Global Master in Data Science and Business Analytics

Il programma di Master mira a sviluppare competenze tecniche, per analizzare i dati con gli strumenti e i servizi più innovativi, e competenze manageriali, per comprendere e comunicare i risultati all'azienda, supportare la presa di decisioni, gestire i dati, estrarre informazioni e intuizioni preziose per l'azienda, comunicare in modo efficace i risultati dell'analisi dei dati.

Panoramica del Global Master in Data Science & Business Analytics

Il Global Master in Data Science & Business Analytics mira a sviluppare competenze tecniche e manageriali per lavorare con i dati e estrarre informazioni e intuizioni preziose per l'azienda.

Con uno specifico focus sul business, il Master adotta un approccio multidisciplinare che comprende nozioni scientifiche, metodologie e le più avanzate tecnologie per la Data Science (dall'Advanced Analytics all'Intelligenza Artificiale), oltre a competenze efficaci nella presentazione e comunicazione, nella gestione agile dei progetti e nella presa di decisioni basate sulla gestione dei rischi.

Learning Outcomes:

Identificare i dati di valore ed estrarre valore dai dati, con le intuizioni più preziose per il business.
Implementare processi più efficienti e produttivi legati all'analisi dei dati, anche attraverso le tecnologie all'avanguardia nella Gestione dei Dati.
Utilizzare in modo efficace le soluzioni di Advanced Analytics, non solo per l'analisi dei dati, ma anche per presentare intuizioni preziose ai dipartimenti aziendali.
Essere consapevoli degli aspetti legali e delle implicazioni nella Gestione dei Dati (ad esempio, Etica, Privacy, Protezione dei Dati, Sicurezza, Proprietà Intellettuale, ecc.).
Contribuire in modo significativo alla definizione delle strategie aziendali, da una prospettiva basata sui dati.

Durante i corsi del Master, gli studenti avranno l'opportunità di esercitarsi con vari linguaggi di programmazione e strumenti software, tra cui R, Python, Jupyter Notebook e Google Colab. Esploreranno anche importanti architetture di archiviazione e elaborazione dei dati, come quelle basate su Apache, e approfondiranno concetti innovativi di Data Mesh all'interno dello stack Elasticsearch. Il curriculum li doterà di conoscenze e competenze nelle tecnologie all'avanguardia come Intelligenza Artificiale, Apprendimento Automatico e Apprendimento Profondo, compresi le Reti Neurali e le moderne IA, come ChatGPT. Gli studenti parteciperanno a laboratori pratici che copriranno attività come connessione dati, esplorazione, analisi e presentazione. Inoltre, prenderanno parte a un Hackathon di 36 ore, lavorando su sfide del mondo reale con set di dati effettivi.

Pensiero strategico e pianificazione
Durante il primo modulo del Master in Data Science, gli studenti impareranno a:

Sviluppare e implementare le strategie di marketing e di vendita necessarie per raggiungere gli obiettivi pianificati.
Condurre attività di marketing strategico, gestione del marchio e delle vendite, nonché di design thinking e sviluppo del prodotto.
Identificare le opportunità, le minacce e le possibilità di cambiamento all'interno dell'ambiente aziendale, orientando la strategia in base ai potenziali scenari di vendita e di marketing.
Utilizzare le diverse politiche del marketing mix per creare, comunicare e fornire valori in modo efficace attraverso il pensiero strategico.

Durante il secondo modulo del Master in Data Science e Business Analytics, gli studenti impareranno a:

1) Scienza dei Dati e Analisi Aziendale:

Scienza dei Dati e Trasformazione Aziendale
Aziende basate sui dati
Introduzione agli strumenti e ai linguaggi della Scienza dei Dati

2) Tecnologie e Architetture:

Architetture Distribuite e Data Mesh
Apache: Hadoop, Hive, Impala, Spark MongoDB e tecnologie NoSQL
Elasticsearch, Apache Lucene
Analisi dei dati IoT e analisi dei dati in tempo reale (Kafka e InfluxDB)

3) Intelligenza Artificiale, Apprendimento Automatico e Apprendimento Profondo:

Data Mining
Apprendimento Automatico, Apprendimento Profondo
Reti neurali, LLM e intelligenza artificiale moderna
Analisi Avanzata e Previsionale
Rilevamento e Riconoscimento del Testo e delle Immagini
Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
Soluzioni Cloud

4) Strumenti per l'Analisi Aziendale:

Quaderno Jupyter e Google Colab
KNIME e Google Data Studio
Librerie per la Scienza dei Dati
Linguaggi R e Python in pratica