ANALISI E MODELLAZIONE DEI DATI E DEI PROCESSI: METODI E MODELLI

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Master in Analisi e Modellazione dei Dati e dei Processi offerto da UNITELMA SAPIENZA mira a formare professionisti capaci di affrontare le sfide poste dalla crescente importanza dei dati nel mondo del lavoro. L'obiettivo è fornire ai discenti le competenze necessarie per modellare, analizzare e interpretare dati di varia natura e dimensione, con un focus particolare sull'estrazione di informazioni utili per il processo decisionale all'interno delle organizzazioni, sia pubbliche che private. Il corso si propone di sviluppare una solida base di conoscenze in statistica, data mining, machine learning e analisi dei processi, con unattenzione specifica alle applicazioni pratiche e all'utilizzo di strumenti e tecnologie all'avanguardia.

• Piano di studi

  Il piano di studi del Master prevede un approccio multidisciplinare, combinando lezioni teoriche, esercitazioni pratiche e project work. I moduli didattici coprono un'ampia gamma di argomenti, tra cui statistica descrittiva e inferenziale, data visualization, database relazionali, text mining, social network analysis, machine learning e modellazione dei processi. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, workshop e attività di laboratorio, con un forte orientamento all'apprendimento basato sull'esperienza e sull'applicazione pratica delle conoscenze acquisite. Verranno utilizzati software e strumenti specifici per l'analisi dei dati e la modellazione dei processi.

• Competenze acquisite

  Al termine del Master, i partecipanti avranno acquisito le seguenti competenze: capacità di analizzare e interpretare dati complessi, utilizzando tecniche di statistica e machine learning; abilità nella modellazione e simulazione dei processi aziendali; competenza nell'utilizzo di strumenti di data visualization per la comunicazione efficace dei risultati; conoscenza dei database relazionali e delle tecniche di data warehousing; capacità di applicare le conoscenze acquisite per la risoluzione di problemi reali e il miglioramento dei processi decisionali all'interno delle organizzazioni. I laureati saranno in grado di operare come data analyst e business analyst, contribuendo attivamente al successo delle organizzazioni in cui operano.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'analisi e modellazione dei dati. L'automazione dei processi di analisi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale per l'estrazione di informazioni dai dati stanno ridefinendo le competenze richieste ai professionisti del settore. L'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente, identificando pattern e correlazioni che sarebbero impossibili da individuare manualmente. Questo porta a una maggiore precisione nelle previsioni, a una migliore comprensione dei fenomeni complessi e a una più efficace presa di decisioni.

• Per i futuri laureati in questo campo, le opportunità sono molteplici, ma anche le sfide sono significative. La crescente domanda di data scientist e data analyst è accompagnata dalla necessità di possedere competenze avanzate in machine learning, deep learning e I.A. generativa. I professionisti dovranno essere in grado di collaborare con sistemi di I.A., interpretare i risultati prodotti dagli algoritmi e comunicare in modo efficace le informazioni estratte dai dati. La capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di apprendere nuove competenze sarà fondamentale per avere successo in questo settore in continua evoluzione. L'etica e la responsabilità nell'utilizzo dei dati e dell'I.A. saranno sempre più importanti.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno sviluppare competenze trasversali, come la capacità di problem solving, il pensiero critico e la comunicazione efficace. Sarà inoltre necessario acquisire familiarità con le principali piattaforme di cloud computing (come AWS, Google Cloud e Azure) e con gli strumenti di data visualization. La conoscenza delle normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati sarà un altro elemento cruciale. Infine, la capacità di lavorare in team multidisciplinari e di collaborare con esperti di I.A. sarà essenziale per il successo professionale.