Master I Livello in Data science

04 Giugno ore 15.20

Master I Livello in Data science

L’alta professionalizzazione al fine di svolgere con successo la futura attività di lavoro è il primo obiettivo dei Master universitari. È proprio questo lo spirito che muove un corso come il Master I Livello in Data science: information & knowledge management per data scientist. Lo scopo è formare professionisti che sappiano orientarsi in modo multidisciplinare nel complesso quadro del management delle Aziende. Per farlo, lo studente dovrà acquisire delle expertise diversificate di cui parleremo con precisione più avanti. Se stai pensando che un Master I Livello in Data science sia il percorso giusto per te, ti rivolgiamo una domanda: hai mai pensato di affrontare questo percorso in un’Università online? 

Si tratta, a nostro avviso, del modo migliore di imboccare un percorso universitario, oggi. Nel prosieguo dell’articolo vogliamo spiegarti perché. 

Università online: perché è la scelta da fare

Partiamo da una considerazione: sappiamo che non hai tempo da perdere. Se ti stai informando per un Master significa che hai una laurea e che hai alle spalle anni di studio universitario. Possiedi un tuo metodo di studio, e non hai bisogno di orientarti nell’ambiente universitario, lo conosci già. In quest’ottica un’Università online si sposa perfettamente con i tuoi obiettivi.

Se deciderai di iscriverti a un’Università online, infatti, avrai tutte le lezioni a disposizione, 7 giorni su 7, 24h. Questo significa che sarai tu a scegliere quando e da dove studiare. Se hai già un lavoro, se hai figli, o se hai limitate possibilità di spostamento che ti impediscono di raggiungere la facoltà, allora questo metodo è perfetto per le tue esigenze. 

Si tratta di una flessibilità impossibile da trovare nelle Università tradizionali. Le Università online conferiscono autonomia allo studente, mettendolo al centro del proprio percorso. Autonomia, però, non significa “abbandono”: ogni studente di un Ateneo telematico ha a disposizione un tutor. Alla figura del tutor abbiamo dedicato un approfondimento, che ti invitiamo a leggere per farti un’idea più precisa. Ci sono, poi, alcuni preconcetti legati alle Università online. Abbiamo sfatato un po’ di falsi miti in questo articolo, ma vogliamo darti un’ulteriore assicurazione circa l’affidabilità delle Università online. 

In Italia ci sono undici Università online regolarmente riconosciute dal MIUR (qui trovi l’elenco completo). Ciò significa che un titolo di studio acquisito in un’Università online ha il medesimo valore legale di uno ottenuto in un’Università tradizionale. 

Ora che hai un’infarinatura generale su cosa sono e cosa offrono le Università online, entriamo nello specifico dell’offerta del Master I Livello in Data science.

L’offerta del Master I Livello in Data science

Innanzitutto il Master I Livello in Data science ha una durata annuale. Dovrai acquisire 60 CFU, pari a circa 1500 ore di studio. Il master si rivolge soprattutto a laureati in Informatica, Ingegneria, Fisica, Matematica, Statistica. Se non possiedi una di queste lauree e sei interessato al Master I Livello in Data science, però, puoi candidarti, ma dovrai dimostrare di avere un’esperienza di livello nel campo dell’informatica

Le competenze che verranno acquisite nel Master I Livello in Data science si fondano sulla progettazione e realizzazione delle basi di dati e delle sorgenti informative, la progettazione e lo sviluppo di algoritmi, la comprensione, l’analisi e la gestione delle informazioni, nonché aspetti economico-giuridici e manageriali correlati alla Data Science. Gli insegnanti sono degli assoluti professionisti del settore che, oltre a insegnare la materia di riferimento, offrono spunti e consigli pratici attingendo dall’esperienza sul campo. 

Per garantire una formazione di livello che garantisca la possibilità di inserimento immediato nel mondo del lavoro, l’insegnamento sarà estremamente mirato. I corsi spazieranno da Big Data, Business Intelligence & Data Warehouse a Digital Marketing & Web Analytics, Gestione dei dati e dei processi attraverso piattaforme collaborative, Data Mining & Machine Learning, Text Mining & Natural Language Processing a Processi di comunicazione, promozione e divulgazione nella Data Science. 

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