Big data science

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Master in Big Data Science del Politecnico di Milano si propone di formare professionisti capaci di gestire l'intero ciclo di vita dei dati, dall'ingestione all'analisi avanzata. L'obiettivo è fornire le competenze necessarie per estrarre valore dai dati, utilizzando tecniche di Machine Learning e statistica, e per implementare modelli in produzione.

• Piano di studi

  Il piano di studi è strutturato in sei moduli didattici: On-boarding, Big Data Methods and Tools, Data Ingestion, Data Preparation, Data Science, e Advanced Data Analytics. Il master prevede lezioni frontali, esercitazioni pratiche, project work e seminari con esperti del settore, garantendo un approccio didattico orientato all'applicazione pratica delle conoscenze.

• Competenze acquisite

  Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate in analisi dei dati, Machine Learning, data mining, data visualization e ottimizzazione di modelli. Saranno in grado di utilizzare strumenti e tecnologie all'avanguardia per la gestione e l'analisi di grandi quantità di dati, e di comunicare efficacemente i risultati delle loro analisi.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della Big Data Science, automatizzando processi e creando nuove opportunità. L'analisi predittiva, il Machine Learning e il Deep Learning sono diventati strumenti essenziali per estrarre valore dai dati. L'automazione dei processi di data ingestion, data preparation e data analysis sta aumentando l'efficienza e la produttività, consentendo ai professionisti di concentrarsi su attività a più alto valore aggiunto.

• Per i futuri laureati, l'I.A. offre grandi opportunità, come lo sviluppo di sistemi intelligenti per l'analisi dei dati, la creazione di modelli predittivi e la progettazione di soluzioni basate sull'I.A.. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle nuove tecnologie, di sviluppare competenze in I.A. etica e di collaborare efficacemente con i sistemi di I.A.

• Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di comprendere e interpretare i risultati dell'I.A., la conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python e R, e la capacità di comunicare i risultati in modo chiaro ed efficace. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di adattarsi ai cambiamenti tecnologici sarà fondamentale per il successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A.