Master di primo livello

Master in ANALISI DATI PER LA BUSINESS INTELLIGENCE E DATA SCIENCE

Anno Accademico 2024/2025

Interdipartimentale - Dipartimenti di Culture, Politica e società (capofila), Informatica, Matematica "Giuseppe Peano", Economia e Statistica "Cognetti De Martiis" e Scienze Cliniche e Biologiche

Università degli Studi di Torino

Livello EQF: 7

Settore: scientifico

Sede del corso
torino (TO), italia

Modalità di frequenza
Altro tempo parziale

Didattica
Misto presenza/online

Lingue in cui è tenuto il corso
Italiano

CFU rilasciati
60

Costo totale
4400

Durata del corso
mar 2025 - mar 2026

Scadenza (Scaduto)
15 gennaio 2025

Contenuti

Il Master ha l’obiettivo di fornire gli strumenti per affrontare e risolvere i problemi generati dallo sviluppo
dell’ICT, aggiornando le competenze degli iscritti sugli sviluppi recenti delle metodologie di analisi dati e
delle tecnologie di elaborazione dei dati.
Il Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science ha carattere pragmatico. Si
studieranno metodologie di Data Quality e Data Management, di analisi Statistica dei Dati e di
Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring da un punto di vista operativo, con l’utilizzo di
software statistico proprietario (SAS®, Qlickview) e open source (Knime, R e Python).
Particolare attenzione è dedicata alla comunicazione, alla Data Visualization, alla progettazione della
reportistica e dello storytelling, e alla trasmissione dei risultati del processo analitico, con aperture ai
nuovi media (Facebook, Twitter, ecc.) e al Web Data Scraping.
Verrà chiarito operativamente il significato di BIG DATA in diversi contesti (IOT e Web Scraping).
Nel Master verranno trattate le principali metodologie di analisi dei dati secondo la sequenza tipica del
Data Mining: Campionamento, Esplorazione, Trasformazione, Modellazione, Validazione dei modelli.
Contestualmente Machine Learning e algoritmi di classificazione automatica costituiscono una parte
importante del Master.
Tutto il Master è pensato in modo da consentire l’apprendimento ai laureati in ogni disciplina, secondo la
logica interdisciplinare che caratterizza la moderna professione del DataScientist.

Pagina del corso sul sito dell'ateneo

Didattica

Sede del corso

torino (TO), italia

Durata del corso

mar 2025 - mar 2026

CFU rilasciati

Numero di ore

810 ( 310 ore di lezione, 400 ore di stage)

Modalità di frequenza

Altro tempo parziale

Frequenza obbligatoria (almeno il 70%)

Frequenza parziale giorni lavorativi: lunedì tutto il giorno e martedì mattina. Si prevede inoltre la frequenza a tempo pieno durante la prima settimana di Master, ed una ulteriore settimana a tempo pieno nel mese di Aprile/Maggio.

Didattica

Misto presenza/online

Lingue in cui è tenuto il corso

Italiano

Requisiti di accesso

Titolo di studio

Laurea triennale, Laurea magistrale, specialistica o corso pre riforma

Conoscenze Linguistiche

Italiano

Altri requisiti

Lauree del vecchio ordinamento: Tutte. Non è necessario il possesso dell'abilitazione all'esercizio della professione.
Lauree di I livello: Tutte. Non è necessario il possesso dell'abilitazione all'esercizio della professione.
Lauree di II livello: Tutte. Non è necessario il possesso dell'abilitazione all'esercizio della professione.
Altro: il Comitato Scientifico potrà ammettere anche laureati/e stranieri con titolo riconosciuto idoneo (il riconoscimento sarà effettuato in base alle modalità previste dall’art. 2.5 del Regolamento Master dell’Università degli Studi di Torino). Potranno inoltre essere ammessi anche i Laureandi. Eventuali candidati senza il possesso di laurea potranno essere ammessi in qualità' di "Uditori". RICONOSCIMENTO CFU ACQUISITI IN PRECEDENZA: SI' (nella misura prevista dall'art. 3 comma 3 del Regolamento Master). In caso di posti ancora disponibili potranno frequentare singoli moduli del Master studenti aventi gli stessi requisiti di quelli previsti per l'iscirizione all'intero corso.

Ammissione

Scadenza

15 gennaio 2025

Posti disponibili

Ammissione

Non prevista prova di ammissione

La Commissione di selezione sarà nominata dal Comitato Scientifico del Master ed avrà il compito di selezionare i candidati sulla base dell’analisi del curriculum vitae, dei titoli presentati e di un colloquio durante il quale verrà valutata anche la propensione al ragionamento. La conoscenza della lingua italiana, parlata e scritta, per gli studenti stranieri, è requisito indispensabile per l’ammissione al Master e deve essere attestata o sarà valutata in sede di colloquio. E' inoltre richiesta la comprensione della lingua inglese scritta.

Costo totale

4400 €

Borse di studio

Previste

E’ prevista una riduzione di 320 euro per tutti coloro che inoltrano la domanda di iscrizione entro il 19 dicembre 2022.

Sbocchi professionali

Il Master risponde all'esigenza delle Aziende di disporre di moderne professionalità in ambito ICT e Analytics, capaci di tradurne le esigenze informative e di comunicazione in progetto esecutivo, trattando con la statistica (data mining) e producendo report comprensibili a partire da una conoscenza profonda dei dati e della loro struttura. In particolare il Master favorisce la formazione di professionisti specializzati nell’utilizzo delle tecniche di Data Science per tutte le aziende che posseggano o trattino, per la natura del loro business, grandi masse di dati: banche, assicurazioni, grandi imprese manifatturiere e di servizio, tutta la pubblica amministrazione (enti e servizi), grandi catene commerciali e reti di vendita. Altri potenziali interessati sono tutti coloro che per la necessità della loro professione devono trattare i dati: enti di ricerca, fondazioni, Università, Media, ecc. Il Master è rivolto pertanto sia ai neolaureati, sia a persone già occupate interessate ad aggiornare il proprio profilo professionale allineandolo sulle nuove competenze richieste dal mercato del lavoro o ad inserirsi nel settore grazie alle competenze acquisite durante l’esperienza formativa.

Statistiche AlmaLaurea

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Potrai comunque consultare dati relativi a percorsi di studio affini o all'ambito disciplinare cui il corso afferisce.

Dati sul corso di studi

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