SCIENZE STATISTICHE (BOLOGNA)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Corso di Laurea in Scienze Statistiche presso l'Università di Bologna mira a formare professionisti con solide competenze metodologiche in ambito bio-demografico, economico-aziendale e statistico-matematico. Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti necessari per l'analisi e l'interpretazione dei dati, con particolare attenzione alla formulazione di conclusioni e al supporto decisionale in contesti caratterizzati da incertezza. Il corso offre tre distinti percorsi, o curricula, caratterizzati da insegnamenti statistico-matematici di base comuni e da insegnamenti specifici rispetto ai diversi contesti fenomenici.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede lezioni frontali affiancate da attività di laboratorio informatico. Sono previste attività specifiche per l'analisi di casi di studio concreti, con focus sulla lettura e interpretazione dei dati e sulla comunicazione dei risultati. Gli studenti hanno la possibilità di svolgere tirocini presso aziende o enti pubblici. Il curriculum Statistics and Mathematics (Stats&Maths), erogato in lingua inglese, offre la possibilità di conseguire un doppio titolo di laurea in collaborazione con l'Università di Glasgow.

• Competenze acquisite

  I laureati in Scienze Statistiche acquisiscono competenze nella gestione di banche dati di medie e grandi dimensioni, nella realizzazione di sondaggi di opinione, nell'impostazione di studi sperimentali e osservazionali e nell'analisi dei dati raccolti. Sono in grado di eseguire indagini complesse sulle dinamiche di popolazione, indagini epidemiologiche, analisi quantitative in campo economico e aziendale, e analisi di mercato. La preparazione teorica e pratica consente di operare in diversi ambiti, supportando le decisioni basate sull'analisi dei dati.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando profondamente il settore statistico, automatizzando molte delle attività ripetitive e consentendo l'analisi di grandi quantità di dati (Big Data) con una velocità e una precisione senza precedenti. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per sviluppare modelli predittivi sempre più sofisticati, per l'analisi del rischio, per la personalizzazione di servizi e prodotti, e per l'ottimizzazione dei processi decisionali in diversi settori, dalla finanza alla sanità.

• Per i futuri laureati, ciò significa nuove opportunità e sfide. Da un lato, c'è una crescente domanda di data scientist e analisti di dati in grado di comprendere e utilizzare gli strumenti dell'I.A. per estrarre valore dai dati. Dall'altro lato, l'automazione potrebbe ridurre la domanda di alcune figure professionali tradizionali. I laureati dovranno essere in grado di collaborare con i sistemi di I.A., interpretando i risultati e prendendo decisioni basate su dati complessi.

• Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di programmazione (Python, R), la conoscenza dei metodi di machine learning, la capacità di interpretare modelli complessi e di comunicare efficacemente i risultati. Sarà fondamentale sviluppare un approccio critico all'I.A., comprendendo i suoi limiti e i potenziali bias, per garantire un'analisi dei dati etica e responsabile.