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
| 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.
Informazioni utili
Le pagine che servono in ogni momento del percorso, dall’iscrizione alla laurea.
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