Statistica per i Big Data (FISCIANO)

Università degli Studi di SALERNO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea in Statistica per i Big Data presso l'Università degli Studi di Salerno mira a formare statistici con competenze avanzate nella gestione e analisi di grandi quantità di dati, applicabili in diversi contesti lavorativi. Il corso si focalizza sull'interdisciplinarietà, fornendo gli strumenti statistici e informatici necessari per affrontare la raccolta, la gestione, l'analisi e la sintesi dei Big Data. L'obiettivo è quello di fornire una solida preparazione teorica e pratica, con particolare attenzione alle applicazioni nel mondo del lavoro.
Piano di studi
Il piano di studi include materie statistiche, informatiche, economico-manageriali e legislative. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, attività laboratoriali e tirocini. Gli studenti approfondiscono temi economici, gestionali e industriali, acquisendo anche conoscenze normative sulla relazione tra dati, informazione e comunicazione. L'approccio è sia teorico-formale che applicativo, con numerose attività pratiche.
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiscono competenze nella raccolta, gestione e analisi dei Big Data, utilizzando strumenti statistici e informatici avanzati. Sviluppano capacità di interpretazione dei risultati, di comunicazione efficace e di problem-solving. Sono in grado di applicare le conoscenze acquisite in diversi settori, tra cui economia, industria, informatica e medicina. Il corso prepara gli studenti a proseguire gli studi in lauree magistrali di tipo statistico, informatico ed economico-manageriale.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della statistica e dell'analisi dei dati. L'automazione dei processi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning e di deep learning, e la capacità di elaborare grandi quantità di dati (Big Data) stanno ridefinendo le competenze richieste. I professionisti del settore devono ora possedere una solida conoscenza dei modelli di I.A., delle tecniche di analisi avanzate e della capacità di interpretare i risultati generati dai sistemi automatizzati.
Per i futuri laureati in Statistica per i Big Data, le opportunità sono in crescita, ma la competizione è alta. La capacità di lavorare con l'I.A., di sviluppare e implementare modelli predittivi, e di comunicare efficacemente i risultati complessi ai non addetti ai lavori saranno fondamentali. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di affrontare le questioni etiche legate all'uso dei dati e dell'I.A.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in programmazione (Python, R), machine learning, data visualization, e cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure). La comprensione dei principi di I.A. etica e della privacy dei dati sarà sempre più importante. La capacità di collaborare con team multidisciplinari e di comunicare in modo chiaro i risultati delle analisi sarà cruciale.

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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

Padronanza di python e r

Acquisire una solida competenza nei linguaggi di programmazione Python e R, fondamentali per l'analisi dei dati e lo sviluppo di modelli di I.A.. Approfondire le librerie specializzate come scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.

Competenze in machine learning e deep learning

Studiare i concetti fondamentali del machine learning e del deep learning, inclusi algoritmi, modelli e tecniche di ottimizzazione. Approfondire le architetture di reti neurali e le loro applicazioni.

Competenze di data visualization e storytelling

Sviluppare la capacità di visualizzare i dati in modo efficace e di comunicare i risultati delle analisi in modo chiaro e convincente. Utilizzare strumenti come Tableau, Power BI e matplotlib.

routine di successo

Lettura e aggiornamento continuo

Seguire regolarmente blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche nel campo dell'I.A. e della statistica. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

Pratica costante con progetti reali

Lavorare su progetti pratici per applicare le competenze acquisite. Partecipare a competizioni di data science (Kaggle, etc.) e sviluppare progetti personali per costruire un portfolio.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop. Connettersi con altri professionisti del settore, condividere conoscenze e collaborare su progetti.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende all'avanguardia

Svolgere stage e tirocini presso aziende che applicano l'I.A. in modo innovativo. Acquisire esperienza pratica e conoscere le sfide del mondo del lavoro.

Partecipazione a progetti di ricerca

Collaborare a progetti di ricerca universitari o industriali. Acquisire competenze nella progettazione, implementazione e valutazione di modelli di I.A..

Formazione continua e certificazioni

Frequentare corsi di formazione e ottenere certificazioni riconosciute nel settore (es. Google, AWS, Microsoft). Investire nella propria crescita professionale.

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