Master II livello
DATA SCIENCE
Metodologie, analisi, progettazione, soluzioni
IV Edizione
Il Master è attivato congiuntamente dal Dipartimento di
Informatica dell'Università degli Studi di Bari Aldo Moro e dal Dipartimento di
Ingegneria Elettrica e dell'Informazione del Politecnico di Bari al fine di mettere a disposizione il massimo dell’eccellenza formativa dei due Atenei.
È proposto un percorso formativo finalizzato alla formazione del Data Scientist.
Tale figura professionale costituisce il trait d'union tra l’analista e l’esperto di statistica; è fornita una preparazione trasversale ed integrata di natura economica, giuridica e organizzazione aziendale oltre che di natura informatica.
Al termine dei corsi, a fronte del superamento di un esame finale, è rilasciato il titolo di Master Universitario di II livello.
* Tutti i dettagli riguardanti le AGEVOLAZIONI sono disponibili al seguente
Durata
60 CFU
12 Mesi
Tipologia
Executive
(weekend)
In collaborazione con
Inizio
Primavera
2021
Stage
aziendale
300 ore
News
Link Veloci
Presentazione
La figura del Data Scientist si rivela sempre più decisiva per lo sviluppo di azioni competitive da parte delle imprese nei mercati globali.
Costituisce una delle figure più ricercate nel mercato del lavoro, essendo trasversale a manager, analisti, informatici, e, più in generale, a quelle figure che possiedono un importante know how aziendale.
La professionalità del Data Scientist coniuga competenze multidisciplinari in grado di gestire grandi quantità di dati, estrarre conoscenza e presentarla in forma organizzata, leggibile ed efficace, applicando policy etiche e legali a stato dell’arte, garantendo un efficace sistema di supporto alle decisioni.
La sfida nella formazione del Data Scientist consiste nel fornire una conoscenza integrata di discipline e competenze diversificate: statistica, data mining, machine learning, analisi dei dati e loro visualizzazione, gestione di dati non strutturati, compresi gli effetti di natura legale che il loro utilizzo comporta.
Al termine della formazione, il Data Scientist, essendo il raccordo tra diverse funzioni aziendali, rappresenterà quindi una figura manageriale che avrà conoscenza delle dinamiche dell’impresa e ne potrà quindi indicare e favorire la crescita.
77%
Carenza di
Data Scientist
in grandi aziende
46%
delle aziende Italiane
Già includono un
Data Scientist
48%
delle aziende Italiane
intenalizzerà tali competenze nel breve termine
25%
delle aziende Italiane
intende assumere un Data Scientist
entro il 2019
Le opinioni dei nostri studenti
Obiettivi del master
Valorizzazione del dato grezzo
Studio di tecniche, strumenti e soluzioni innovativi per la gestione e la valorizzazione di dati di nuova generazione. Utilizzo di tecniche di machine learning per predirre e classificare nuovi dati osservati
Apprendimento di nuovi paradigmi per l'analisi dei big data
Studio di tecniche e strumenti per l'elaborazione di grandi quantità di dati, sia di tipo strutturato che di tipo non strutturato
Adeguata comunicazione dell'informazione
Studio di tecniche di data extraction e visualization per la interpretazione e valorizzazione del dato, in accordo a politiche etiche e legali opportune
Realizzazione di servizi di Social Data Science
Studio di tecniche innovative per la realizzazione di servizi avanzati di analisi dei social media, opinion mining e sentiment analysis e natural language processing
Didattica e corsi
Il master prevede 1500 ore complessive di apprendimento in 12 mesi di studio
Non sono richieste specifiche o approfondite competenze di settore
È prevista l'erogazione di un corso preliminare di allineamento
Esamina il contenuto dei corsi
Corso di allineamento
Ha la funzione di omogeneizzare il background di base dei partecipanti, necessario alla fruizione dei moduli del corso.
Le tematiche saranno affrontate teoricamente, in Java ed in Python:
Le tematiche saranno affrontate teoricamente, in Java ed in Python:
- Le basi della programmazione
- Concetto di linguaggio di programmazione
- Approcci Object Oriented ed Imperativi
- Approcci al problem solving
- Definizione di Flowcharts
- Variabili, cicli e condizioni
- Algoritmi
- Operazioni logiche e aritmetiche
- Array e Dizionari
- Funzioni
- Files e librerie
- Chiamate ad API
- Java, Python IDE
Modulo 1: Data, Big Data e Open Data
"Big data" e "data science" possono essere alcune delle parole d'ordine più importanti di questo decennio, ma non sono necessariamente concetti nuovi.
