Statistica e Big Data
Economia
Descrizione del Corso
Il Corso di Laurea triennale in Statistica e Big Data, è strutturato per formare professionisti esperti nella gestione, analisi e interpretazione di grandi basi di dati.Il percorso formativo è fortemente interdisciplinare e integra competenze statistiche, informatiche, economico-manageriali e giuridiche, rispondendo alla crescente domanda di mercato che ricerca profili professionali in grado di operare nei settori pubblici, privati, aziendali e industriali.La formazione è incentrata in particolare sulle tecniche per la raccolta, il processamento e la sintesi dei Big Data, con un approccio sia teorico che pratico realizzato grazie alla presenza di laboratori virtuali e moduli improntati al mondo del lavoro. Il piano di studi si articola in due indirizzi:Statutario Statistica e AI per le Aziende – che fornisce una nuova prospettiva orientata al mondo dell’intelligenza artificiale incoraggiando l’utilizzo delle competenze statistiche a supporto dei processi e delle dinamiche aziendali.Il corso di studi utilizza un metodo didattico flessibile che consente agli studenti di arricchire le competenze in ambito statistico, informatico o economico-manageriale, ponendo solide basi per accedere alle lauree magistrali. Le laureate e i laureati saranno in grado di convertire dati complessi in informazioni strategiche, apportando il proprio valore aggiunto all’innovazione e alla crescita delle organizzazioni.
Obiettivi Formativi
Il Corso di Laurea in Statistica e Big Data ha come obiettivo principale la formazione di professionisti in grado di integrare competenze statistiche, informatiche ed economico-manageriali per l’analisi, la gestione e l’utilizzo dei Big Data in contesti applicativi.
Il percorso di studi fornisce le conoscenze di base in statistica ed informatica, fondamentali per tutto il triennio, integrate e approfondite con insegnamenti di economia, gestione d’impresa, diritto, sociologia e finanza. Questo approccio interdisciplinare è pensato per rispondere alla crescente domanda di competenze trasversali nel mondo del lavoro. In quest’ottica il corso si avvale di un’ulteriore prospettiva legata all’intelligenza artificiale con l’obiettivo di supportare in modo efficace i processi decisionali e le dinamiche organizzative all’interno delle imprese.
Le laureate e i laureati saranno inoltre capaci di progettare e condurre indagini statistiche, analizzare e trattare dati complessi e gestire flussi informativi.
La formazione erogata consentirà dunque di sviluppare una visione avanzata e applicata dell’analisi dei dati per ottimizzare strategie aziendali, migliorare l’efficienza operativa e guidare l’innovazione.
Sbocchi Occupazionali
Analista e progettista di base dati
Tecnico statistico
Tecnico di ricerca operativa
Analista di base dati
Amministratore di base dati
Approfondimenti
| Anno | Insegnamento | SSD | CFU |
|---|---|---|---|
| 1 | Elementi di sistemi di elaborazione e programmazione | ING-INF/05 | 9 |
| 1 | Analisi matematica e geometria | MAT/05 | 9 |
| 1 | Calcolo delle probabilità | MAT/06 | 9 |
| 1 | Statistica di base | SECS-S/01 | 9 |
| 1 | Data mining e big data | SECS-S/01 | 9 |
| 1 | Algoritmi e strutture dati | INF/01 | 9 |
| 1 | Per la conoscenza di almeno una lingua straniera | 6 | |
| 2 | Programmazione per la statistica e i big data | ING-INF/05 | 9 |
| 2 | Inferenza e modelli statistici | SECS-S/01 | 9 |
| 2 | Indicatori spazio-temporali con i big data | SECS-S/03 | 9 |
| 2 | Economia e management dell'innovazione | SECS-P/08 | 6 |
| 2 | Economia aziendale | SECS-P/07 | 6 |
| 2 | Basi di dati | ING-INF/05 | 12 |
| 2 | Finanza aziendale | SECS-P/09 | 9 |
| 2 | Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro | MDL | 3 |
| 3 | Modelli matematici per operazioni finanziarie | SECS-S/06 | 6 |
| 3 | Modelli e dati per lo sviluppo sostenibile | SECSS05 | 9 |
| 3 | Elementi di Economia Politica | SECS-P/01 | 6 |
| 3 | Società, cambiamento e innovazione | SPS/07 | 6 |
| 3 | Diritto della privacy e protezione dei dati personali | IUS/01 | 9 |
| 3 | Diritto dell'informatica e delle tecnologie dell'informazione | IUS/09 | 6 |
| 3 | Insegnamento a scelta | 12 | |
| 3 | Prova Finale | 3 |
La laurea in Statistica e i Big Data ha come principale obiettivo quello di fornire agli studenti una formazione che combina tre componenti principali: la statistica per l'analisi dei Big Data, l'informatica per gestire la complessità dei Big Data, l'economia ed il management per utilizzare gli strumenti sviluppati in ambito statistico e informatico in contesti economico e aziendali.
