Economia, statistica e data science

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Dottorato in Economia, Statistica e Data Science dell'Università degli Studi di Milano-Bicocca si propone di formare ricercatori di eccellenza nel campo dell'analisi dei dati e delle sue applicazioni nel mondo economico e aziendale. Il corso mira a fornire una solida preparazione metodologica e specialistica, con particolare attenzione alle tecniche avanzate di data science e big data analytics. Gli studenti acquisiranno le competenze necessarie per affrontare problemi complessi, sviluppare modelli predittivi e interpretare i risultati in modo critico, con un focus sull'innovazione tecnologica e l'internazionalizzazione.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato su due curricula: Economia e Statistica, con insegnamenti in comune. I corsi sono tenuti in lingua inglese e includono verifiche finali. Gli studenti avranno l'opportunità di approfondire le proprie conoscenze attraverso attività di ricerca, seminari e workshop. Il curriculum in Big Data & Analytics for Business offre una specializzazione mirata all'applicazione delle tecniche di data science nel contesto aziendale. La didattica è organizzata per favorire l'interconnessione tra i diversi ambiti disciplinari, promuovendo un approccio multidisciplinare.

• Competenze acquisite

  I dottori di ricerca acquisiranno competenze avanzate in analisi dei dati, modellistica statistica, machine learning e big data analytics. Saranno in grado di sviluppare e applicare modelli complessi per l'analisi di fenomeni economici e aziendali, interpretare i risultati e comunicare efficacemente le proprie scoperte. Il corso fornisce anche competenze trasversali, come la capacità di lavorare in team, la gestione di progetti di ricerca e la presentazione di risultati scientifici. I laureati saranno preparati per una carriera nel mondo accademico, nella ricerca e in posizioni di responsabilità nel settore privato.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'economia, statistica e data science. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'implementazione di algoritmi di machine learning e l'utilizzo di big data stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende prendono decisioni, prevedono i trend di mercato e ottimizzano le operazioni. L'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati in tempo reale, identificando pattern e relazioni complesse che sarebbero impossibili da individuare con metodi tradizionali. Questo porta a una maggiore efficienza, a una migliore comprensione dei clienti e a una maggiore capacità di innovazione.

• Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici. La domanda di data scientist, analisti di dati e esperti di I.A. è in costante crescita in tutti i settori. Tuttavia, la concorrenza è elevata e i professionisti devono essere in grado di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici. Le sfide includono la necessità di comprendere e gestire i bias negli algoritmi, garantire la privacy dei dati e affrontare le implicazioni etiche dell'I.A.. La capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro e di collaborare con team multidisciplinari sarà fondamentale.

• Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, analisi predittiva e visualizzazione dei dati. La conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e R, e di piattaforme di cloud computing come AWS, Google Cloud e Azure, è diventata imprescindibile. Inoltre, la capacità di sviluppare un pensiero critico, di risolvere problemi complessi e di adattarsi a nuove tecnologie sarà cruciale per il successo professionale.