Data Science and Business Analytics

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Master in Data Science and Business Analytics dell'Università di Bologna si propone di formare professionisti in grado di analizzare e interpretare grandi quantità di dati per supportare le decisioni aziendali. Il corso mira a fornire una solida base di conoscenze in statistica, machine learning, data mining e business intelligence, con un focus specifico sull'applicazione di queste competenze nel contesto aziendale. Gli studenti acquisiranno la capacità di identificare, raccogliere, pulire e analizzare dati provenienti da diverse fonti, sviluppando modelli predittivi e interpretando i risultati per formulare raccomandazioni strategiche.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un approccio multidisciplinare, combinando corsi teorici con attività pratiche e project work. I corsi coprono aree come statistica avanzata, programmazione (Python e R), database, visualizzazione dei dati, analisi dei social media e business analytics. Sono previste anche lezioni e seminari tenuti da esperti del settore e collaborazioni con aziende per progetti reali. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, laboratori, studio di casi e presentazioni.

• Competenze acquisite

  Al termine del master, gli studenti avranno acquisito le seguenti competenze: capacità di analizzare dati complessi, sviluppare e implementare modelli predittivi, utilizzare strumenti di business intelligence, comunicare efficacemente i risultati dell'analisi, e comprendere le implicazioni etiche e legali della gestione dei dati. Saranno in grado di applicare le loro competenze in diversi settori, tra cui marketing, finanza, supply chain e risorse umane.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della data science e della business analytics. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e l'integrazione di I.A. nelle piattaforme di business intelligence stanno portando a una maggiore efficienza e a una migliore capacità di prendere decisioni basate sui dati. Le aziende possono ora analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, identificare modelli complessi e prevedere tendenze future con una precisione senza precedenti.

• Per i futuri laureati, questo significa sia opportunità che sfide. Da un lato, c'è una crescente domanda di professionisti in grado di sviluppare e implementare soluzioni di I.A. e machine learning. Dall'altro lato, l'automazione potrebbe portare alla scomparsa di alcune mansioni tradizionali. I professionisti dovranno essere in grado di collaborare con i sistemi di I.A., interpretare i risultati e comunicare in modo efficace le proprie scoperte. Sarà fondamentale sviluppare una solida comprensione dei principi etici e legali legati all'utilizzo dei dati e dell'I.A.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, natural language processing e data visualization. Sarà inoltre importante sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la capacità di problem-solving e la comunicazione efficace. La capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di apprendere continuamente nuove competenze sarà essenziale per il successo professionale.