Per tale motivo, il corso di studi fornirà agli studenti solide conoscenze di base in ambito statistico ed informatico che saranno strumentali per l'intero percorso formativo dello studente che si completa e si arricchisce con materie di tipo economico ed aziendale (economia, economia aziendale, economia e gestione delle imprese). Tale percorso garantirà, inoltre, un bagaglio culturale articolato al fine di venire incontro alle richieste di versatilità spesso richieste nel mondo lavorativo.
I laureati in Statistica e Big Data devono:
-
Possedere un'adeguata conoscenza delle discipline statistiche;
-
Possedere un'adeguata conoscenza delle discipline di base nelle aree applicative individuate dalle strutture didattiche competenti;
-
Possedere una buona padronanza del metodo della ricerca e di parte almeno delle tecniche proprie dei diversi settori di applicazione;
-
Possedere competenze pratiche ed operative, relative alla misura, al rilevamento ed al trattamento dei dati pertinenti l'analisi statistica nei suoi vari aspetti applicativi;
-
Conoscere e gestire i principali flussi informativi necessari per la produzione di informazioni su temi di natura economica e aziendale;
-
Possedere gli strumenti logico-concettuali e metodologici per la progettazione ed esecuzione delle indagini statistiche (osservazionali o sperimentali) e per il trattamento informatico dei dati;
-
Possedere gli strumenti logico-concettuali e metodologici per la pianificazione, la gestione, il monitoraggio e la chiusura di progetti complessi orientati al raggiungimento di deliverables con tempi e costi definiti;
-
Essere in grado di utilizzare efficacemente, in forma scritta e orale, almeno una lingua dell'Unione Europea, oltre l'italiano, nell'ambito specifico di competenza e per lo scambio di informazioni generali;
-
Possedere adeguate competenze e strumenti per la comunicazione e la gestione dell'informazione.
- Tecnico statistico
- Tecnico di ricerca operativa
- Analista e progettista di base dati
- Analista di base dati
- Amministratore di base dati
Per l'ammissione al corso di laurea in Statistica e Big Data occorre essere in possesso di un diploma di scuola secondaria di secondo grado, o di altro titolo di studio conseguito all'estero e riconosciuto idoneo, e di un'adeguata preparazione iniziale. In particolare si richiede una buona cultura generale supportata da capacità logiche, il possesso di conoscenze di base di matematica e conoscenze di base degli strumenti digitali.
La verifica della preparazione iniziale avverrà tramite un test di ammissione, secondo modalità indicate nel Regolamento Didattico del Corso di Studio. Agli studenti che non superano tale test, ed intendono ugualmente iscriversi, sono assegnati gli Obblighi Formativi Aggiuntivi (OFA) che verranno assolti con attività di recupero formativo consistenti nell'obbligo a seguire i precorsi (Corsi Zero) appositamente erogati dall'Università ed a superare i relativi test finali.
Per gli studenti iscritti ad una delle associazioni, sindacati o enti convenzionati con l’Ateneo, sono previste particolari agevolazioni economiche.
Agli studenti disabili, alle donne in gravidanza, agli appartenenti alle FF.OO. e FF.AA., agli studenti di età compresa tra 17 e 22 anni non compiuti sono riservate particolari agevolazioni economiche sulla retta universitaria.
Iscriversi è semplicissimo, ed è possibile farlo in qualunque periodo dell’anno, senza alcun costo aggiuntivo. Chiama il nostro Team di Supporto al Numero Verde 800 27 00 23.