L'idea di data science abbraccia molti campi diversi, e si è lentamente fatta strada nel mainstream per oltre cinquant'anni.
In questo modulo si svolgerò una overview sulla figura del data scientist con maggiore attenzione a:
- Definizione Di Dato
- Ciclo di vita del dato
- Big Data
- Open Data
- Dati Geografici
- Sistemi GIS
Modulo 2: DATA MANAGEMENT E BUSINESS INTELLIGENCE
La Business Intelligence è l’insieme dei processi, delle tecniche e degli strumenti basati sulla tecnologia dell’informazione e che supportano i processi decisionali di carattere economico.
Ha l'obiettivo di avere sufficienti informazioni e conoscenze in modo tempestivo e fruibile cosicché da poter avere un impatto positivo sulle strategie, le tattiche e le operazioni aziendali.
- DBMS e modello relazionale
- SQL – ETL
- Data Warehouse e Business Intelligence
- Architetture distribuite
- Analisi OLAP
- Paradigma MapReduce
- Database NoSQL
- Esercitazioni su database NoSQL
Modulo 3: ANALISI STATISTICA DEI DATI
A partire dal XXI° secolo, si assiste ad un evidente cambio di paradigma: la nascita delle tecniche di Data Science (e più in generale tutto il corpus teorico della disciplina nota come Machine Learning)
si interseca in modo indivisibile con lo sviluppo teorico della Statistica. il programma coprirà i concetti di:
- Variabili e correlazioni
- Campioni e popolazioni
- Intervalli di confidenza e test delle ipotesi
- Test statistici parametrici e non parametrici
- Regressione
- Uso di tool e linguaggi per l'analisi statistica (R)
Modulo 4: DATA VISUALIZATION E VISUAL ANALYTICS
-
Nel contesto della Business Intelligence (BI), la visualizzazione dei dati viene applicata in due modi. In primo luogo, la visualizzazione dei dati è una disciplina che copre una teoria completa di come rappresentare visivamente i dati. I concetti e i sistemi possono essere applicati nella progettazione di interfacce visive per la comunicazione delle informazioni.
In secondo luogo, i concetti e le linee guida per la visualizzazione dei dati sono realizzati attraverso le funzionalità del software di BI, il che rende facile l'applicazione dei concetti.
- Rappresentazioni Grafiche
- Analisi Grafica Univariata, Bivariata e Multivaria
- Strumenti per la Rappresentazione Grafica dei Dati
- Uso di Strumenti di Visual Analytics (Tableau/R/Qlik Sense)
Modulo 5: MACHINE LEARNING E DATA MINING
L'apprendimento automatico è un'applicazione di intelligenza artificiale (AI) che fornisce ai sistemi la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere esplicitamente programmato. L'apprendimento automatico si concentra sullo sviluppo di programmi per computer che possono accedere ai dati e utilizzarlo per se stessi. Il processo di apprendimento inizia con osservazioni o dati, come esempi, esperienze dirette o istruzioni, per cercare modelli nei dati e prendere decisioni migliori in futuro sulla base degli esempi che forniamo. L'obiettivo principale è quello di permettere ai computer di apprendere automaticamente senza l'intervento umano o l'assistenza e di adattare le azioni di conseguenza.
- Approcci Supervisionati e Non Supervisionati
- Classificazione
- Regressione
- Clustering
- Analisi Serie Temporali
- Valutazione delle Performance
- Esercitazioni (Weka, Scikit-Learn, Liblinear)
- Deep Learning
- CNN, RNN, Autoencoder, Reinforcement Learning
- Keras, Tensorflow
Modulo 6: TEXT ANALYTICS, SEARCH E PERSONALIZATION
La Text Analytics, nota anche come text mining, è il processo di esaminare ampie raccolte di risorse testuali per generare nuove informazioni e trasformare il testo non strutturato in dati strutturati da utilizzare per ulteriori analisi. Il Text mining identifica fatti, relazioni e affermazioni che altrimenti rimarrebbero sepolti nella massa di grandi dati testuali. Questi fatti vengono estratti e trasformati in dati strutturati, per l'analisi, la visualizzazione (ad es. tramite tabelle html, mappe mentali, grafici), l'integrazione con dati strutturati in database o magazzini, e un ulteriore affinamento tramite sistemi di machine learning (ML).
