Data analytics and decision sciences

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il dottorato di ricerca in Data Analytics and Decision Sciences del Politecnico di Milano si propone di formare esperti senior in grado di affrontare le sfide poste dall'enorme quantità di dati generati quotidianamente. L'obiettivo è quello di creare figure professionali con una solida preparazione interdisciplinare, capaci di integrare conoscenze provenienti da diversi settori disciplinari e di adattarsi ai rapidi cambiamenti del settore. Il corso si concentra sullo sviluppo di competenze avanzate nella modellazione, nell'analisi critica dei risultati e nel trasferimento tecnologico.

• Piano di studi

  Il programma del dottorato prevede un primo anno dedicato a corsi avanzati, volti a fornire una preparazione interdisciplinare nelle diverse aree della data science. I successivi due anni sono dedicati alla ricerca e alla stesura della tesi. È previsto un periodo obbligatorio di studio all'estero e la partecipazione a scuole dottorali e conferenze internazionali, al fine di sviluppare una rete di relazioni professionali.

• Competenze acquisite

  I dottorandi acquisiranno competenze avanzate in data science, con particolare attenzione alla modellazione, all'analisi critica dei risultati e al trasferimento tecnologico. Saranno in grado di progettare e implementare soluzioni innovative per l'analisi dei dati, di interpretare i risultati e di comunicare efficacemente le proprie scoperte. Inoltre, svilupperanno capacità di problem-solving, di lavoro in team e di adattamento ai rapidi cambiamenti del settore.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della data analytics, automatizzando processi, migliorando l'accuratezza delle analisi e aprendo nuove frontiere nella scoperta di insight. L'automazione dei compiti ripetitivi e l'utilizzo di algoritmi di machine learning avanzati consentono di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente e di ottenere risultati più precisi. Questo porta a una maggiore richiesta di professionisti in grado di sviluppare, implementare e gestire sistemi di I.A. complessi.

• Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici: dalla progettazione di sistemi di I.A. per la previsione e la decisione, all'analisi di dati complessi per la risoluzione di problemi aziendali. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, di sviluppare competenze trasversali come la comunicazione e il pensiero critico, e di affrontare le questioni etiche legate all'utilizzo dell'I.A.

• Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di lavorare con diverse piattaforme di cloud computing (come AWS, Google Cloud e Azure), la conoscenza dei linguaggi di programmazione più diffusi (Python, R), e la comprensione dei principi di cybersecurity. La capacità di collaborare con team multidisciplinari e di comunicare efficacemente i risultati delle analisi a un pubblico non tecnico sarà fondamentale.