Obiettivi formativi

Il corso di studio qui proposto si caratterizza per un'offerta didattica interdisciplinare che raccoglie contributi dell'ingegneria, dall'informatica, della statistica, delle scienze economiche e organizzative, insieme a conoscenze specifiche dei principali domini applicativi di Data Science. In particolare, la laurea magistrale in Data Science che proponiamo offre le conoscenze professionali adeguate per lo sviluppo delle tecnologie di 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.

Un percorso formativo in Data Science deve rispondere alle notevoli sfide scientifiche e tecnologiche legate all'emergere di piattaforme globali di memorizzazione ed elaborazione dei dati: i dati personali, governativi e commerciali e le relative applicazioni abbandonano i sistemi proprietari per approdare ai sistemi di cloud computing e cloud storage con i relativi problemi di affidabilità, privacy e sicurezza.

La laurea magistrale in Data Science si pone l'obiettivo della formazione di nuove figure professionali che possano contribuire ad aumentare l'efficienza ed affidabilità delle istituzioni pubbliche, delle aziende private e delle amministrazioni locali, con particolare riferimento agli open data, al loro utilizzo per lo sviluppo di servizi più efficienti per le aziende e i cittadini e per l'ottimizzazione della gestione delle risorse nei contesti urbani. La laurea magistrale in data science si pone come obiettivo anche la formazione di professionisti in grado di operare all'interno delle agenzie pubbliche e private al fine di integrare i big data all'interno dei processi di analisi economico e sociali.

Le caratteristiche di interdisciplinarietà della laurea magistrale in Data Science e la sua rigorosa impostazione metodologica la rendono adatta ad essere fruita da studenti che abbiano conseguito la laurea di primo livello in tutti i settori dell'Ingegneria dell'Informazione, dell'Informatica e della Statistica, nonché nelle facoltà di Economia, Matematica e Fisica.

Oltre alle conoscenze specifiche del settore, costituiscono parti fondamentali dell'offerta formativa gli aspetti teorico-scientifici necessari a descrivere e a interpretare i problemi del contesto applicativo in cui si pone il problema di sviluppare metodologie innovative di Data Science, lo sviluppo di capacità di ideazione, pianificazione, progettazione e gestione di complessi sistemi di gestione e analisi di grandi moli di dati, lo sviluppo di capacità di sperimentazione, la conoscenza e l'uso fluente della lingua inglese.

Costituisce un elemento di completamento essenziale della formazione la prova finale o tesi di laurea magistrale, che permette al laureando di applicare la pluralità di nozioni e metodologie acquisite in un campo di applicazione industriale, scientifico o di analisi economico-sociale, e che dimostra la padronanza degli argomenti, la capacità di operare in modo autonomo e un buon livello di comunicazione.

Il percorso formativo è orientato alla fruibilità della laurea magistrale in ambito internazionale, fruibilità garantita anche dall'erogazione in lingua inglese. Il percorso formativo è inoltre orientato a mantenere una stretta connessione con il tessuto lavorativo.

Il laureato magistrale in Data Science avrà anche livello di preparazione adeguato per una sua collocazione in contesti di ricerca sia di base che applicata, sia presso università e centri di ricerca che presso settori aziendali di ricerca e sviluppo, sia in ambito nazionale e internazionale.

L'offerta didattica si avvarrà di tutte le competenze multidisciplinari offerte da tutti i 4 Dipartimenti della Facoltà di Ingegneria dell'Informazione, Informatica e Statistica (I3S), il Dipartimento di Scienze Statistiche, il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale Antonio Ruberti, il Dipartimento di Informatica e il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni.

Il regolamento didattico del corso di studio definirà, nel rispetto dei limiti normativi, la quota dell'impegno orario complessivo a disposizione dello studente per lo studio personale e per altre attività formative di tipo individuale.