Piano di Studi
Piano di studi
| Anno | Insegnamento | SSD | CFU |
|---|---|---|---|
| 1 | Elementi di sistemi di elaborazione e programmazione | ING-INF/05 | 9 |
| 1 | Analisi matematica e geometria | MAT/05 | 9 |
| 1 | Calcolo delle probabilità | MAT/06 | 9 |
| 1 | Statistica di base | SECS-S/01 | 9 |
| 1 | Data mining e big data | SECS-S/01 | 9 |
| 1 | Algoritmi e strutture dati | INF/01 | 9 |
| 1 | Per la conoscenza di almeno una lingua straniera | 6 | |
| 2 | Programmazione per la statistica e i big data | ING-INF/05 | 9 |
| 2 | Inferenza e modelli statistici | SECS-S/01 | 9 |
| 2 | Indicatori spazio-temporali con i big data | SECS-S/03 | 9 |
| 2 | Economia e management dell'innovazione | SECS-P/08 | 6 |
| 2 | Economia aziendale | SECS-P/07 | 6 |
| 2 | Basi di dati | ING-INF/05 | 12 |
| 2 | Finanza aziendale | SECS-P/09 | 9 |
| 2 | Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro | MDL | 3 |
| 3 | Modelli matematici per operazioni finanziarie | SECS-S/06 | 6 |
| 3 | Modelli e dati per lo sviluppo sostenibile | SECS-S/05 | 9 |
| 3 | Elementi di Economia Politica | SECS-P/01 | 6 |
| 3 | Società, cambiamento e innovazione | SPS/07 | 6 |
| 3 | Diritto della privacy e protezione dei dati personali | IUS/01 | 9 |
| 3 | Diritto dell'informatica e delle tecnologie dell'informazione | IUS/09 | 6 |
| 3 | Insegnamento a scelta | 12 | |
| 3 | Prova Finale | 3 |
Piano di studi
| Anno | Insegnamento | SSD | CFU |
|---|---|---|---|
| 1 | Elementi di sistemi di elaborazione e programmazione | ING-INF/05 | 9 |
| 1 | Analisi matematica e geometria | MAT/05 | 9 |
| 1 | Calcolo delle probabilità | MAT/06 | 9 |
| 1 | Statistica di base | SECS-S/01 | 9 |
| 1 | Data mining e big data | SECS-S/01 | 9 |
| 1 | Algoritmi e strutture dati | INF/01 | 9 |
| 1 | Per la conoscenza di almeno una lingua straniera | 6 | |
| 2 | Programmazione per la statistica e i big data | ING-INF/05 | 9 |
| 2 | Inferenza e modelli statistici | SECS-S/01 | 9 |
| 2 | Statistica spaziale per le aziende | SECS-S/03 | 9 |
| 2 | Economia e management dell'innovazione | SECS-P/08 | 6 |
| 2 | Economia aziendale | SECS-P/07 | 6 |
| 2 | Basi di dati e AI per le aziende | ING-INF/05 | 12 |
| 2 | Finanza aziendale | SECS-P/09 | 9 |
| 2 | Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro | MDL | 3 |
| 3 | Modelli matematici per operazioni finanziarie | SECS-S/06 | 6 |
| 3 | Statistical learning | SECS-S/01 | 9 |
| 3 | Elementi di Economia Politica | SECS-P/01 | 6 |
| 3 | Società, cambiamento e innovazione | SPS/07 | 6 |
| 3 | Diritto della privacy e protezione dei dati personali | IUS/01 | 9 |
| 3 | Diritto dell'informatica e delle tecnologie dell'informazione | IUS/09 | 6 |
| 3 | Insegnamento a scelta | 12 | |
| 3 | Prova Finale | 3 |
Requisiti di Accesso
Per l'ammissione al corso di laurea in Statistica e Big Data occorre essere in possesso di un diploma di scuola secondaria di secondo grado, o di altro titolo di studio conseguito all'estero e riconosciuto idoneo, e di un'adeguata preparazione iniziale. In particolare si richiede una buona cultura generale supportata da capacità logiche, il possesso di conoscenze di base di matematica e conoscenze di base degli strumenti digitali.
La verifica della preparazione iniziale avverrà tramite un test di ammissione, secondo modalità indicate nel Regolamento Didattico del Corso di Studio. Agli studenti che non superano tale test, ed intendono ugualmente iscriversi, sono assegnati gli Obblighi Formativi Aggiuntivi (OFA) che verranno assolti con attività di recupero formativo consistenti nell'obbligo a seguire i precorsi (Corsi Zero) appositamente erogati dall'Università ed a superare i relativi test finali.
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