- Natural Language Processing
- Elementi di Linguistica Computazionale
- Modelli di Ritrovamento delle Informazioni
- Question Answering
- Information Filtering e Recommender Systems
- Esercitazioni con Lucene/Elastic search
- Esercitazioni con tool per la Definizione di Recommender Systems
- Semantica distribuzionale
- Chatbots
Modulo 7: PROPRIETÀ E TUTELA DEL DATO
Il regolamento generale dell'UE sulla protezione dei dati (GDPR) sostituisce la direttiva 95/46/CE sulla protezione dei dati ed è stato concepito per: Armonizzare le leggi sulla privacy in tutta Europa,
Proteggere e responsabilizzare tutti i cittadini dell'UE in materia di riservatezza dei dati, Ridisegnare il modo in cui le organizzazioni di tutta la regione si avvicinano alla riservatezza dei dati.
GDPR rimodella il modo in cui i settori gestiscono i dati e ridefinisce i ruoli dei leader chiave nelle aziende, dai CIO ai CMO. I CIO devono assicurarsi di avere processi di gestione del consenso a tenuta stagna, mentre i CMO richiedono sistemi di gestione dei diritti di dati efficaci per garantire che non perdano il loro bene più prezioso: i dati.
- Diritto d’autore
- Licensing e Tutela Giuridica
- Marchi e Brevetti
- General Data Protection Regulation (GDPR)
Modulo 8: PRACTICING DATA SCIENCE
I dati sociali generati digitalmente (ad esempio, dai social media, dalle piattaforme di comunicazione, dai dispositivi dell'Internet degli oggetti, dai sensori/indumenti e dai telefoni cellulari) offrono la possibilità di accumulare nuovi dati su larga scala, oltre ai dati esistenti che sono stati convertiti in formati digitali. Questi dati possono essere utilizzati per aiutarci a comprendere i grandi temi di interesse cruciale per le scienze sociali, l'industria e i responsabili politici, tra cui il comportamento sociale, economico e politico, le relazioni interpersonali, la progettazione del mercato, la formazione di gruppi, l'identità, il movimento internazionale, l'etica e i modi responsabili per accrescere il valore sociale dei dati e molti altri argomenti.
- Opinion Mining
- Sentiment Analysis
- Social Network Analysis
- Twitter as a data provider
- Aspect-based social contents analysis
- Topic Monitoring
- Architetture distribuite per Data Science
- Deep Learning per la Social Data Science
- Applicazioni per la Bioinformatica
- Natural Language Processing
- Question Answering
- Semantic Web e Knowledge Graphs
Modulo 9: DATA SCIENCE NEL CONTESTO AZIENDALE
I dati non sono mai stati così importanti come oggi. Si parla sempre di come sia al centro di ciò che rende preziosa un'azienda.
Un'organizzazione tipica pone costantemente domande. "Come si fa a crescere?
La risposta a tutte queste domande e più è sempre nei dati, più si può correlare, più si può analizzare e più si sfruttano questi numeri, più successo si avrà nel proprio business, soprattutto se si è un'azienda online (ad esempio, la vendita al dettaglio online).
- Il Valore dei Dati
- I Dati nella Visione di Impresa
- Costruire un progetto d'impresa
STAGE, SEMINARI, PROVA FINALE
- Stage di 300 ore in una delle nostre aziende partner
- Seminari integrativi riguardanti le ultime novità sulla gestione dei dati direttamente dal mondo della ricerca
- Prova finale con presentazione dell'elaborato finale e titolo accademico
Iscrizione e Costi
Requisiti
Possesso di una LAUREA di II livello (magistrale) o vecchio ordinamento conseguita entro la data di scadenza delle immatricolazioni. L’ammissione al master è subordinata all’esito positivo di una FASE DI SELEZIONE
FORMAT
Formula weekend
VENERDI' POMERIGGIO
SABATO INTERA GIORNATA
Inizio Corsi Primavera 2021
Lingua ITALIANO
Durata 60 CFU - 12 mesi
Costo e Agevolazioni
€ 5.000 ,00 (IVA esente)
* Tutti i dettagli riguardanti le AGEVOLAZIONI sono disponibili al seguente
SCADENZE IMPORTANTI
Chiusura procedura di iscrizione alla selezione
31/03/2021
Iscrizione alla selezione
A partire dalla pubblicazione del bando.
Le domande di ammissione (non vincolanti all'immatricolazione) devono essere compilate entro il 31/03/2021 tramite la piattaforma online Esse3. Se sei già iscritto/a clicca su Login e inserisci nome utente e password (come recuperare login e password). I nuovi utenti devono invece registrarsi: con la registrazione ottengono una login e password provvisoria che va modificata dopo il primo accesso. Nella sezione Segreteria -> Concorsi/Test di Ammissione/Corsi è possibile seguire la procedura guidata per compilare la domanda di ammissione al Master di II Livello in Data Science dell'Università degli Studi di Bari.
