Second level Professional Master
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Professional Master in Big data. Metodi statistici per la società della conoscenza

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Academic year 2022/2023
Facoltà di Ingegneria dell'Informazione, Informatica e Statistica
Sapienza Università di Roma
EQF level: 8
Field of study: natural sciences, mathematics, physics and statistics
Place of teaching
roma (RM), italy
Duration of the course
Feb 2023 - Jan 2024
Attendance methods
Part time (weekend)
Teaching
Mix of online and classroom-based mode
Languages in which the course is held
Italian, English
University formative credits
60
Deadline (Expired)
16 January 2023
Cost
6000
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Course contents

Il Master si propone di realizzare un percorso formativo finalizzato all'acquisizione di conoscenze su i Big Data attraverso l’utilizzo di metodi e tecniche di analisi statistica altamente professionali e di valorizzare l’informazione già disponibile proveniente da basi di dati di fonti diverse. L’utilizzo dei Big Data è strategico nella società dell’informazione, nella quale il ruolo della conoscenza assume, dal punto di vista economico, sociale e politico, una centralità fondamentale, fondando la propria crescita e competitività sul sapere, la ricerca e l’innovazione.
L’utilizzo dei Big Data richiede a tal fine il potenziamento e il miglioramento del livello qualitativo di molte fonti già esistenti, nonché l’individuazione di nuove metodologie di raccolta dati e di integrazione tra basi di dati e indagini statistiche, attualmente ancora in uno stato embrionale di sviluppo. Particolare attenzione sarà dedicata ai metodi di data collection, dalla raccolta manuale a quella automatica e all’uso degli Open Data nella Pubblica Amministrazione.
L’utilizzo integrato dei Big Data con le altre fonti statistiche sopra indicate sarà orientato:
a) a fini esplicativi, per lo studio di trend e processi di trasformazione in atto a livello demografico, socio-economico e sanitario;
b) a fini previsivi, per lo studio delle decisioni aziendali, della Pubblica Amministrazione e dei policy makers;
c) a fini valutativi, per l’analisi dell’impatto di scelte di investimento in ambito aziendale, della Pubblica Amministrazione e politico.
Il corso di Master è rivolto a soggetti interessati a sviluppare una concreta professionalità nel campo della gestione e analisi di Big Data all’interno di grandi aziende (Sas, Accenture, etc…), di istituti di ricerca operanti in campo economico-finanziario (assicurazioni, banche, etc…), istituti di previdenza, istituti diretti alla produzione di statistiche ufficiali, uffici di statistica locali, Fondazioni, aziende operanti nel campo delle indagini demoscopiche (per indagini sulle opinioni politiche, sui consumi, etc…).
Il Master ha come partner tecnologico SAS Institute s.r.l.
Per favorire l’inserimento nel mercato del lavoro saranno offerte ai partecipanti opportunità di stage stage/tirocini, remunerati e non, non obbligatori, ma finalizzati alla prova finale, presso i seguenti enti/aziende interessati al profilo professionale proposto: Accenture Analytics, BCC Lease, CNR - Istituto per le Applicazioni del Calcolo M. Picone, ENEA - Unità studi e strategie, INAIL (Istituto Nazionale Assicurazione Infortuni sul Lavoro, MediPragma, SAS Institute. In via di definizione ulteriori stipule di convenzioni per opportunità di stage/tirocini, remunerati e non.
Page of the course on the University's website

Teaching

Place of teaching
roma (RM), italy
Duration of the course
Feb 2023 - Jan 2024
University formative credits
60
Number of hours
1500 ( 300 hours of learning activities)
Attendance methods
Part time (weekend)
Compulsory attendance (at least the 75%)
Teaching
Mix of online and classroom-based mode
Languages in which the course is held
Italian, English

Admission requirements

Type of degree required
2nd Level Degree

Admission

Deadline
16 January 2023
Available places
30
Admission
Admission selection
Cost
6000 €
Scholarships
Available

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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
Other editions of the same course
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