Data Analitycs - Artificial Intelligence and Social Data

Tipologia corso
Master di secondo livello
Crediti
60 CFU
Lingua
Italiano, Inglese

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Tutti gli insegnamenti o gruppi di insegnamenti di MDA-AISD prevedono prove/test/verifiche il cui superamento è necessario per conseguire il Diploma finale. Le prove al termine di ogni insegnamento o gruppi di insegnamenti sono organizzate dai docenti, servono a garantire la partecipazione attiva da parte dei corsisti.

È prevista una prova finale, chiamata tesi che consiste in un elaborato scritto, su un tema scelto tra gli argomenti trattati nel Master e concordato con uno dei docenti. Viene portata a termine con la supervisione dei docenti del master, può essere svolta anche in collaborazione con aziende nell'ambito di uno stage. L’elaborato può essere anche lo sviluppo di un software, un algoritmo, o un’architettura di sistema informativo.
Sono previste Attività Seminariali con l'obiettivo di approfondire gli argomenti affrontati durante le ore di didattica in aula attraverso “case study” di riferimento

I principali sbocchi occupazionali sono riassunti dalle seguenti figure professionali:

- Data Scientist. Persona che si occupa di sviluppare e fornire soluzioni tecnologiche nell’ambito di aziende che operano nel settore del data science, e che ha come mansioni lo studio e la proposta di nuovi modelli e soluzioni per i clienti della propria azienda.

- Data Science Expert. Persona in grado di analizzare i dati, formulare modelli e predizioni, comunicare correttamente i risultati, ovvero definire il problema e fornire una possibile soluzione.

- Applied Data Scientist. Persona collocata presso aziende che hanno un’attività principale diversa dalla data science, ma utilizzano processi aziendali in cui l’analisi dei dati svolge un ruolo cruciale per lo sviluppo dell’azienda.

Inoltre, tutti gli insegnamenti sono organizzati sia per persone che intendono potenziare le proprie competenze per favorire l’inserimento nel mondo lavorativo e sia per persone già inserite nel mondo del lavoro, che intendono migliorare la propria posizione lavorativa attraverso conoscenze specialistiche nel settore digitale.

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Il piano didattico di Data Analitycs - Artificial Intelligence and Social Data — A.A. 2026/2027

Il percorso vale 61 CFU. Gli insegnamenti senza fascia sono obbligatori; dove compare una fascia blu si scelgono i crediti indicati fra gli insegnamenti che seguono.

Insegnamenti annuali

Insegnamenti annuali
ID Insegnamento SSD CFU Ore lezione Lingua
20840138 Explainable Machine Learning MATH-03/B 4 20 Italiano
20840139 Languages for scalable data MATH-03/B 4 20 Italiano
20840140 ML and ai for Meteo Data PHYS-01/A 4 20 Italiano
20840141 Low-Level Programming for ML & NN 1 IIET-01/A 2 10 Italiano
20840142 Low-Level Programming for ML & NN 2 IIET-01/A 2 10 Italiano
20840143 Biotec Data Processing INFO-01/A 4 20 Italiano
20840145 Cybersecurity for ai INFO-01/A 3 15 Italiano
20840134 Agentic ai & RAG Architectures IINF-05/A 3 15 Italiano
20840135 Classical Text Analytics & NPL INFO-01/A 3 15 Italiano
20840136 Textual and Multimodal LM IINF-05/A 4 20 Italiano
20840137 IDEs as Command Center MATH-04/A 2 10 Italiano
20840147 Large Language Models & Beyond MATH-01/A 1 5 Italiano
20840148 Introduction to Network Analysis IINF-03/A 3 15 Italiano
20840152 TensorFlow MATH-04/A 4 20 Italiano
20840153 Social Data Analytics IINF-05/A 4 20 Italiano
20840144 Statistics of Extreme Events MATH-03/B 1 5 Italiano
20840154 Introduction to Data Management IINF-03/A 4 20 Italiano
20840157 Neural Networks with Matlab MATH-04/A 4 20 Italiano
20840159 Data Analytics for Blockchain Technologies STAT-04/A 3 0 Italiano
20840160 Vector Databases & Enterprise RAG System IINF-03/A 2 0 Italiano

Modalità di iscrizione al corso

Master e corsi di perfezionamento hanno ciascuno il proprio bando, con requisiti, posti e scadenze. I corsi aperti sono nella pagina Post lauream.

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Docente sorridente durante una lezione

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