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Collettivo Selezionato:

anno di laurea: 2022
livello (tipo di corso aggregato): secondo livello
tipo di corso: laurea magistrale biennale
Ateneo: Marche Politecnica
Facoltà/Dipartimento/Scuola: tutte
area disciplinare: STEM
gruppo disciplinare: Informatica e Tecnologie ICT
classe di laurea: tutte
corso di laurea: tutti
aggrega corsi D.M. n. 509/1999 – D.M. n. 270/2004: sì
iscrizione al corso in anni recenti: tutti


Per una migliore lettura dei dati si consultino le note metodologiche

Salvo diversa indicazione, si autorizza la riproduzione a fini non commerciali e con citazione della fonte

Tra parentesi è indicato il codice MUR della classe di laurea.
I risultati presentati nelle sezioni 4, 5, 6 e 7 per i laureati nelle lauree magistrali (3+2) fanno riferimento al solo biennio magistrale
PROFILO DEI LAUREATI Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Numero di laureati sort 2 2
Hanno compilato il questionario sort 2 2
Tasso di compilazione sort 100,0 100,0
1. CARATTERISTICHE ANAGRAFICHE Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Genere (%)  
Uomini sort * *
Donne sort * *
Età alla laurea (%)   
Meno di 23 anni sort * *
23-24 anni sort * *
25-26 anni sort * *
27 anni e oltre sort * *
Età alla laurea (medie, in anni) sort * *
Cittadini stranieri (%)  sort * *
Residenza (%)   
Stessa provincia della sede degli studi sort * *
Altra provincia della stessa regione sort * *
Altra regione sort * *
Estero sort * *
2. ORIGINE SOCIALE Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Titolo di studio dei genitori (%)   
Almeno un genitore laureato sort * *
Entrambi con laurea sort * *
Uno solo con laurea sort * *
Nessun genitore laureato sort * *
Diploma di scuola secondaria di secondo grado sort * *
Qualifica professionale, titolo inferiore o nessun titolo sort * *
Classe sociale (%)   
Classe elevata sort * *
Classe media impiegatizia sort * *
Classe media autonoma sort * *
Classe del lavoro esecutivo sort * *
3. STUDI SECONDARI DI SECONDO GRADO Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Diploma (%)   
Liceale sort * *
Liceo classico sort * *
Liceo linguistico sort * *
Liceo scientifico sort * *
Liceo delle scienze umane sort * *
Liceo artistico e musicale e coreutico sort * *
Tecnico sort * *
Tecnico economico sort * *
Tecnico tecnologico sort * *
Professionale sort * *
Titolo estero sort * *
Voto di diploma (medie, in 100-mi)  sort * *
Hanno conseguito il diploma (%)   
Nella stessa provincia della sede degli studi universitari sort * *
In una provincia limitrofa sort * *
In una provincia non limitrofa, ma nella stessa ripartizione geografica sort * *
Al Sud-Isole, ma si sono laureati al Centro o al Nord sort * *
Al Centro, ma si sono laureati al Nord o al Sud-Isole sort * *
Al Nord, ma si sono laureati al Centro o al Sud-Isole sort * *
All'estero sort * *
4. RIUSCITA NEGLI STUDI UNIVERSITARI Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Hanno precedenti esperienze universitarie (%)  sort * *
Portate a termine sort * *
Non portate a termine sort * *
Nessuna precedente esperienza universitaria sort * *
Titolo universitario precedente all'iscrizione alla laurea magistrale (%)   
Titolo di primo livello italiano sort * *
Altro titolo italiano sort * *
Titolo estero sort * *
Ateneo di conseguimento del precedente titolo universitario
(per 100 che hanno un precedente titolo di primo livello italiano) 		  
Stesso Ateneo della laurea magistrale sort * *
Altro Ateneo del Nord sort * *
Altro Ateneo del Centro sort * *
Altro Ateneo del Sud-Isole sort * *
Regolarità negli studi del precedente titolo universitario
(per 100 che hanno un precedente titolo di primo livello italiano) 		  
In corso sort * *
1° anno fuori corso sort * *
2° anno fuori corso e oltre sort * *
Voto di laurea del precedente titolo universitario
(medie, in 110-mi; per 100 che hanno un precedente titolo di primo livello italiano)  sort		 * *
Motivazioni molto importanti nella scelta del corso di laurea magistrale (%)   
Fattori sia culturali sia professionalizzanti sort * *
