Second level Professional Master
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Professional Master in Customer Experience, Statistics, Machine Learning e Artificial Intelligence

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Academic year 2022/2023
Dipartimento di Economia e Finanza
Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"
EQF level: 8
Place of teaching
roma (RM), italy
Attendance methods
Full time
Languages in which the course is held
Italian
University formative credits
60
Cost
6500

Course contents

Formare giovani neolaureati per diventare junior consultant nell'ambito della Customer Experience, del Machine Learning e più in generale dei metodi utilizzati nell’Artificial Intelligence.

Sono sempre più richiesti nel settore privato e in quello pubblico esperti altamente qualificati e con competenze specifiche che possano operare nel settore del marketing integrato in cui il cliente è posto al centro dell'analisi; le strategie puntano sempre di più a considerare sia caratteristiche specifiche e coerenti al profilo del cliente, sia alla somma di tutte le sue esperienze vissute nell'interazione con il fornitore di beni e servizi, sia a considerare l'analisi di community o social networks di potenziali clienti. A tal fine il Master fornisce gli strumenti teorici e applicati per diventare esperti della tecnologia software SAS e delle Business Solutions SAS nell'ambito dell'Integrated Marketing Management e dei Social Media Analytics. Oltre al SAS, gli studenti apprenderanno l’uso del software Python per le applicazioni in ambito machine learning e deep learning, di R per la statistica multivariata e l’analisi testuale, le principali cognizioni di SQL per la gestione dei database e di Hadoop e Spark per la gestione dei Big Data.

L'obiettivo è quello di formare Data Scientist nell'ambito della Customer Experience e dell'analisi dei Social Media per le imprese private e gli enti pubblici grazie a una formazione multi-level che copre temi di general management

e di marketing innovativo e della tecnologia a supporto. L’uso di tale tecnologia permette di integrare e analizzare più fonti informative e diverse tipologie di dati, per ricavare complesse analisi al fine di ricavare informazioni utili alla governance del processo.
Page of the course on the University's website

Teaching

Place of teaching
roma (RM), italy
University formative credits
60
Number of hours
1500 ( 504 hours of learning activities, 560 hours of internship)
Attendance methods
Full time
Compulsory attendance (at least the 80%)
Languages in which the course is held
Italian

Admission requirements

Type of degree required
2nd Level Degree

Admission

Available places
50
Cost
6500 €
Other editions of the same course
Academic year edition 2023/2024Academic year edition 2021/2022
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