DATA SCIENCES (AULA)

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di Data Sciences presso l'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" mira a formare professionisti in grado di utilizzare i dati per migliorare l'amministrazione del territorio e le performance di aziende pubbliche e private. L'obiettivo è fornire una solida preparazione nelle metodologie di analisi dei dati, nella modellazione statistica e nell'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale, con un focus specifico sulle applicazioni nel contesto romano e nazionale.
Piano di studi
Il piano di studi include corsi avanzati di statistica, machine learning, data mining e big data. Vengono utilizzate metodologie didattiche innovative, tra cui laboratori pratici, progetti di ricerca e seminari con esperti del settore. L'approccio è orientato all'applicazione pratica delle conoscenze acquisite, con particolare attenzione ai casi studio reali e alle sfide specifiche del territorio.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi dei dati, nella modellazione predittiva, nella visualizzazione dei dati e nell'utilizzo di strumenti di I.A.. Saranno in grado di progettare e implementare soluzioni basate sui dati per migliorare l'efficienza e l'efficacia delle organizzazioni, con una particolare attenzione alle problematiche del territorio e alle esigenze delle aziende locali.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della data science. L'automazione dei processi di analisi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e l'implementazione di sistemi di I.A. generativa stanno cambiando il modo in cui i dati vengono raccolti, elaborati e utilizzati. Le aziende e le amministrazioni pubbliche si affidano sempre più all'I.A. per prendere decisioni basate sui dati, ottimizzare le operazioni e migliorare i servizi offerti.
Per i futuri laureati in Data Sciences, le opportunità sono molteplici, ma anche le sfide sono significative. La crescente domanda di data scientist e machine learning engineer è accompagnata dalla necessità di possedere competenze avanzate in I.A., cloud computing e analisi dei big data. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A., di comunicare efficacemente le scoperte e di collaborare con team multidisciplinari sarà fondamentale per il successo.
Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la creatività e la capacità di problem-solving. La conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e R, l'esperienza con framework di machine learning come TensorFlow e PyTorch, e la familiarità con le piattaforme cloud come AWS e Google Cloud sono competenze sempre più richieste.

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Preparati al futuro

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

competenze da sviluppare

Comprensione avanzata di modelli di machine learning

Approfondire la conoscenza dei modelli di machine learning più recenti (es. modelli transformer, reti neurali generative) e delle loro applicazioni pratiche. Studiare libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet e seguire corsi online su piattaforme come Coursera e edX.

Competenze di data engineering e cloud computing

Acquisire familiarità con le piattaforme cloud (AWS, Google Cloud, Azure) e con gli strumenti di data engineering (es. Apache Spark, Apache Kafka). Certificazioni come AWS Certified Data Analytics – Specialty o Google Professional Data Engineer sono molto utili.

Competenze di comunicazione e visualizzazione dei dati

Migliorare le capacità di comunicazione e visualizzazione dei dati per presentare risultati complessi in modo chiaro e comprensibile. Utilizzare strumenti come Tableau, Power BI e Python con librerie come Matplotlib e Seaborn. Leggere libri come "Storytelling with Data" di Cole Nussbaumer Knaflic.

routine di successo

Aggiornamento costante sulle nuove tecnologie

Seguire regolarmente blog, podcast e conferenze del settore (es. NeurIPS, ICML) per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in I.A. e data science. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar.

Pratica costante con progetti reali

Lavorare su progetti personali o collaborare a progetti open source per applicare le competenze acquisite e acquisire esperienza pratica. Partecipare a hackathon e competizioni di data science (es. Kaggle).

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi di settore, conferenze e workshop per entrare in contatto con professionisti del settore. Collaborare con colleghi e mentori per condividere conoscenze e affrontare sfide complesse.

esperienze utili

Stage in aziende innovative

Svolgere stage in aziende che applicano l'I.A. in modo innovativo, sia in Italia che all'estero. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di entrare in contatto con le ultime tecnologie e metodologie.

Progetti di ricerca applicata

Partecipare a progetti di ricerca presso università o centri di ricerca, focalizzati sull'applicazione dell'I.A. in settori specifici (es. sanità, finanza, amministrazione pubblica). Questo permette di sviluppare competenze avanzate e di contribuire all'innovazione.

Esperienza internazionale

Soggiorni studio all'estero, partecipazione a conferenze internazionali e collaborazioni con team internazionali per ampliare la propria prospettiva e acquisire competenze interculturali. Questo è fondamentale in un mondo sempre più globalizzato.

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