Civilingenjör i datavetenskap och företagsanalys

Denna MSc är utformad för studenter som har en stark böjd för Computational, Statistical and Mathematical Sciences och ett genuint intresse för att arbeta med data. Studenterna kommer att lära sig avancerade tekniker för att extrahera effektfull information från stora dataset och för att effektivt kommunicera dem för att påverka de strategiska besluten för de organisationer där de ska arbeta.

Programmet är uppbyggt i två spår som delar en modern kvantitativ kärna: Data Science och Business Analytics . De syftar specifikt till, i olika utsträckning, följande kvalificerade mål:

• Ge en stark grund i teoretisk och tillämpad statistik och i maskinlärning, vilket är viktigt för att identifiera effektiva modeller och metoder för dataanalys och förutsägelse
• Utveckla avancerade färdigheter inom datavetenskap som är avgörande för att bygga algoritmer och programmeringsverktyg som är lämpade för den faktiska implementeringen av statistiska metoder
• Utveckla en profil som kombinerar solida kvantitativa färdigheter med fördjupad kunskap om företagsdynamik för att stödja ledningen för att strategiska beslut grundas på dataanalys
• Utveckla kompetenser genom utbildningsverksamhet inom och utanför klassrummet, som främjar teamwork färdigheter, förmåga att presentera och diskutera resultaten av ett arbete effektivt och som främjar förståelse för etiska och lagstiftningsbegränsningar i samband med användningen av storskaliga databaser

Efter att ha lyckats slutföra detta MSc-program har studenterna fått den nödvändiga kunskapen som gör dem professionella datavetenskapare och affärsanalytiker som lätt kan bidra till företag, företag och institutioner som arbetar i ett datastyrt samhälle. De har också byggt upp den nödvändiga bakgrunden för att genomföra doktorandprogram inom ämnesområden som är nära relaterade till datavetenskap.

Programstruktur

Huvudämnen:

• Datavetenskap

• Statistik

• Maskininlärning

• Business Analytics

• Marknadsföring och innovation

Datavetenskap spår

• Optimering

• Datavetenskapsalgoritmer

Business Analytics-spår

• Naturlig språkbehandling

• Simulering och modellering

Studenterna kommer att få avancerade och solida färdigheter inom datavetenskap, statistik och företagsanalys och kommer att introduceras till verktyg och metoder för insamling, bearbetning, visualisering och analys av stora mängder data (Big Data).Vid slutet av första terminen väljer studenterna en av de två spåren: Data Science and Business Analytics. Datavetenskapsspåret fokuserar på statistiska och beräkningsmetoder med stark inriktning på algoritmer, matematisk optimering, modern stokastisk modellering och maskininlärning. Business Analytics-spåret inriktar sig på naturlig språkbehandling, matematisk modellering och simuleringar, finans och social nätverksanalys.

Datavetenskap spår

• Stokastiska processer

• Avancerad maskinlärning

Business Analytics-spår

• Finansiering med stora data

• Social Network AnalysisEleverna kommer också att delta i

seminarier för utveckling av beteendemöjligheter (t ex teamarbete, självförtroende och hantering av interpersonella relationer, offentligt talande, hantering av relationer i mångkulturella situationer).

Praktik (obligatorisk)
Främmande språk (ett EU-språk)
Avhandling

Lärandemål

Datavetenskap och företagsanalys - lärs på engelska - ger studenterna de modernaste teknikerna för beräkning, matematisk och statistisk analys, för att analysera stora dataset (sk Big data), tolka och kommunicera resultat för att påverka de strategiska besluten av företag och organisationer där de kommer att arbeta.

Specifikt är Data Science och Business Analytics kvalificerade mål:

• att tillhandahålla avancerad förberedelse inom områdena design och hantering av stora databaser, tillämpad och teoretisk statistik för att identifiera korrelationer och orsakssamband i data för att göra förutsägelser

• för att slutföra förberedelser inom datavetenskap med avancerade färdigheter som gör att de statistiska färdigheter som förvärvats kan tillämpas för att påverka beslutsprocessen i offentliga organisationer och företag

• att utveckla en profil som kan kombinera solida kvantitativa färdigheter med fördjupad kunskap om företagets dynamik som möjliggör relationer med företagsledning att påverka strategiska beslut baserat på dataanalys

• att utveckla beteendemässiga färdigheter via ad hoc-seminarier och via in / ut av klassaktiviteter relaterade till kurser, nämligen kompetens inom kommunikation, interaktion, hantering av komplexa problem; Att utveckla kompetenser för att förstå etiska och lagstiftande gränser relaterade till användningen av storskaliga databaser.

• att främja (förutom engelska, språket i programmet) kunskaper i ett annat EU-språk (italienska obligatoriska för icke-inhemska italienska talare)

Karriärmöjligheter

Det finns för närvarande en stor efterfrågan på utexaminerade inom datavetenskap och företagsanalys på arbetsmarknaden. De möjliga karriärvägarna kan vara löst relaterade till de två spåren som karakteriserar programmet, nämligen: datavetenskapare och affärsanalytiker.

Datavetenskapare rekryteras både av forskningscentra inom nationella och internationella institutioner, teknikföretag och datakunniga företag som arbetar inom ett brett spektrum av branscher som inkluderar hälso- och sjukvård, sociala medier, finans, försäkring, konsultverksamhet, allmännyttiga tjänster och pharma, för att bara nämna en få.

Affärsanalytiker är skyldiga inom något funktionellt område inom industri- och tjänsteföretag i den offentliga eller privata sektorn, särskilt konsumentvaruföretag, stora detaljhandlare, konsultfirmor och allmännyttiga företag.

Programmet ger också den nödvändiga bakgrunden för att framgångsrikt genomföra ett doktorandprogram inom något av följande områden: Statistik, Tillämpad matematik, Operationsforskning, datavetenskap, ekonomi och ekonomi.

Dessutom kan utexaminerade utnyttja verksamhet, programmering och statistiska färdigheter som förvärvats för att starta ett företag i den datastyrda ekonomin.

MSc i datavetenskap och företagsanalys kommer att erbjudas från och med 2018-2019, därför är placeringsinformation ännu inte tillgänglig.