Laurea in Data Science: Carriera e Sbocchi da Data Scientist

La Data Science è la disciplina che utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre conoscenza e insight da dati strutturati e non strutturati. La Classe di Lauree Magistrali in Data Science (LM Data) è progettata per formare professionisti altamente specializzati nel padroneggiare queste tecniche.

Gli obiettivi formativi principali sono chiari:

• Preparare esperti nell’uso di metodologie matematico-statistico-informatiche avanzate (come confermato anche dalle finalità del corso).

• , imparando a contestualizzarli in diversi ambiti: economico, sanitario, scientifico, chimico o aziendale.

Organizzazione del Corso e Struttura Didattica

Il percorso di studi è intensivo e orientato alla pratica:

Durata e Crediti: La LM in Data Science ha una durata di due anni e prevede l'acquisizione di 120 Crediti Formativi Universitari (CFU).

Didattica Pratica: La formazione include regolarmente laboratori essenziali per applicare le conoscenze teoriche su set di dati reali. Una componente fondamentale è rappresentata dalla possibilità di svolgere tirocini in enti di ricerca, università e aziende, sia in Italia che all’estero, per un contatto diretto con il mondo del lavoro.

Materie di Studio e Competenze Chiave

Il piano di studi è caratterizzato da una forte multidisciplinarità che bilancia teoria e applicazione. Le discipline principali su cui si basa il percorso includono:

Matematica e Statistica: Costituiscono la base analitica del Data Scientist, coprendo argomenti come Probabilità, Analisi Statistica, Ottimizzazione e Modelli Predittivi.

Informatica: In questa sezione si approfondiscono tematiche centrali come la gestione dei Big Data, lo sviluppo e l'applicazione del Machine Learning e gli aspetti legati alla Sicurezza dei Dati e della rete.

Giuridico e Sociale: Vengono fornite competenze fondamentali in materia di Etica, Diritto e Protezione della Privacy (con particolare riferimento al GDPR) e della proprietà intellettuale. Queste nozioni sono cruciali per operare legalmente e responsabilmente con i dati.

Linguaggi e Analisi Testuale: Sono incluse materie fondamentali per l’analisi di dati non strutturati, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l’analisi di dati testuali e parlato.

Requisiti e Modalità di Ammissione

Per accedere a una Laurea Magistrale in Data Science è generalmente richiesta una solida preparazione di base.

Lauree Triennali Consigliate: I percorsi di accesso privilegiati sono le lauree in Informatica, Matematica, Statistica, Ingegneria Informatica o Gestionale, e Fisica.

CFU Obbligatori: Solitamente, l'accesso è subordinato al possesso di circa 60 CFU complessivi in specifici settori scientifico-disciplinari, come ad esempio:

• Matematica e Statistica.

• Informatica e Programmazione.

• Fisica o Ingegneria dell’informazione.

• Economia o Scienze sociali (in base all'indirizzo specifico dell'ateneo).

Ammissione e Lingua: Spesso, specialmente negli atenei a numero programmato, è previsto un colloquio di ammissione o un test per valutare la preparazione iniziale. È inoltre richiesta una comprovata conoscenza della lingua inglese, generalmente al livello B1 o B2, indispensabile per la documentazione tecnica e l'ambiente di lavoro internazionale.

⚠️ Attenzione: Le modalità e i requisiti specifici di accesso (test, scadenze, CFU esatti) sono stabiliti dal singolo ateneo. È sempre fondamentale consultare il bando di ammissione ufficiale dell'università di interesse.

Il Profilo Ideale per la LM Data Science

Chi aspira a una carriera in Data Science deve possedere non solo competenze tecniche, ma anche un particolare mindset:

• Passione per l'Analisi: Un interesse spiccato per i dati, il e l'approccio interdisciplinare.

Sbocchi Professionali, Retribuzioni e Tassi di Occupazione

Scegliere la LM Data significa investire in una carriera ad alta occupabilità. I dati mostrano un mercato del lavoro estremamente ricettivo verso questo profilo.

Ruoli Professionale Chiave:

• Data Scientist: Si occupa dell'analisi e interpretazione avanzata di grandi moli di dati per estrarre valore.

Statistiche Post-Laurea (Dati Medi Nazionali):

I vantaggi competitivi della LM in Data Science

Perché, in definitiva, un futuro Data Scientist dovrebbe scegliere questo percorso?

Scegliere la LM Data Science con UniOrienta significa diventare protagonista della rivoluzione digitale, trasformando i dati in soluzioni concrete e guidando il futuro dell'innovazione.

Data Analyst: Elabora, pulisce e visualizza i dati, traducendo le informazioni in report utili per le decisioni aziendali.

Alta Occupabilità e Retribuzione: Le competenze in Data Science sono tra le più richieste, garantendo un rapido inserimento nel mercato del lavoro e stipendi superiori alla media.