Attività di Placement del Master
Servizi di Placement presenti
- Book e/o database dei diplomati
- Sondaggio occupazionale ex-allievi
- Inoltro cv alle imprese
- Stesura CV
- Individuazione aziende per stage
- Monitoraggio qualità del tirocinio
Il Master ha l’obiettivo di fornire gli strumenti e le competenze sugli sviluppi recenti delle metodologie di analisi dati e delle tecnologie informatiche, preoccupandosi anche di informare su come costruire i link tra di essi o tra le loro diverse declinazioni funzionali e generazionali.Si studieranno metodologie di Data Quality e Data Management, di analisi Statistica dei Dati, di Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring, da un punto di vista operativo, con l’utilizzo di software statistico proprietario (SAS®) e open source (Knime e R). Particolare attenzione è dedicata alla comunicazione e al confezionamento della reportistica e alla trasmissione dei risultati del processo analitico, con aperture ai nuovi media (Facebook, Twitter, ecc.). Il Master è pensato in modo da poter consentire l’apprendimento ai laureati in ogni classe di laurea, secondo la logica interdisciplinare che caratterizza la moderna professione del DataScientist.
Il Master ADABI 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, rivolto a laureati in discipline umanistiche, sociali e scientifiche, favorisce la formazione di professionisti per 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.
Tutto il Master è pensato in modo da poter consentire l’apprendimento ai laureati in ogni disciplina, secondo la logica interdisciplinare che caratterizza la moderna professione del DataScientist.
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.Si studieranno metodologie di Data Quality e Data Management, di analisi Statistica dei Dati, di Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring, da un punto di vista operativo, con l’utilizzo di software statistico proprietario (SAS®) e open source (Knime e R). 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.).
Verrà chiarito operativamente il significato di BIG DATA in diversi contesti (IOT e Web Scraping).
Il Master è rivolto 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.
Esiti occupazionali: nelle edizioni concluse del Master si sono diplomati/e circa 230 studenti/esse. La maggior parte lavora in Aziende ed Enti del settore.
Il Master corrisponde a 60 crediti formativi universitari (CFU) e ha una durata di circa 1.500 ore, così articolate:
• Lezioni n. 310 ore, studio individuale n. 690 ore, corrispondenti ad un totale di 40 CFU
• Tirocinio minimo n. 400 ore, pari a 16 CFU.
• Prova finale n. 100 ore, pari a 4 CFU
Le lezioni saranno articolate nelle seguenti insegnamenti:
• Software per la Business Intelligence e metodologie di programmazione
• Data Management e trattamento dei dati non strutturati
• Raccolta dei dati e data quality
• Fondamenti di statistica
• Mining I – Machine learning e text mining
• Mining II – Sintesi dell’informazione statistica
• Modelli econometrici
• Tecniche di simulazione
• Interpretazione e comunicazione delle relazioni statistiche
Le lezioni, con frequenza obbligatoria, avranno inizio a partire indicativamente dal mese di marzo e si concluderanno indicativamente entro il mese di ottobre.
Per agevolare la partecipazione anche delle persone occupate le lezioni si terranno indicativamente nei seguenti giorni:
Si prevede inoltre la frequenza a tempo pieno (dal lunedì al giovedì) durante la prima settimana di Master, ed una ulteriore settimana a tempo pieno indicativamente nel mese di Maggio/Giugno.
Per esigenze didattiche, in accordo con gli studenti, potranno essere aggiunte ulteriori giornate di lezione in presenza.
Per le modalità di frequenza consultare il sito web del Master.
Possono accedere al Master neolaureati o occupati in possesso di qualsiasi Laurea del Vecchio e del Nuovo Ordinamento (I e II livello).
Il Comitato Scientifico potrà ammettere anche laureati/e stranieri con titolo equivalente
Potranno inoltre essere ammessi anche i laureandi, a condizione che abbiano conseguito il titolo entro quattro mesi dalla scadenza prevista per il perfezionamento dell'immatricolazione.
La selezione avverrà sulla base dell’analisi del curriculum vitae e sulla base di un colloquio durante il quale verranno anche valutati la comprensione della lingua inglese scritta e la propensione al ragionamento e verrà somministrato un questionario.
I crteri di selezione sono disponibili sul sito web del Master.
Al termine della selezione verrà redatta la graduatoria degli idonei, cui sarà proposta, nel limite dei posti disponibili, l’iscrizione al Master.
Le specifiche riguardo il perfezionamento dell’iscrizione e dell’immatricolazione e del pagamento della I rata saranno comunicate dalla Segreteria Master Corep.
Servizi di Placement presenti
Docenti Totali:
Professione Corpo Docente:
Il Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science offerto dall'Università degli Studi di Torino rappresenta un'opportunità senza eguali per immergersi nelle moderne metodologie di analisi dati e tecnologie informatiche. Attraverso un percorso formativo interdisciplinare, coloro che aspirano a diventare Data Scientist potranno acquisire competenze avanzate in Data Quality e Data Management, analisi statistica dei Dati, Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring, oltre a tecniche operative con software statistico di punta come SAS®, Knime e R.
Con una durata di circa 1.500 ore, il master copre diverse aree cruciali del Data Science, inclusi software per la Business Intelligence, Data Management, fondamenti di statistica, Mining I e II, e molto altro. Il percorso è pensato per garantire un'apprendimento completo e pratico, con lezioni a frequenza obbligatoria e un tirocinio di 400 ore in aziende e enti del settore, consolidando così il collegamento tra teoria e pratica.
L'accesso al Master è aperto a neolaureati o professionisti in possesso di qualsiasi laurea, con l'ambizione di formare figure professionali altamente qualificate e pronte a rispondere alle esigenze del mercato del lavoro. Con un numero limitato di 24 posti disponibili, il processo di selezione prevede un'analisi del curriculum vitae ed un colloquio, per garantire la migliore congruenza tra gli obiettivi del candidato e del Master. L'investimento per il master è di €4400, con possibilità di borse di studio.
Il Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science non solo prepara i partecipanti con solide basi teoriche e pratiche, ma offre anche un prezioso supporto per l'ingresso nel mondo del lavoro grazie al tirocinio obbligatorio di 400 ore. Questa esperienza diretta permette di applicare quanto appreso in aula in reali contesti lavorativi, con elevate possibilità di inserimento nel settore grazie alla vasta rete di aziende ed enti partner del Master.