Statistics and Computer Science (MILANO)

Università Commerciale "Luigi Bocconi" MILANO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il PhD in Statistics and Computer Science presso la Bocconi mira a formare statistici e informatici di alto livello, capaci di utilizzare strumenti avanzati di modellazione probabilistica e statistica. L'obiettivo è fornire una solida preparazione per affrontare le sfide del mondo della data science e del machine learning, con un focus sulle applicazioni accademiche e industriali.
Piano di studi
Il corso è strutturato in due percorsi, Statistics e Computer Science, con un primo anno comune che fornisce le basi metodologiche in probabilità, statistica matematica (approccio bayesiano e frequentista), informatica teorica e applicata, e analisi matematica. Il secondo anno prevede insegnamenti specifici e opzionali per approfondire le frontiere della ricerca in statistica, probabilità, computer science e machine learning. Gli ultimi due anni sono dedicati alla tesi di dottorato.
Competenze acquisite
I dottorandi acquisiscono competenze avanzate in analisi dei dati, modellazione statistica, machine learning, e sviluppo di algoritmi. Sono in grado di condurre ricerche originali, pubblicare su riviste scientifiche internazionali e applicare le loro competenze in diversi settori, dalla finanza alla consulenza, dalla ricerca accademica all'industria.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta rivoluzionando il settore della statistica e dell'informatica, automatizzando compiti ripetitivi e consentendo l'analisi di grandi quantità di dati con una velocità e precisione senza precedenti. Il machine learning e il deep learning stanno trasformando il modo in cui vengono sviluppati modelli predittivi e prese decisioni, aprendo nuove frontiere nella ricerca e nelle applicazioni industriali.
I laureati in Statistics and Computer Science avranno l'opportunità di guidare lo sviluppo di nuove tecnologie e applicazioni basate sull'I.A., ma dovranno affrontare la crescente competizione e la necessità di specializzarsi in aree specifiche. La capacità di interpretare i risultati dei modelli di I.A. e di comunicare efficacemente con i non esperti sarà fondamentale.
Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., sarà essenziale sviluppare competenze in programmazione avanzata (Python, R), analisi di dati complessi, modellazione statistica bayesiana, e comprensione dei modelli di deep learning. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici sarà altrettanto importante.

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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

Competenze di deep learning e reti neurali

Approfondire la conoscenza dei modelli di deep learning, delle reti neurali convoluzionali e ricorrenti. Acquisire familiarità con framework come TensorFlow e PyTorch. Leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.

Competenze di data engineering e cloud computing

Imparare a utilizzare piattaforme cloud come AWS, Google Cloud Platform o Azure per la gestione e l'analisi di grandi quantità di dati. Acquisire competenze in data warehousing, ETL e data pipelines. Seguire corsi online su Coursera o Udacity.

Competenze di interpretabilità e spiegabilità dell'i.a.

Studiare tecniche per rendere i modelli di I.A. più trasparenti e comprensibili. Approfondire i metodi di interpretazione dei modelli e di spiegazione delle decisioni. Leggere articoli scientifici e partecipare a workshop.

Competenze di comunicazione e visualizzazione dei dati

Sviluppare la capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro e conciso, utilizzando strumenti di visualizzazione dati come Tableau o Power BI. Praticare la presentazione di dati a diversi tipi di pubblico.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche

Seguire regolarmente le pubblicazioni su arXiv, NeurIPS, ICML e altre conferenze di rilievo nel campo dell'I.A. e della statistica. Iscriversi a newsletter specializzate.

Partecipazione attiva a community online

Interagire con altri professionisti e ricercatori su piattaforme come Stack Overflow, Kaggle, Reddit (subreddit di I.A. e data science) e LinkedIn. Condividere conoscenze e porre domande.

Sperimentazione continua e progetti personali

Sperimentare nuove tecniche e approcci attraverso progetti personali e competizioni di data science. Creare un portfolio di progetti dimostrativi su GitHub.

esperienze utili

Stage e collaborazioni con aziende

Svolgere stage o collaborazioni con aziende che applicano l'I.A. per acquisire esperienza pratica e comprendere le esigenze del mercato del lavoro. Cercare opportunità presso aziende come Google, Amazon, Microsoft, e startup innovative.

Partecipazione a conferenze e workshop internazionali

Partecipare a conferenze e workshop internazionali come NeurIPS, ICML, KDD, e AAAI per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e fare networking con esperti del settore.

Sviluppo di competenze trasversali

Sviluppare competenze di comunicazione, leadership, e problem-solving. Partecipare a corsi di formazione e workshop per migliorare le proprie soft skills.

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