Il percorso formativo

La proposta formativa prevede un primo insieme di CFU su settori scientifico disciplinari caratterizzanti obbligatori per tutti gli studenti. Questi sono mirati a fornire le conoscenze statistiche, ingegneristiche e informatiche di base per la raccolta, l'elaborazione, e l'organizzazione delle grandi moli di dati e lo sviluppo dei modelli matematico statistici utili per la loro analisi. Le attività caratterizzanti includono anche attività di laboratorio, attività progettuali autonome e attività individuali in laboratorio.

Le attività caratterizzanti prevedono almeno un insegnamento nell'ambito delle discipline umane, sociali, giuridiche ed economiche.

Il percorso formativo prevede un numero di insegnamenti opzionali nell'ambito delle tecnologie informatiche e dei settori organizzativi-aziendali e statistici volti alla formazione di un profilo professionale che unisce le competenze ingegneristiche e informatiche con le competenze statistiche e gestionali, economico e giuridiche. Tali competenze devono essere sviluppate insieme ad una profonda conoscenza del contesto economico, sociale e organizzativo in cui le metodologie di Data Science si vanno ad applicare.

Il percorso formativo si completerà con gli insegnamenti a scelta dello studente e con gli insegnamenti riguardanti i settori scientifici disciplinari affini.

Il laureato magistrale in Data Science ha la capacità di analizzare e progettare soluzione complesse
di Data Science, valutando l'impatto delle soluzioni nel contesto applicativo, sia relativamente agli
aspetti tecnici che agli aspetti organizzativi. Il laureato magistrale sa inoltre valutare le implicazioni
economiche, sociali ed etiche ad esse associate.
Il possesso di autonomia di giudizio viene acquisito attraverso lo studio individuale e di gruppo,
attraverso le attività di laboratorio, attività progettuali e attraverso la preparazione del progetto di fine corso in collaborazione con le aziende o all’interno dei laboratori di ricerca universitari e industriali. La valutazione della capacità dello studente di esprimere giudizi in modo autonomo è condotta tramite la stesura di elaborati personali, sia nell'ambito dei singoli moduli che nella prova finale.

Il laureato magistrale in Data Science è in grado di interagire efficacemente con specialisti di diversi
settori applicativi al fine di comprenderne le specifiche esigenze nella realizzazione di soluzioni
inerenti diversi campi applicativi. Il laureato magistrale è in grado di descrivere in modo chiaro e
comprensibile soluzioni ed aspetti tecnici nel proprio ambito di competenze. In particolare, sa
addestrare collaboratori, coordinare e partecipare gruppi di progetto nell'industria, pianificare e
condurre la formazione. Il laureato magistrale in Data Science è in grado di utilizzare fluentemente, in
forma scritta e orale, la lingua inglese, con riferimento anche ai lessici disciplinari. In particolare, la
didattica in lingua inglese mira a preparare gli studenti all'interazione in ambito professionale in tale
lingua. Le abilità comunicative vengono acquisite durante i due anni di corso attraverso momenti di confronto e discussione in varie occasioni: seminari ed eventi organizzati con i rappresentanti del mondo del lavoro, attraverso l’esposizione dei lavori progettuali, durante la preparazione della tesi finale.
L'utilizzo di lavori di gruppo permette allo studente di affinare le abilità comunicative. La
valutazione complessiva delle abilità raggiunte è prevista nella prova finale.

Il laureato magistrale in Data Science è in grado di acquisire in modo autonomo nuove conoscenze di
carattere tecnico specializzato dalla letteratura scientifica e tecnica del settore, sia nell'ambito delle
metodologie che nell'ambito dei diversi comparti applicativi anche estranei al proprio curriculum di
formazione. Tali capacità sono acquisite con gli strumenti didattici tradizionali, con attività di laboratorio, svolte singolarmente e in gruppo.
Le capacità di apprendimento vengono verificate attraverso gli esami di profitto mediante prove scritte ed orali e mediante attività progettuali. Anche la prova finale è momento di verifica delle capacità di apprendimento del laureato in Data Science che svolge in piena autonomia l’elaborato finale.