Applied data science

Il Master in Applied Data Science si articola in due semestri, il primo dei quali si pone come obiettivo un graduale livellamento delle competenze e conoscenze orizzontali. Il secondo semestre ha invece lo scopo di una graduale verticalizzazione e specializzazione delle competenze e conoscenze. In dettaglio, gli obiettivi formativi specifici del Master in Applied Data Science sono i seguenti:

• conoscere gli strumenti, le tecnologie e le metodologie per la gestione di grossi moli di dati,
• conoscere i metodi statistici per l’analisi dei dati, -conoscere gli algoritmi di data mining per estrarre pattern nascosti nei dati,
• conoscere i modelli di apprendimento automatico, -conoscere gli algoritmi di machine learning e deep learning per lanalisi dei dati,
• conoscere il linguaggio Python ed i frameworks più utilizzati per lanalisi dei dati,
• conoscere la matematica su cui si basano algoritmi fondamentali per la Data Science,
• fornire le capacità di usare big data per rispondere ai bisogni aziendali,
• capacità di visualizzazione dei dati e dei risultati, e di storytelling nei confronti degli stakeholders coinvolti nel processo di business decision making,
• conoscere le architetture, i formati dei dati, i concetti di data warehouse, le piattaforme cloud più diffuse,
• conoscere i processi decisionali, lottimizzazione non lineare, con applicazioni alla pianificazione della produzione, al project management, alla finanza, etc.,
• conoscere gli aspetti legali relativi al trattamento dei dati.