Data Science, Business Analytics e Innovazione (CAGLIARI)

Università degli Studi di CAGLIARI

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Data Science, Business Analytics e Innovazione dell'Università degli Studi di Cagliari si propone di formare figure professionali capaci di affrontare le sfide dell'innovazione, combinando competenze interdisciplinari di tipo tecnico-scientifico (informatico e statistico) ed economico-manageriale. L'obiettivo è fornire ai laureati gli strumenti per prendere decisioni data-driven, gestire processi complessi, e applicare soluzioni innovative, tenendo conto delle problematiche commerciali e socio-organizzative.
Piano di studi
Il percorso formativo prevede 24 CFU in discipline informatiche, 45 CFU in ambito aziendale-organizzativo ed economico (di cui 15 CFU in ambito statistico) e 15 CFU in discipline economico-aziendali affini/integrative. Sono previsti progetti e attività di laboratorio (almeno 10 CFU), un esame a scelta (9 CFU) e la prova finale (18 CFU). Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, project work e seminari, con un forte accento sull'apprendimento pratico e l'applicazione di strumenti e tecniche all'avanguardia.
Competenze acquisite
I laureati acquisiranno competenze nella raccolta, analisi e interpretazione di grandi quantità di dati, nella modellazione predittiva, nell'utilizzo di strumenti di business intelligence e nell'applicazione di tecniche di machine learning. Saranno in grado di gestire progetti complessi, comunicare efficacemente i risultati delle analisi e sviluppare capacità imprenditoriali. La padronanza della lingua inglese, sia scritta che orale, è un elemento fondamentale del percorso formativo.

Ogni brillante carriera inizia con una scelta consapevole

Confrontati con un esperto e scopri percorsi universitari perfettamente allineati ai tuoi talenti

Prenota orientamento

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della data science e business analytics. L'automazione dei processi di analisi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e l'integrazione di sistemi di I.A. nelle piattaforme decisionali stanno ridefinendo le competenze richieste e le modalità di lavoro. I professionisti del settore devono essere in grado di collaborare con l'I.A., interpretare i risultati generati dagli algoritmi e sviluppare strategie data-driven efficaci.
Per i futuri laureati, le opportunità sono ampie: sviluppo di nuovi modelli di business basati sull'I.A., ottimizzazione dei processi aziendali, creazione di soluzioni innovative per diversi settori (sanità, finanza, marketing, etc.). 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. nell'analisi dei dati.
Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di programmazione (Python, R), la conoscenza di piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure), la competenza nell'analisi dei dati e nella visualizzazione (Tableau, Power BI), e la comprensione dei principi di etica dell'I.A.. La capacità di comunicare in modo efficace i risultati delle analisi e di collaborare con team multidisciplinari sarà fondamentale.

Il tuo potenziale merita la strategia giusta

Prenota una consulenza di analisi professionale dei percorsi formativi, delle competenze e le tendenze occupazionali

Verifica disponibilità

Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Programmazione avanzata in python e r

Approfondire la conoscenza dei framework di machine learning (TensorFlow, PyTorch), delle librerie di analisi dei dati (Pandas, NumPy) e delle tecniche di ottimizzazione degli algoritmi. Partecipare a corsi online e workshop specializzati.

Competenze di cloud computing e big data

Acquisire familiarità con le piattaforme cloud (AWS, Google Cloud, Azure) e con gli strumenti per la gestione e l'analisi di big data (Spark, Hadoop). Ottenere certificazioni riconosciute nel settore.

Competenze di data storytelling e comunicazione

Sviluppare la capacità di comunicare in modo efficace i risultati delle analisi, utilizzando tecniche di visualizzazione avanzate e strumenti di data storytelling (Tableau, Power BI). Praticare la presentazione dei dati a diversi tipi di pubblico.

routine di successo

Aggiornamento costante

Seguire regolarmente blog, podcast e pubblicazioni specializzate nel settore dell'I.A. e della data science. Partecipare a conferenze e webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare nuove tecnologie e approcci attraverso progetti personali e prototipazione rapida. Utilizzare piattaforme di machine learning come Kaggle per partecipare a competizioni e migliorare le proprie competenze.

Networking e collaborazione

Partecipare a community online e offline, collaborare con altri professionisti del settore e condividere le proprie conoscenze. Costruire una rete di contatti professionale.

esperienze utili

Progetti reali e internship

Svolgere stage e partecipare a progetti reali in aziende che utilizzano l'I.A. e l'analisi dei dati. Cercare opportunità di collaborazione con aziende e startup del settore.

Sviluppo di un portfolio personale

Creare un portfolio di progetti personali che dimostrino le proprie competenze e capacità. Pubblicare i progetti su GitHub e altre piattaforme.

Formazione continua e certificazioni

Ottenere certificazioni riconosciute nel settore (es. certificazioni AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc.). Seguire corsi di formazione continua per approfondire le proprie competenze.

Vedi info corso

Segnala un problema