Fattori prevalentemente culturali sort * *
Fattori prevalentemente professionalizzanti sort * *
Né gli uni né gli altri sort * *
Età all'immatricolazione (%)   
Regolare o 1 anno di ritardo sort * *
2 o più anni di ritardo sort * *
Punteggio degli esami (medie, in 30-mi)  sort * *
Voto di laurea (medie, in 110-mi)  sort * *
Regolarità negli studi (%)   
In corso sort * *
1° anno fuori corso sort * *
2° anno fuori corso sort * *
3° anno fuori corso sort * *
4° anno fuori corso sort * *
5° anno fuori corso e oltre sort * *
Durata degli studi (medie, in anni)  sort * *
Ritardo alla laurea (medie, in anni)  sort * *
Indice di ritardo (rapporto fra ritardo e durata normale del corso)  sort * *
5. CONDIZIONI DI STUDIO Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Hanno alloggiato a meno di un'ora di viaggio dalla sede degli studi (%)  
Più del 50% della durata degli studi sort * *
Meno del 50% sort * *
Hanno frequentato regolarmente (%)  
Più del 75% degli insegnamenti previsti sort * *
Tra il 50% e il 75% sort * *
Tra il 25% e il 50% sort * *
Meno del 25% sort * *
Hanno usufruito del servizio di borse di studio (%) sort * *
Hanno svolto periodi di studio all'estero durante il corso magistrale (%)  sort * *
Hanno svolto periodi di studio all’estero riconosciuti dal corso di studio sort * *
Con Erasmus o altro programma dell'Unione Europea sort * *
Altra esperienza riconosciuta dal corso di studio sort * *
Hanno svolto periodi di studio all’estero riconosciuti solo nel precedente corso di studio sort * *
1 o più esami all'estero convalidati
(per 100 che hanno svolto esperienze di studio all'estero riconosciute dal corso che stanno concludendo) sort		 * *
Hanno preparato all'estero una parte significativa della tesi
(per 100 che hanno svolto esperienze di studio all'estero riconosciute dal corso che stanno concludendo) sort		 * *
Hanno svolto tirocini formativi curriculari o lavoro riconosciuti dal corso di laurea magistrale (%)  sort * *
Tirocini curriculari organizzati dal corso e svolti presso l'università sort * *
Tirocini curriculari organizzati dal corso e svolti al di fuori dell'università sort * *
Attività di lavoro successivamente riconosciute dal corso sort * *
Hanno svolto tirocini formativi curriculari o lavoro riconosciuti solo nel precedente corso di studio sort * *
Tempo impiegato per la tesi/prova finale (medie, in mesi) sort * *
6. LAVORO DURANTE GLI STUDI UNIVERSITARI Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Hanno avuto esperienze di lavoro (%)  sort * *
Lavoratori-studenti sort * *
Altre esperienze di lavoro con continuità a tempo pieno sort * *
Lavoro a tempo parziale sort * *
Lavoro occasionale, saltuario, stagionale sort * *
Nessuna esperienza di lavoro sort * *
Lavoro coerente con gli studi
(per 100 che hanno avuto esperienze di lavoro) sort		 * *
7. GIUDIZI SULL'ESPERIENZA UNIVERSITARIA Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Sono complessivamente soddisfatti del corso di laurea magistrale (%)  
Decisamente sì sort * *
Più sì che no sort * *
Più no che sì sort * *
Decisamente no sort * *
Sono soddisfatti dei rapporti con i docenti in generale (%)  
Decisamente sì sort * *
Più sì che no sort * *
Più no che sì sort * *
Decisamente no sort * *
Sono soddisfatti dei rapporti con gli studenti (%)  
Decisamente sì sort * *
Più sì che no sort * *
Più no che sì sort * *
Decisamente no sort * *
Hanno utilizzato le aule (%) sort * *
Valutazione delle aule
(per 100 fruitori)		  
Sempre o quasi sempre adeguate sort * *
Spesso adeguate sort * *
Raramente adeguate sort * *
Mai adeguate sort * *
Hanno utilizzato le postazioni informatiche (%) sort * *
Non le hanno utilizzate nonostante fossero presenti sort * *
Non le hanno utilizzate in quanto non presenti sort * *
Valutazione delle postazioni informatiche
(per 100 fruitori)		  
In numero adeguato sort * *
In numero inadeguato sort * *
Hanno utilizzato i servizi di biblioteca (prestito/consultazione, orari di apertura, ...) (%) sort * *
Valutazione dei servizi di biblioteca (prestito/consultazione, orari di apertura, ...)
