Data science & business analytics

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Data Science & Business Analytics del Politecnico di Milano mira a fornire agli studenti le competenze necessarie per utilizzare strumenti analitici avanzati nei diversi processi aziendali, al fine di migliorare il processo decisionale e individuare nuove opportunità. Il corso si concentra sull'acquisizione di un solido background metodologico e tecnico per selezionare, applicare e progettare metodi predittivi efficaci. Un altro obiettivo è sviluppare la capacità di estrarre informazioni preziose dall'estrazione, elaborazione e interpretazione dei dati. Infine, il corso si propone di fornire le necessarie conoscenze interdisciplinari per migliorare la comunicazione e l'integrazione con diversi stakeholder all'interno dell'organizzazione.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'approfondimento di diverse aree tematiche, tra cui statistica, machine learning, data mining, business intelligence e visualizzazione dei dati. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, project work e seminari con esperti del settore. Particolare attenzione è dedicata all'applicazione di strumenti e tecniche avanzate per l'analisi dei dati, con un focus sulle sfide del mondo reale.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi dei dati, nella modellazione predittiva e nella business intelligence. Saranno in grado di utilizzare strumenti e tecniche di data science per risolvere problemi aziendali complessi, comunicare efficacemente i risultati delle analisi e collaborare con diversi stakeholder. Le competenze acquisite includono anche la capacità di valutare criticamente le soluzioni basate sui dati e di proporre strategie per l'ottimizzazione dei processi decisionali.

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 I.A. nelle piattaforme di business intelligence stanno portando a una maggiore efficienza, accuratezza e velocità nell'estrazione di informazioni utili. I professionisti del settore si trovano a dover gestire grandi quantità di dati, a sviluppare modelli predittivi complessi e a interpretare i risultati in modo strategico. L'I.A. sta anche creando nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare soluzioni personalizzate per i clienti e di automatizzare processi decisionali.

• Per i futuri laureati in data science e business analytics, le opportunità sono molteplici, ma anche le sfide sono significative. La crescente complessità dei dati e degli algoritmi richiede una solida preparazione tecnica e una capacità di apprendimento continuo. I professionisti dovranno essere in grado di collaborare con esperti di diverse discipline, di comunicare efficacemente i risultati delle analisi e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. La capacità di comprendere e applicare l'I.A. in modo etico e responsabile sarà fondamentale per il successo professionale.

• Le competenze aggiuntive necessarie per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A. includono la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e R, la familiarità con le piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure), la capacità di utilizzare strumenti di data visualization e la comprensione dei principi di etica dell'I.A.. Inoltre, la capacità di problem solving, il pensiero critico e le competenze comunicative saranno sempre più importanti per distinguersi in un mercato del lavoro in continua evoluzione.