BANDO DI CONCORSO PER L'AMMISSIONE (SCADENZA 28 SETTEMBRE 2026)

Bando di concorso per l’ammissione ai corsi di dottorato di ricerca a.a. 2026/2027, XLII ciclo (SCADENZA 28 Settembre 2026), disponibile al seguente link:

https://web.unica.it/unica/it/studenti_s01_ss05.page

Il Dottorato di Ricerca in Data Science (Ph.D. in Data Science) nasce come iniziativa nazionale congiunta promossa dal Laboratorio Nazionale Data Science del Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica (CINI) e dalla Società Italiana di Statistica (SIS), con l’obiettivo di realizzare un percorso formativo dottorale unitario, interdisciplinare e di respiro nazionale, capace di integrare stabilmente le competenze delle comunità informatica, statistica, matematica e ingegneristica.

L’istituzione del corso risponde alla crescente centralità dei dati nei processi decisionali, produttivi e scientifici e alla necessità di formare figure altamente qualificate ingrado di affrontare le sfide connesse alla gestione, analisi, interpretazione e valorizzazione di grandi moli di dati eterogenei. L’evoluzione delle tecnologie digitali,dell’intelligenza artificiale, del Machine Learning, del Deep Learning e delle infrastrutture Big Data richiede infatti competenze avanzate e interdisciplinari, oggi sempre piùrichieste sia dal sistema della ricerca sia dal tessuto produttivo e istituzionale nazionale e internazionale.

Il Dottorato è strutturato in forma associata ed è composto dalle seguenti sedi:

• Università di Cagliari
• Università della Campania Luigi Vanvitelli
• Università di Messina
• Università di Napoli Federico II
• Università di Pavia
• Università del Salento

Collegio Dei Docenti

• H.V. JAGADISH (U. of Michigan)
• J.S. RAO (U. of Minnesota)
• C. ARDAGNA (uniMI – CINI)
• S. ARIMA (uniSalento)
• M. ATZORI (uniCA, Vice Coordinatore)
• A. BALZANELLA (uniVANVITELLI)
• M. CHIODI (uniPA – SIS)
• C. CONVERSANO (uniCA, Coordinatore)
• S. DISTEFANO (uniME)
• L. FRIGAU (uniCA)
• P. GIUDICI (uniPV)
• A. IODICE D’ENZA (uniNA)
• A. LONGO (uniSALENTO)
• F. MOLA (uniCA)
• M. MUSIO (uniCA)
• R. PIRRONE (uniPA)
• E. RAFFINETTI (uniPV)
• R. SCATENI (uniCA)
• G. SPERLI’ (uniNA)
• R. VERDE (uniVANVITELLI)

International Advisory Board

• Tommaso Aste (UCL, UK)
• Angela Bonifati (Lyon 1 University, France)
• Francisco De Carvalho (Universidade Federal de Pernambuco, Brazil) – to be confirmed
• Arnoldo Frigessi (The Norwegian centre of knowledge-driven Machine Learning, Oslo, Norway)
• Georgia Koutrika, (Athena Research Center, Greece)
• W. Nejdl (Institute for Data Science, Leibniz Univ, Germany)
• J. Randon-Furling (Centre Borelli, ENS Paris-Saclay, France)
• N. Ravishanker (Dept. of Statistics, univ. of Connecticut, USA)
• Chen Ying (Dept. of Mathematics, National univ. of Singapore, Singapore)
• Bin Yu (UC Berkely, USA)