(per 100 fruitori)		  
Decisamente positiva sort * *
Abbastanza positiva sort * *
Abbastanza negativa sort * *
Decisamente negativa sort * *
Hanno utilizzato le attrezzature per le altre attività didattiche (laboratori, attività pratiche, ...) (%) sort * *
Valutazione delle attrezzature per le altre attività didattiche (laboratori, attività pratiche, …)
(per 100 fruitori)		  
Sempre o quasi sempre adeguate sort * *
Spesso adeguate sort * *
Raramente adeguate sort * *
Mai adeguate sort * *
Hanno utilizzato gli spazi dedicati allo studio individuale (%) sort * *
Non li hanno utilizzati nonostante fossero presenti sort * *
Non li hanno utilizzati in quanto non presenti sort * *
Valutazione degli spazi dedicati allo studio individuale
(per 100 fruitori)		  
Adeguati sort * *
Inadeguati sort * *
Hanno usufruito dei servizi di orientamento allo studio post-laurea (%) sort * *
Sono soddisfatti dei servizi di orientamento allo studio post-laurea
(per 100 fruitori)		  
Decisamente sì sort * *
Più sì che no sort * *
Più no che sì sort * *
Decisamente no sort * *
Hanno usufruito di iniziative formative di orientamento al lavoro (%) sort * *
Sono soddisfatti delle iniziative formative di orientamento al lavoro
(per 100 fruitori)		  
Decisamente sì sort * *
Più sì che no sort * *
Più no che sì sort * *
Decisamente no sort * *
Hanno usufruito dei servizi di sostegno alla ricerca del lavoro (%) sort * *
Sono soddisfatti dei servizi di sostegno alla ricerca del lavoro
(per 100 fruitori)		  
Decisamente sì sort * *
Più sì che no sort * *
Più no che sì sort * *
Decisamente no sort * *
Hanno usufruito dell'ufficio/servizi job placement (%) sort * *
Sono soddisfatti dell'organizzazione dell'ufficio/servizi job placement
(per 100 fruitori)		  
Decisamente sì sort * *
Più sì che no sort * *
Più no che sì sort * *
Decisamente no sort * *
Hanno usufruito dei servizi delle segreterie studenti (%) sort * *
Sono soddisfatti dei servizi delle segreterie studenti
(per 100 fruitori)		  
Decisamente sì sort * *
Più sì che no sort * *
Più no che sì sort * *
Decisamente no sort * *
Hanno ritenuto l'organizzazione degli esami (appelli, orari, informazioni, prenotazioni, ...) soddisfacente (%)  
Sempre o quasi sempre sort * *
Per più della metà degli esami sort * *
Per meno della metà degli esami sort * *
Mai o quasi mai sort * *
Hanno ritenuto il carico di studio degli insegnamenti adeguato alla durata del corso di studio (%)  
Decisamente sì sort * *
Più sì che no sort * *
Più no che sì sort * *
Decisamente no sort * *
Si iscriverebbero di nuovo al corso di laurea magistrale? (%)  
Sì, allo stesso corso magistrale dell'Ateneo sort * *
Sì, ma ad un altro corso magistrale dell'Ateneo sort * *
Sì, allo stesso corso magistrale, ma in un altro Ateneo sort * *
Sì, ma ad un altro corso magistrale e in un altro Ateneo sort * *
Non si iscriverebbero più a nessun corso di laurea magistrale sort * *
8. CONOSCENZE LINGUISTICHE E INFORMATICHE Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Lingue straniere: conoscenza “almeno B2” (%)   
Inglese scritto sort * *
Inglese parlato sort * *
Francese scritto sort * *
Francese parlato sort * *
Spagnolo scritto sort * *
Spagnolo parlato sort * *
