MD2SL

Master di II Livello IN

Data Science and Statistical Learning

ATTENZIONE!

Il nuovo sito del master è stato pubblica qui https://www.md2sl.unifi.it/


Questo sito sarà presto chiuso.

Il Master di II livello in Data Science and Statistical Learning (MD2SL) è promosso dal Florence Center for Data Science per il tramite del Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni (DISIA) “G. Parenti” dell’Università degli Studi di Firenze e dalla Scuola IMT Alti Studi Lucca.

Il master MD2SL si prefigge di formare figure professionali caratterizzate da una profonda conoscenza teorica degli strumenti statistici, informatici e computazionali più avanzati, capaci di utilizzare e valutare criticamente le potenzialità dei diversi metodi per estrapolare adeguate informazione dalla crescente mole di dati disponibile in diversi ambiti applicativi, in particolare alle applicazioni in ambito economico-manageriale e sanitario, fornendo risposte a rilevanti quesiti di ricerca e favorendo l’innovazione.

La seconda edizione del Master inizierà ufficialmente con un Kick-Off Meeting il 1 febbraio 2022 alle ore 16:30, riservato agli iscritti, durante il quale verrà presentato il programma di Master e l'organizzazione delle attività didattiche. L‘incontro offrirà l'occasione per presentazioni reciproche da parte di studenti, docenti e rappresentanti degli enti partner.

PROFILO PROFESSIONALE

Il profilo professionale in uscita è un data scientist:

  1. in possesso di una conoscenza approfondita delle metodologie avanzate di statistica e informatica;

  2. in possesso di una conoscenza applicata dei diversi strumenti della Data Science;

3. in grado di comunicare efficacemente con soggetti privi di background tecnico sui metodi propri della Data Science.

In particolare, il master fornisce gli strumenti metodologici indispensabili per il supporto dei processi decisionali nei settori relativi a economia, business e medico-sanitario.

Competenze in uscita

Al termine del percorso formativo, i partecipanti avranno acquisito:

  • una conoscenza delle più avanzate metodologie di statistica, informatica, ingegneria e intelligenza artificiale;

  • la capacità di raccogliere i dati rilevanti;

  • la capacità di strutturare, pulire e analizzare ampie fonti di dati;

  • la capacità di organizzare, analizzare e valutare i risultati a supporto dei processi decisionali;

  • solide capacità comunicative e di visualizzazione.

Sbocchi professionali

  • Come data analyst nel settore pubblico e privato: industria farmaceutica, istituti bancari, industria dell'energia, istituti finanziari, assicurazioni, centri di ricerca, organizzazioni internazionali, amministrazioni pubbliche, ospedali, autorità locali, etc.

  • Programmi di dottorato in linea con i temi trattati, sia in Italia che all'estero.


Maggiori dettagli su competenze, profilo professionale e mercato del lavoro di riferimento.

percorso di studi

Il master MD2SL si articola in tre distinti blocchi di insegnamento e un laboratorio di analisi dei dati:

I - Data Science Bootcamp

Fornisce conoscenze alla base della Data Science:

  • Mathematics and Statistics for Data Science

  • Algorithmic Foundations and Programming Skills

II - Core Courses

Forniscono competenze teoriche e pratiche di Data Science e Data Analytics:

  • Statistical Learning for Data Science

  • Supervised and Unsupervised Learning

  • Complex Systems

  • Decision Theory for Data Science

  • Ethics and law for Data Science

III - Elective Courses

Forniscono competenze specifiche in ambito medico-sanitario o economico-aziendale, articolati in tre possibili percorsi:

  1. Data Science for Economics

  2. Data Science for Business

  3. Data Science for Health

Tirocinio

A conclusione del percorso, gli studenti avranno la possibilità di sperimentare sul campo le conoscenze acquisite tramite un tirocinio formativo di 225 ore da effettuare presso una delle aziende pubbliche o private, presso i centri e le unità di ricerca o presso gli enti pubblici partner del programma di master.


Maggiori dettagli sui moduli di insegnamento, sul tirocinio e sul corpo docente.

ORGANIZZAZIONE

Il programma del master prevede:

  • 400 ore di didattica frontale (lezioni frontali, laboratori e testimonianze di esperti del settore)

  • 18 ore di seminari

  • 225 ore di tirocinio formativo

  • obbligo di frequenza pari al 75% del monte ore complessivo

Orario

Didattica frontale e seminari si svolgeranno in presenza, a distanza o in modalità mista in relazione all’evoluzione dell’emergenza epidemiologica da Covid-19, per un totale di 16 ore settimanali incluso il sabato. Maggiori dettagli sull'orario delle lezioni saranno disponibili a breve.

Sedi

Le attività didattiche in presenza si svolgono presso:

  • Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni “G. Parenti” - viale Morgagni, 59 - Firenze

  • Centro Didattico Morgagni - viale Morgagni, 40 - Firenze

  • Scuola IMT Alti Studi Lucca - piazza S. Francesco, 19 - Lucca

Durata

  • 12 mesi (febbraio 2022 - gennaio 2023).

  • L’inizio delle lezioni per l'a.a. 2021/2022 è previsto per il giorno 1 febbraio 2022.

ammissionI 2022/2023

Il master prevede un minimo di 10 e un massimo di 20 partecipanti.

Date e scadenze importanti

  • 15 novembre 2022 - ore 12:30: scadenza per la presentazione della domanda di partecipazione

  • TBD: colloquio di selezione in lingua inglese a distanza

  • 12 dicembre 2022: pubblicazione della graduatoria degli ammessi

  • 11 gennaio 2022 - ore 12:30: scadenza per l'iscrizione al master

  • Quota di iscrizione MD2SL: 4.500 (in due rate) - Quota di iscrizione ai moduli singoli: € 100/CFU.


Maggiori informazioni sulle procedure di ammissione, selezione e iscrizione.

EDIZIONE 2022/2023 in breve

Titolo di Studio: Master II Livello

Durata: 01/02/2023 - 31/01/2024

Format: 16 ore settimanali incluso il sabato, in modalità blended

Sede: Firenze e Lucca

Requisiti di partecipazione: Laurea Magistrale o Vecchio Ordinamento

Quota di iscrizione: Master: 4.500€ - Singoli moduli: 100/CFU

Lingua: Inglese

Posti disponibili: 20

Scadenza domande di partecipazione: 15/11/2022

Tirocinio curriculare: 225 ore presso aziende e enti partner, centri di ricerca e dipartimenti universitari