Il Corso di Laurea Magistrale (CdLM) in “Data Science” (DS), appartenente alla Classe LM-Data, ha l'obiettivo di formare professionisti operanti nell’ambito della Scienza dei Dati (denominati Data Scientist) altamente qualificati nell'analisi e gestione dei dati e capaci di estrarre valore da essi per supportare processi decisionali complessi e innovativi.

In generale, il CdLM mira a sviluppare nei propri laureati:

a) competenze analitiche avanzate per analizzare grandi volumi di dati, identificare pattern e trend, e formulare modelli predittivi e prescrittivi;

b) capacità nell’utilizzo di strumenti e piattaforme all'avanguardia per la gestione, l'elaborazione e l'analisi dei Big Data, inclusi ecosistemi distribuiti;

c) capacità di comprendere il contesto economico, aziendale e di mercato in cui i dati vengono generati e utilizzati “traducendo” i problemi di business in quesiti analitici e comunicando efficacemente i risultati dell’analisi dei dati a stakeholder non tecnici;

d) capacità di problem solving attraverso lo sviluppo di un approccio metodologicamente solido per affrontare problemi complessi, dalla raccolta dati alla scelta dell'algoritmo più appropriato, fino all'interpretazione e validazione dei risultati, per guidare l'innovazione e l'efficienza in diversi settori;

e) capacità di estrarre valore da dati grezzi trasformandoli in informazioni utili per azioni strategiche finalizzate alla creazione di valore per organizzazioni pubbliche e private.

Il percorso formativo del CdLM si articola in due distinti curriculum, che rispecchiano due approcci strategici distinti nella formazione di Data Scientist a livello magistrale, ciascuno ottimizzato per un background di studi triennale specifico. La differenza fondamentale risiede nel punto di partenza degli studenti e, di conseguenza, negli obiettivi formativi prioritari e nei profili professionali in uscita che ne derivano.

Il primo curriculum, denominato “Business Analyst (BA)” è strutturato per integrare e potenziare le competenze di studenti che già possiedono una solida visione di business, finanziaria e gestionale e che intendono consolidare le proprie competenze economico-aziendali abbinandole a competenze di tipo statistico-computazionale per operare con Data Scientist con un forte orientamento al business e alle strategie aziendali.

Il secondo curriculum, denominato “Statisitca Computazioanale, Big Data e Informatica Applicata (SCoBiDIA)” è istituito per arricchire le basi tecnico-scientifiche di laureati triennali, in particolare in discipline STEM, fornendo loro una prospettiva aziendale e competenze analitiche all'avanguardia. L’obiettivo è dotare gli studenti di questo curriculum di un’eccellente padronanza tecnica e algoritmica, arricchita da una comprensione funzionale del business e dell’ambiente economico in cui si troveranno ad operare.