Il bando completo è consultabile qui: Master II Livello 2020/2021 - Data Science
Comitato tecnico scientifico
Pasquale Lops
Coordinatore del Master
Professore Associato
Università degli Studi di Bari
Carmelo Antonio Ardito
Professore Associato
Politecnico di Bari
Marco de GEMMIS
Professore Associato
Università degli Studi di Bari
Tommaso DI NOIA
Professore Ordinario
Politecnico di Bari
Donato MALERBA
Professore Ordinario
Università degli Studi di Bari
Francesco Moretti
Deputy CEO e CEO International Region
Fincons Group
Michele RUTA
Professore Ordinario
Politecnico di Bari
Giovanni SEMERARO
Professore Ordinario
Università degli Studi di Bari
Docenti
Annalisa Appice
Professore Associato
Università di Bari
Pierpaolo Basile
Ricercatore
Università di Bari
Michelangelo Ceci
Professore Associato
Università di Bari
Marco de Gemmis
Professore Associato
Università di Bari
Pasquale
Lops
Professore Associato
Università di Bari
Cataldo
Musto
Ricercatore
Università di Bari
Fedelucio Narducci
Professore Associato
Politecnico di Bari
Giovanni Semeraro
Professore Ordinario
Università di Bari
Massimo Bilancia
Professore Associato
Università di Bari
Antonio Rizzelli
Co-founder and R&D
at Ethica System srl
Vincenzo Patruno
Project and Data Manager at ISTAT
Morena Ragone
Esperto giuridico
Regione Puglia
Tommaso Di Noia
Professore Ordinario
Politecnico di Bari
...
Programmi di formazione aziendali
Qlik e Tableau supportano il Master tramite la concessione di software gratuito e risorse per gli studenti e certificazioni sui loro prodotti.
QlikTech
Qlik democratizza la BI, accelerando il percorso verso il valore di business. Trasforma i dati grezzi in intuizioni concrete, consentendo alle persone in tutta l'azienda di prendere decisioni più intelligenti e di ottenere risultati migliori, ogni giorno.
- Software Qlik
- Piattaforma di apprendimento Qlik Continuous Classroom
- Qualifications for Qlik Sense
- Data Literacy Certification
- Data Analytics Certification
- Curriculum di analisi dei dati con appunti didattici, video on-demand, dispense, attività e casi di utilizzo aziendali interattivi del mondo reale
- Qlik Community Academic Program Space, un forum per docenti e studenti per accedere alle risorse, collaborare con gli altri e condividere esperienze
Tableau Software
Tableau si concentra su una sola cosa: aiutare le persone a visualizzare e comprendere i dati. Con Tableau troveranno opportunità nel loro business, realizzando potenti visualizzazioni di dati.
- Software Tableau
- Tableau Prep Builder
- Tableau Certification (Discounted)
- Students dedicate resources
- Free learning resources
- The community forums are a wonderful source of information to answer Tableau related questions.
Partners edizione 2020/2021
Elenco dei partner sostenitori dell'iniziativa, attraverso opportunità di stage e di sbocchi professionali.
Exprivia SpA
Gruppo internazionale specializzato in soluzioni IT innovative
MER MEC SpA
Soluzioni high-tech per aziende ferroviarie
Cini Big Data
Centro di competenza nei settori dei
Big Data e della Data Science
SITAEL SpA
Soluzioni IT per l'accesso a servizi in ambito aereospaziale e trasporti
PLUSIMPLE SpA
Startup innovativa in ambito
sanità digitale
Artemedia SRL
Esperti nel settore IT per amministrazione pubblica e servizi
Ametlab Calceviva
Laboratorio di produzione stilistica
e officina creativa
Ecsa SRL
Soluzioni per automazione industriale e controllo di processo
WPS SRL
Piattaforme e soluzioni per l’innovazione industriale
A.di.s.u. Puglia
Agenzia per il Diritto allo Studio della Regione Puglia
Experis Italia
Talent Company di ManpowerGroup leader nella ricerca di professionisti
Planetek Italia SRL
Azienda leader nel fornire soluzioni per la valorizzazione dei dati geospaziali
SIDEA GROUP
Soluzioni di digital business innovative e su misura per ciascun cliente
Cooperativa EDP LA TRACCIA
Società leader nella fornitura di sistemi per la gestione di strutture sanitarie
InfoCamere
E' la società delle Camere di Commercio per l’innovazione e i servizi digitali
Elope Solution
Startup innovatva in ambito sviluppo software e servizi
Gianni Benzi Onlus
Fondazione no-profit per la ricerca farmacologica
Auriga SpA
SOLUZIONI SOFTWARE PER LA BANCA OMNICANALE
NEETRA SRL
Trasmettitori RF RadioTelevisivi
ICAM SRL
Soluzioni intelligenti per lo stoccaggio e l'archiviazione
Laboratorio Nazionale di intelligenza Artificiale
Contribuirsce a nuove visioni dell’AI in Italia
eMinds Srl
Servizi destinati al mercato del turismo, segmento B2B, B2C, Business Travel
Expleo Italia Spa
End-to-end, integrated engineering, quality services and management consulting for digital transformation
ALMAWAVE Srl
Tecnologie innovative per capire la voce del cliente e creare una customer experience semplice e risolutiva
Ethica System Srl
Soluzioni di Business Intelligence su piattaforma Qlik che valorizzano il patrimonio informativo aziendale
Engineering Ingegneria Informatica SpA
Il gruppo Engineering sviluppa soluzioni innovative per la Digital Finance, Smart Government & E-Health, Augmented Cities, Digital Industry e molto altro.
