DATA SCIENCE AND BIG DATA ANALYTICS

Università degli Studi di PALERMO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Master Universitario di II livello in "Data Science and Big Data Analytics" dell'Università degli Studi di Palermo si propone di formare data scientist altamente specializzati. L'obiettivo è fornire competenze multidisciplinari per gestire, acquisire, organizzare ed elaborare grandi quantità di dati strutturati e non, al fine di valorizzarli e supportare le decisioni aziendali. Il corso mira a rispondere alla crescente domanda di professionisti capaci di affrontare le sfide poste dalla Big Data Analytics, un settore in rapida evoluzione e cruciale per il futuro.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un approccio Full Stack, che include competenze ICT (Cloud, High Performance Computing, linguaggi di programmazione evoluti, gestione basi dati) e l'utilizzo di metodi e tecniche di analisi statistica avanzata. Il corso si avvale di software statistici professionali e mira a fornire una formazione completa, essenziale per operare nel campo della Data Science. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, project work e seminari con esperti del settore.
Competenze acquisite
Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella gestione e analisi di Big Data, nella programmazione, nell'utilizzo di strumenti di I.A. e nell'interpretazione dei risultati. Saranno in grado di sviluppare soluzioni di Data Science, di applicare tecniche di machine learning e di comunicare efficacemente i risultati delle analisi. Le competenze acquisite consentiranno di operare in diversi settori, sia nel pubblico che nel privato, in contesti nazionali e internazionali.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della Data Science e della Big Data Analytics. L'automazione dei processi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning e deep learning, e l'analisi predittiva stanno diventando strumenti indispensabili per le aziende. I data scientist devono ora collaborare con sistemi intelligenti, automatizzando compiti ripetitivi e concentrandosi sull'interpretazione dei risultati e sulla strategia.
I laureati in Data Science si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di modelli di I.A. personalizzati, l'analisi di dati complessi e la creazione di soluzioni innovative. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, la gestione di grandi quantità di dati e la comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A.. La capacità di comunicare i risultati in modo chiaro e di collaborare con team multidisciplinari sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, cloud computing e big data. La conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python e R, e la capacità di utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch, saranno cruciali. Inoltre, la comprensione delle implicazioni etiche e legali dell'I.A. diventerà sempre più importante.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Machine learning avanzato

Approfondire le tecniche di machine learning, inclusi deep learning, reti neurali, e modelli di apprendimento per rinforzo. Imparare a utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch per sviluppare e implementare modelli complessi.

Competenze di cloud computing

Acquisire familiarità con le piattaforme cloud (AWS, Google Cloud Platform, Azure) e i servizi di big data offerti. Imparare a gestire e scalare infrastrutture cloud per l'analisi dei dati.

Competenze di data engineering

Sviluppare competenze nella progettazione e gestione di pipeline di dati, nell'estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL), e nell'utilizzo di strumenti come Spark e Hadoop.

Competenze di etica e regolamentazione dell'i.a.

Comprendere le implicazioni etiche dell'I.A., inclusi bias algoritmici, privacy dei dati e responsabilità. Familiarizzarsi con le normative sulla protezione dei dati (GDPR) e le leggi sull'I.A.

routine di successo

Apprendimento continuo

Dedica tempo regolare all'apprendimento di nuove tecnologie e metodologie. Segui corsi online, partecipa a webinar e leggi pubblicazioni del settore per rimanere aggiornato.

Pratica costante

Metti in pratica le tue competenze attraverso progetti personali, competizioni di data science (ad esempio, Kaggle) e collaborazioni con altri professionisti.

Networking e collaborazione

Partecipa a eventi del settore, unisciti a community online e collabora con altri professionisti per condividere conoscenze e creare opportunità.

esperienze utili

Progetti reali

Lavora su progetti che affrontano problemi reali, preferibilmente in settori diversi. Questo ti aiuterà a sviluppare una comprensione più profonda delle sfide e delle opportunità offerte dalla Data Science.

Stage e tirocini

Cerca opportunità di stage o tirocini presso aziende che utilizzano l'I.A. e la Big Data Analytics. Questo ti permetterà di acquisire esperienza pratica e di entrare in contatto con professionisti del settore.

Partecipazione a hackathon

Partecipa a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le tue competenze, imparare nuove tecniche e fare networking con altri professionisti.

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