialità dei diversi metodi per estrapolare adeguate informazioni dalla crescente mole di dati disponibile in diversi ambiti applicativi, in particolare alle applicazioni in ambito economico-manageriale e sanitario, fornendo risposte a rilevanti quesiti di ricerca e favorendo l’innovazione.
Al termine del percorso formativo, i partecipanti avranno acquisito:
• una conoscenza delle più avanzate metodologie di statistica, informatica, ingegneria e intelligenza artificiale;
• la capacità di raccogliere i dati rilevanti;
• la capacità di strutturare, pulire e analizzare ampie fonti di dati;
• la capacità di organizzare, analizzare e valutare i risultati a supporto dei processi decisionali;
• solide capacità comunicative e di visualizzazione.
Sono previsti stage?
A conclusione del percorso, gli studenti avranno la possibilità di sperimentare sul campo le conoscenze acquisite tramite un tirocinio formativo di 225 ore da effettuare presso una delle aziende pubbliche o private, presso i centri e le unità di ricerca o presso gli enti pubblici partner del programma di master.
Quali prospettive occupazionali ci sono per i diplomati al Master?
Il master MD2SL fornisce gli strumenti metodologici indispensabili per il supporto dei processi decisionali nei settori relativi a economia, business e medico-sanitario.
Il profilo professionale in uscita è un data scientist:
• in possesso di una conoscenza approfondita delle metodologie avanzate di statistica, informatica e ingegneria dell’informazione;
• in possesso di una conoscenza applicata dei diversi strumenti della Data Science;
• in grado di comunicare efficacemente con soggetti privi di background tecnico sui metodi propri della Data Science.
Il profilo professionale in uscita può trovare occupazione in diversi ambiti; questi includono le Pubbliche Amministrazioni e le autorità locali, le unità di analisi dei dati di medie e grandi imprese, le compagnie assicurative, gli uffici marketing di società di produzione e distribuzione, i centri di ricerca e le società di consulenza. Inoltre, grazie alle solide basi teoriche acquisite durante il percorso formativo, al completamento con successo del programma, gli studenti saranno pronti ad accedere a programmi di dottorato correlati con i temi trattati, sia in Italia che all'estero.
SCHEDA MASTER
Tipologia Master: Master Accademico di II livello
Sito web
Posti disponibili: 20
Durata del corso: 1 anno
Periodo di svolgimento: Febbraio 2021 - Febbraio 2022
Modalità didattica: In presenza, a distanza o in modalità mista in relazione all’evoluzione dell’emergenza epidemiologica da Covid-19, per un totale di 16 ore settimanali incluso il sabato
Lingua: inglese
Frequenza: Non inferiore al 75% del monte ore complessivo
Sede del corso: Firenze e Lucca
Scadenza presentazione domande di ammissione: 11 gennaio 2021 ore 13.00
Bando e link alla procedura di iscrizione
Modalità di selezione: Esame delle domande di partecipazione e colloquio in lingua inglese, a distanza, al fine di verificare la preparazione del candidato su statistica, matematica, programmazione/informatica, e lingua inglese a livello B2
Quota di partecipazione: 4.500€ (singoli moduli: 100€/CFU)
Agevolazioni/borse di studio: Sono disponibili due borse premio finalizzate all’iscrizione al Master. Il bando e ulteriori dettagli
Scadenza per la presentazione delle domande per le borse: 14/01/2021 ore 13.00.
Per informazioni: fabrizia.mealli@unifi.it