Data Analitycs - Artificial Intelligence and Social Data

Tipologia corso
Master di secondo livello
Crediti
60 CFU
Anno accademico
2026/2027
Lingua
Italiano, Inglese

Il corso in sintesi

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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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Nuove aule studio aperte fino alle 23 nella sede di via Ostiense

Due aule della sede di via Ostiense restano aperte la sera, dal lunedì al venerdì, per tutta la sessione d’esami.

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  1. 12 Novembre 2026

    Erasmus+ studio 2027/2028 — Area umanistica

    Il bando definisce requisiti, destinazioni e scadenze della mobilità. La domanda si presenta online entro la data indicata.

  2. 18 Novembre 2026

    Concorso per assegni di ricerca — Area scientifica

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  3. 19 Novembre 2026

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

Per ogni insegnamento sono indicati crediti, settore, lingua e i docenti assegnati in questo anno accademico.

Insegnamenti annuali

Insegnamenti annuali
ID Insegnamento SSD CFU Ore lezione Lingua Docenti
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 Francesco Riganti Fulginei
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 Giuseppe Tomassetti
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 Luciano Teresi
20840159 Data Analytics for Blockchain Technologies STAT-04/A 3 0 Italiano —
20840160 Vector Databases & Enterprise RAG System IINF-03/A 2 0 Italiano —

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I docenti di questo corso

Sono 3 i docenti che tengono gli insegnamenti di questo corso nell’anno accademico 2026/2027.

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Studenti seduti in aula magna durante una presentazione

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