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13.02.2017 08:16 Age: 75 days
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Nuovo corso di Laurea Magistrale in Data Science - a.a. 2017/2018


A partire dall'a.a. 2017/2018, verrà attivato un nuovo corso di Laurea Magistrale in Data Science, interamente erogato in lingua inglese.

Caratteristiche e finalità
L'obiettivo del corso di Laurea è formare una figura di data scientist molto richiesta da aziende e servizi, le cui competenze tecniche sono accompagnate da una preparazione multidisciplinare relativa a vari ambiti in cui emergono big data, e pertanto pronto a dialogare con i dirigenti nella pianificazione del trattamento dei dati. Il laureato in Data Science dovrà essere in grado di usare metodologie proprie dell'ingegneria, dell'informatica, della statistica e della matematica per la raccolta, gestione, elaborazione e analisi dei big data, e la conseguente traduzione in informazioni fondamentali per il processo conoscitivo e decisionale all'interno dei settori innovativi di business e sociali.

Ambiti occupazionali
Il Laureato Magistrale in Data Science potrà trovare occupazione in Italia o all'estero presso • aziende che erogano servizi informatici, in particolare società di consulenza; • startup e aziende ad alto livello di tecnologia; • amministrazioni pubbliche; • centri di ricerca.

Modalità di accesso
Sarà previsto un numero programmato di 40 ammessi al primo anno. La selezione per l’ammissione sarà per titoli, più precisamente verrà valutata la carriera universitaria (esami, voto di laurea) con particolare attenzione ai programmi dei corsi seguiti.Gli studenti che intendono iscriversi al Corso di Laurea Magistrale in Data Science devono essere in possesso di un diploma di Laurea o di altro titolo conseguito all'estero, riconosciuto idoneo in base alla normativa vigente. Per l'accesso al Corso di Laurea Magistrale sarà inoltre necessario dimostrare il possesso di un'adeguata preparazione personale sulle nozioni e tecniche principali delle seguenti aree: Matematica. Calcolo differenziale e integrale per funzioni di una e più variabili reali. Successioni e serie numeriche. Nozioni di base di Algebra lineare. Nozioni di base di Calcolo delle Probabilità, incluse variabili aleatorie, valor medio, Teorema limite centrale. Informatica. Capacità di programmare utilizzando un linguaggio ad alto livello (ad es. Java, C, C++, Python). Nozioni di architettura e organizzazione di un sistema di calcolo: CPU, memoria, periferiche, rete, sistema operativo. Algoritmi e strutture dati elementari. La verifica del possesso di tali conoscenze avviene attraverso modalità definite nel Regolamento Didattico del Corso di Studio.

Contatti
scienze(at)unipd.it
Prof. Paolo Dai Pra paolo.daipra(at)unipd.it