Primadonna SpA
Una moda vicina a tutte le donne, alle loro emozioni quotidiane, alla loro voglia di essere uniche e sempre al passo col giusto trend.
Neodata Srl
soluzioni di Digital Innovation e analisi di Big Data per le aziende collaborando periodicamente con il mondo accademico.
Sud Sistemi Srl
Affianca le imprese nei processi di innovazione organizzativa e nella adozione di soluzioni software a supporto della gestione aziendale.
FAQ
COME POSSO ISCRIVERMI AD UN SINGOLO MODULO ?
- COME POSSO ISCRIVERMI AD UN SINGOLO MODULO
Per iscriversi ai singoli moduli l'ammissione/iscrizione non avviene tramite la Segreteria on line Esse3, ma tramite la compilazione del modulo disponibile al seguente link. Una volta compilato, il modulo va inviato agli Uffici del Protocollo di Ateneo, corredato dalla marca da bollo di € 16,00, dal versamento corrispondente al costo previsto dal modulo e dal versamento di € 4,13 (quale contributo assicurativo) per ogni modulo che si voglia frequentare, da effettuarsi sul c/c postale n.8706 intestato all'Università degli Studi di Bari Aldo Moro, causale iscrizione modulo NOME MODULO e contributo assicurativo del Master DATA SCIENCE a.a.2017/2018.
SONO ISCRITTO A UN ALTRO CORSO UNIVERSITARIO. POSSO ISCRIVERMI AD UN MASTER UNIVERSITARIO ?
- SONO ISCRITTO A UN ALTRO CORSO UNIVERSITARIO. POSSO ISCRIVERMI A UN MASTER UNIVERSITARIO
No, non è consentita l'iscrizione contemporanea a più corsi di studio universitari
PARTECIPARE ALLE PROVE DI SELEZIONE COMPORTA L’IMMATRICOLAZIONE OBBLIGATORIA AL MASTER ?
- PARTECIPARE ALLE PROVE DI SELEZIONE COMPORTA L’IMMATRICOLAZIONE OBBLIGATORIA AL MASTER
No. Superata la fase di selezione, deciderai se formalizzare o meno l’iscrizione con l’immatricolazione
ENTRO QUALE TERMINE DEVO AVER CONSEGUITO IL TITOLO DI LAUREA ?
- ENTRO QUALE TERMINE DEVO AVER CONSEGUITO IL TITOLO DI LAUREA
Per iscriverti al master, devi aver conseguito una laurea di II livello entro la data di scadenza delle immatricolazioni
È PREVISTO UN ESAME AL TERMINE DI OGNI CORSO ?
- È PREVISTO UN ESAME AL TERMINE DI OGNI CORSO
Sì, al termine di ogni corso è previsto un esame di profitto a cui corrispondono CFU. Al termine di tutti i corsi è previsto un esame finale
IL COSTO DEL MASTER È DETRAIBILE DALLE TASSE ?
- IL COSTO DEL MASTER È DETRAIBILE DALLE TASSE
Sì, come tassa universitaria
EMERGENZA COVID-19, LEZIONI IN PRESENZA O A DISTANZA ?
- LE LEZIONI SI TERRANNO IN PRESENZA A MENO DI DIVERSE DISPOSIZIONI
Si terranno in presenza. Nel caso di limitazioni imposte da emergenza COVID-19 le lezioni si terranno a distanza.