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Percorso Economia & Data Science

L'indirizzo in Economia e Data Science intende rispondere alla richiesta, espressa in maniera crescente dal mondo produttivo, di nuove figure professionali in grado di estrarre le più rilevanti informazioni di carattere economico, finanziario e commerciale da moli esponenziali di dati (i cosiddetti Big Data).

Alcune FAQ che ti aiutano nella scelta di tale percorso.

Il curriculum in Economia e Data Science della Laurea Triennale in Economia nasce principalmente con due motivazioni. 

La prima, di carattere generale, è quella di fornire ai laureati in economia qualche strumento in più rispetto ad un percorso classico, per potersi interfacciare consapevolmente con basi dati a struttura non elementare, e potenzialmente di grande mole, come sempre più spesso accade in ogni settore, inclusi gli sbocchi professionali di una laurea triennale come la nostra. 

La seconda, di carattere locale, è quella di creare un percorso in ingresso per la Laurea Magistrale in Stochastics and Data Science per chi frequenta la nostra triennale in Economia, fornendo le basi sufficienti per poter affrontare con successo questo percorso magistrale.

Il curriculum in Economia e Data Science, dopo il primo anno comune a tutti i percorsi, offre alcuni corsi aggiuntivi e specifici:

  1. Probability and Statistics, che mira a rinforzare ed approfondire le basi di probabilità e statistica acquisite durante il corso di statistica del primo anno;
  2. Statistical Learning and Data Analytics, che mira a fornire i primi strumenti teorici ed operativi di taglio mediamente avanzato per poter analizzare delle basi dati in autonomia;
  3. Data Management and Programming, che mira a fornire le capacità informatiche di base per gestire i dati e programmare al computer in funzione della loro manipolazione;
  4. Statistics Lab, per approfondire le competenze applicative in ambito statistico; 

e opzionali:

  1. Applied Econometrics and Statistics, che tratta in modo dettagliato ed operativo i modelli di classificazione e di regressione, che sono fondamentali per l’analisi dei dati avanzata;
  2. Introduzione alla programmazione con Pythonun linguaggio di programmazione tra i più usati e promettenti per il futuro con vari ambiti di applicazione, anche in statistica.

A coloro a cui è piaciuto il corso di Statistica; a chi si sente portato per la Matematica ed è interessato ad applicarla a problemi concreti; ma anche a chi desidera acquisire alcune competenze interdisciplinari come quelle elencate sopra che sono sempre più richieste dal mercato del lavoro. 

Il 90% dei laureati lavora in cinque anni (rif. articolo di Alberto Magnani. "Data science e statistica le discipline «sexy»: danno lavoro a 9 laureati su 10" in Il Sole 24 ore.

Certamente. Per i motivi detti sopra, e anche per potersi testare sui propri gusti e competenze.

I corsi in inglese del percorso verranno offerti avendo cura che gli studenti siano in grado di seguire proficuamente, dunque sarà sufficiente una capacità di comprensione minima dell’inglese parlato, tenendo conto che le lezioni avranno taglio non troppo dissimile dalle lezioni del corso di Statistica, e dunque il vocabolario da acquisire sarà prettamente tecnico. Tutto questo, nella nostra esperienza, richiede minori competenze linguistiche rispetto a corsi di discipline umanistiche o di scienze sociali. 

La LM in Stochastics and Data Science, si ispira ad alcuni tra i migliori programmi in Data Science lanciati nel corso dell’ultimo decennio nel mondo anglosassone, segnatamente UK and USA, e ambisce a formare dei laureati che abbiano competenze trasversali e sinergiche in ambito probabilistico, statistico e informatico. E' cogestita ed offerta dal dipartimento di Scienze economico-sociali e matematico-statistiche (nei locali di c.so Unione Sovietica 218/bis) in collaborazione con i dipartimenti di Matematica e Informatica

Tutte le informazioni (presentazione, insegnamenti, piani di studio, ect.) sono disponibili sul sito ufficiale della laurea in Stochastics and Data Science.

Ulteriori informazioni sul percorso in Economia & Data Science o sulla Laurea Magistrale in Stochastics and Data Science possono essere richieste via email al Prof. Matteo Ruggiero (matteo.ruggiero@unito.it).

In allegato i piani di studio suddivisi per coorte di riferimento, del percorso Economia & Data Science

Nota: le coorti si riferiscono agli anni accademici in cui ci si è iscritti al Corso di Laurea.

Allegati

Ultimo aggiornamento: 25/03/2024 10:22
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