DATA SCIENCE

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il dottorato in Data Science presso la Scuola Normale Superiore di Pisa si propone di formare una nuova generazione di ricercatori capaci di coniugare competenze disciplinari con quelle del data scientist. L'obiettivo è sfruttare il patrimonio di dati e modelli per l'avanzamento delle conoscenze, sia nelle discipline specifiche che all'interfaccia tra discipline diverse. Il corso mira a fornire una solida base metodologica e pratica per l'analisi di dati complessi, l'apprendimento automatico e l'I.A., con un focus sull'impatto sociale ed etico della Data Science.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso formativo multidisciplinare che include corsi avanzati in statistica, machine learning, intelligenza artificiale, database, data mining e visualizzazione dei dati. Gli studenti avranno l'opportunità di partecipare a seminari, workshop e progetti di ricerca in collaborazione con centri di ricerca e aziende. È previsto un forte orientamento alla ricerca, con la preparazione di una tesi di dottorato originale.

• Competenze acquisite

  I dottorandi acquisiranno competenze avanzate nell'analisi di dati, nella modellizzazione statistica, nell'apprendimento automatico e nell'I.A., nella gestione e nell'integrazione di big data, e nella comunicazione dei risultati. Saranno in grado di sviluppare e applicare modelli e algoritmi per l'estrazione di conoscenza dai dati, con un'attenzione particolare agli aspetti etici e sociali. Acquisiranno inoltre competenze nella scrittura di articoli scientifici e nella presentazione dei risultati in contesti accademici e professionali.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della Data Science, automatizzando compiti ripetitivi e consentendo l'analisi di quantità di dati senza precedenti. L'apprendimento automatico e il deep learning stanno diventando strumenti fondamentali per l'estrazione di conoscenza e la creazione di modelli predittivi in diversi settori, dalla medicina alla finanza. L'integrazione di I.A. nei processi decisionali sta portando a una maggiore efficienza e a nuove scoperte.

• I futuri laureati in Data Science si troveranno di fronte a sfide e opportunità significative. La crescente domanda di specialisti in I.A. e machine learning aprirà nuove carriere, ma richiederà anche una costante aggiornamento delle competenze. Sarà fondamentale saper collaborare con sistemi I.A., interpretare i risultati e comunicare efficacemente le scoperte. La capacità di affrontare questioni etiche e di privacy legate all'uso dei dati sarà sempre più importante.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la comunicazione efficace e la capacità di problem-solving. La conoscenza di strumenti e framework come Python, TensorFlow e PyTorch sarà essenziale. Inoltre, la comprensione degli aspetti etici e legali legati all'uso dei dati e dell'I.A. sarà un fattore distintivo.