Tedesco scritto sort * *
Tedesco parlato sort * *
Strumenti informatici: livello di conoscenza "almeno buona" (%)   
Navigazione in Internet e comunicazione in rete sort * *
Word processor sort * *
Fogli elettronici sort * *
Strumenti di presentazione sort * *
Sistemi operativi sort * *
Linguaggi di programmazione sort * *
Data base sort * *
Realizzazione siti web sort * *
Reti di trasmissione dati sort * *
Disegno e progettazione assistita sort * *
9. PROSPETTIVE DI STUDIO Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Intendono proseguire gli studi dopo il conseguimento del titolo (%) sort * *
Laurea di primo livello sort * *
Altra laurea magistrale biennale sort * *
Laurea magistrale a ciclo unico sort * *
Altro titolo equiparato alla laurea  sort * *
Dottorato di ricerca  sort * *
Scuola di specializzazione post-laurea sort * *
Master universitario sort * *
Altro tipo di master o corso di perfezionamento sort * *
Tirocinio, praticantato sort * *
Attività sostenuta da borsa o assegno di studio sort * *
Altre attività di qualificazione professionale sort * *
Non intendono proseguire sort * *
10. PROSPETTIVE DI LAVORO Collettivo
selezionato (1) (2)  		Collettivo selezionato (disaggregato per corso di laurea)
data science per l'economia e le imprese (LM-56,LM-91)(1) 
Aspetti ritenuti rilevanti nella ricerca del lavoro: decisamente sì (%)  
Acquisizione di professionalità sort * *
Possibilità di carriera sort * *
Possibilità di guadagno sort * *
Stabilità/sicurezza del posto di lavoro sort * *
Rispondenza agli interessi culturali sort * *
Coerenza con gli studi sort * *
Utilità sociale del lavoro sort * *
Prestigio ricevuto dal lavoro sort * *
Coinvolgimento e partecipazione all’attività lavorativa e ai processi decisionali sort * *
Indipendenza o autonomia sort * *
Flessibilità dell’orario di lavoro sort * *
Rapporti con i colleghi sul luogo di lavoro sort * *
Luogo di lavoro (ubicazione, caratteristiche fisiche dell’ambiente di lavoro) sort * *
Tempo libero sort * *
Opportunità di contatti con l'estero sort * *
Possibilità di utilizzare al meglio le competenze acquisite sort * *
Sono interessati a lavorare nei seguenti settori: decisamente sì (%)  
Pubblico sort * *
Privato (compreso l'avvio di un'attività autonoma/in conto proprio) sort * *
Disponibilità a lavorare per tipo di relazione contrattuale: decisamente sì (%)  
ORARIO/MODALITA' LAVORATIVA  
Tempo pieno sort * *
Part-time sort * *
Telelavoro o smart-working  sort * *
CONTRATTO  
A tutele crescenti  sort * *
A tempo determinato sort * *
Stage sort * *
Apprendistato sort * *
Somministrazione di lavoro (ex interinale) sort * *
Autonomo/in conto proprio sort * *
Disponibilità a lavorare nelle seguenti aree geografiche: decisamente sì (%)  
Provincia di residenza sort * *
Provincia degli studi sort * *
Regione degli studi sort * *
Italia settentrionale sort * *
Italia centrale sort * *
Italia meridionale sort * *
Stato europeo sort * *
Stato extraeuropeo sort * *
Disponibilità ad effettuare trasferte di lavoro (%)  
Sì, anche con trasferimenti di residenza sort * *
Sì, anche frequenti (senza cambi di residenza) sort * *
Sì, ma solo in numero limitato sort * *
Non disponibili a trasferte sort * *