Scienza dei dati

L'obiettivo è formare professionisti IT in grado di comprendere le caratteristiche dei diversi tipi di dati e la struttura di set di dati complessi, di riconoscere le relazioni tra di essi, di applicare i necessari passaggi di trasformazione ai dati grezzi, di trarre conclusioni e di modellare processi reali. Sono preparati a proseguire gli studi a livello di dottorato.

Competenze tecniche da acquisire

a) Conoscenza

Conoscenza dei concetti di analisi dei dati, etica, sicurezza dei dati, matematica, statistica, principi e contesti di programmazione, in particolare tipi di dati, rappresentazioni, procedure di trasformazione e ottimizzazione, statistica multivariata, apprendimento automatico, necessari per una scienza dei dati innovativa a livello di ricerca. Avrai familiarità con il funzionamento delle attuali tecnologie utilizzate per l'analisi e la modellazione e sarai in grado di applicarle in situazioni reali, anche con grandi quantità di dati. Familiarità con le tecniche di archiviazione, elaborazione e visualizzazione di grandi quantità di dati e con le proprietà dei diversi strumenti. Conoscenza delle principali aree applicative della scienza dei dati, dei problemi correlati e delle principali direzioni di possibili soluzioni, nonché dei limiti delle relative tecniche. Capacità di stabilire connessioni tra diverse tipologie di dati, di estrarre informazioni basate sulla trasformazione dei dati e di risolvere problemi in un ambiente multidisciplinare.La conoscenza della lingua inglese è sufficiente per il livello di formazione, la conoscenza della letteratura in lingua inglese, la comprensione e l'elaborazione di testi tecnici e lo svolgimento delle attività professionali per le quali viene conseguita la qualifica, nonché per lo sviluppo professionale continuo. Conoscenza approfondita delle problematiche normative e di gestione, analisi e modellazione dei dati, inclusi gli aspetti legali ed etici. Conoscenza delle problematiche di sicurezza informatica.

b) competenze

Capacità di formalizzare complessi problemi di classificazione, modellazione e previsione in diverse discipline, di definire i metodi teorici e pratici necessari e di risolverli. Capacità di costruire le fasi di trasformazione dei dati grezzi per l'attività richiesta. Capacità di collegare i dati con altre informazioni nel contesto, combinando diverse modalità. Conoscenza delle dipendenze tra gli elementi dei dati e della strutturabilità e delle tipologie di dati. Capacità di adattare la strategia di analisi dei dati ai cambiamenti tecnologici. Capacità di collaborare efficacemente con le discipline correlate alla scienza dei dati che producono i dati da elaborare e analizzare. Capacità di visualizzare efficacemente grandi quantità di dati e di interpretare i risultati. Capacità di generare idee originali che vanno oltre l'identificazione e la soluzione di problemi di routine. Capacità di condurre ricerche scientifiche indipendenti sotto la supervisione di professionisti. Capacità di comunicare, presentare e interpretare i risultati, redigere relazioni ed elaborare materiale tecnico almeno in inglese e in aggiunta alla propria lingua madre.Nel corso del suo lavoro, esplorerà la possibilità di stabilire obiettivi di ricerca, sviluppo e innovazione e si impegnerà a raggiungerli.

c) atteggiamento

Monitorare gli ultimi sviluppi nella scienza dei dati e nelle discipline correlate, in particolare in matematica, statistica, informatica e intelligenza artificiale, e cercare di utilizzarli per il proprio sviluppo. Rispettare e tenere conto nel suo lavoro delle opinioni di coloro che differiscono dalle sue e considerare accettabili solo argomentazioni professionali. Rappresentare la propria professione in modo credibile e presentare i risultati del proprio lavoro. Si impegna a promuovere e attuare comportamenti ecologicamente responsabili.

d) la propria autonomia e responsabilità

Prestare grande attenzione allo svolgimento dei propri compiti con precisione e al rispetto e al rispetto delle scadenze. Capacità di lavorare individualmente, in team o come leader in attività analitiche, di modellazione e di altro tipo di scienza dei dati. Assumersi la responsabilità del lavoro di altri che lavorano con lui/lei o sotto la sua supervisione. Gestire in modo responsabile, nel rispetto della normativa vigente, i dati sensibili e potenzialmente riservati a lui/lei affidati. Svolgere il proprio lavoro nel massimo rispetto dell'etica professionale e scientifica.