Il corso di Laurea Magistrale "Statistica e data science" nasce nell'a.a. 2019-20 con l'obiettivo di formare statistici moderni in grado di analizzare dati complessi.

È possibile presentare domanda di valutazione per l'immatricolazione a.a. 2023-24.

Orientamento

Per informazioni contattare il Presidente Prof.ssa Alessandra Mattei.

L'Open Day della LM Statistica e data science si è svolto giovedì 11 maggio 2023 alle ore 15:00 al Campus Novoli, aula D4/0.02. È stato possibile seguire l'evento anche tramite Webex.

Materiale informativo relativo all'a.a. 2022-23 (per il prossimo a.a. i requisiti di accesso sono invariati e l'offerta formativa presenta solo piccole modifiche):

diapositive Open Day 2023

video Open Day 2023

Video di orientamento sulla piattaforma Federica

È possibile parlare anche con i neolaureati (ex rappresentanti degli studenti) Andrea Giovannetti, Martina Pacifici e Federica Sauro Graziano.

Il corso di laurea in breve

L'enfasi sui contenuti di data science è motivata dalle eccellenti opportunità lavorative dei laureati con tali competenze e dall'attuale attività di ricerca del dipartimento di riferimento a cui appartengono quasi tutti i docenti del CdS, ovvero il Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni 'G. Parenti' (DiSIA), che è stato riconosciuto per il 2018-22 e di nuovo per il 2023-27 come dipartimento di eccellenza, ottenendo fondi dedicati allo sviluppo di progetti su temi di data science.

Il DiSIA è dipartimento promotore del Florence Center for Data Science.

La Laurea Magistrale in "Statistica e Data Science" (classe LM-82 "Scienze statistiche") fornisce una solida strumentazione teorico-metodologica per l'analisi dei dati, al fine di estrarre informazioni a scopo conoscitivo e decisionale. Il corso di studi può essere affrontato con successo da studenti provenienti da diversi tipi di laurea (es. statistica, matematica, informatica, economia), accomunati da attitudine e interesse per l'analisi di fenomeni reali tramite metodi quantitativi.

È essenziale avere conoscenze di base di statistica e padroneggiare i fondamenti dell'analisi matematica, al livello di un primo corso di laurea triennale. Le conoscenze di informatica non sono necessarie da un punto di vista formale (non sono richiesti crediti per l'accesso), ma è importante possiedere le nozioni di base di programmazione -> per indicazioni su come acquisire le nozioni di base di programmazione con lo studio autonomo si veda la pagina sui requisiti di accesso.

Nota: gli studenti ancora iscritti ad un corso universitario possono rinforzare le conoscenze di base tramite gli esami della libera scelta (contattare il Presidente di Statistica e Data Science per avere suggerimenti).

Grazie alle molteplici opzioni di scelta degli esami, è possibile personalizzare la preparazione privilegiando gli aspetti metodologici della statistica o della data science oppure uno specifico campo applicativo (ad es. scienze sociali e demografia; biologia, medicina e ambiente; statistica ufficiale; statistica per le imprese; assicurazioni).

Il piano di studi può essere arricchito con uno o due insegnamenti da altri corsi di laurea (es. in ambito data science, informatica, ingegneria dell'informazione, matematica, economia).

Il Corso di Laurea ha due curricula:
- Generale
- Statistica Ufficiale - European Master of Official Statistics (brochure del progetto EMOS)

Il primo anno, identico per i due curricula, è composto da cinque insegnamenti riguardanti i fondamenti di probabilità, statistica e informatica. Il contenuto del secondo anno dipende dal curriculum, e nell'ambito del curriculum Generale dalle scelte relative agli esami caratterizzanti (27 crediti) e affini (21 crediti). In entrambi i curricula vi è una attività a libera scelta (9 crediti). Il curriculum Statistica Ufficiale ha un tirocinio obbligatorio da 10 crediti, mentre lo studente del curriculum Generale ha la possibilità di svolgere il tirocinio come attività a libera scelta. Informazioni dettagliate sono disponibili nel Regolamento didattico. 

Corsi del primo anno
Il primo anno, identico per i due curricula, è composto da cinque insegnamenti riguardanti i fondamenti di probabilità, statistica e informatica

• Probabilità e matematica per la statistica (primo semestre, 12 crediti)
• Inferenza statistica e metodi computazionali (primo semestre, 12 crediti)
• Teoria e pratica dei modelli statistici (secondo semestre, 12 crediti)
• Statistica Bayesiana (secondo semestre, 6 crediti)
• Algoritmi e programmazione per l'analisi dei dati (secondo semestre, 9 crediti)

I corsi del primo anno offrono anche una introduzione al software, in particolare:

• R in Inferenza statistica e metodi computazionali
• Python in Algoritmi e programmazione per l'analisi dei dati
• Stata in Teoria e pratica dei modelli statistici

 

Corsi del secondo anno (curriculum Generale)
Nel curriculum Generale, tramite la scelta degli insegnamenti caratterizzanti e affini, nonché la libera scelta, è possibile personalizzare la preparazione privilegiando un ambito specifico, ad esempio: data science; biostatistica; popolazione e società; analisi dei rischi e scienze attuariali.

Argomenti di Data Science sono trattati in vari insegnamenti del secondo anno, ad es. Multivariate analysis and statistical learning (metodi statistici impiegati nel data mining e strumenti di apprendimento statistico per la classificazione), Causal inference and program evaluation (analisi di high-dimensional data in ambito sperimentale e osservazionale), Spatial data analysis (localizzazioni GPS), Statistical analysis of network data (metodi statistici per l'analisi di reti di persone, imprese, pagine web etc.), Statistical information systems: big data, open data and semantic web (progettazione di sistemi informativi statistici e di supporto alle decisioni). Inoltre, negli insegnamenti Principles & Practices of official statistic e Design and analysis of sample surveys si tratta l’utilizzo dei Big Data per finalità di statistica ufficiale.

Corsi del secondo anno del curriculum Statistica Ufficiale - European Master of Official Statistics

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in "Statistica e Data Science", coerentemente con quanto richiesto dagli obiettivi formativi della classe, si propone di ottenere una figura di laureato che, dotato di una adeguata preparazione di base negli ambiti della Matematica, della Statistica e della Gestione informatica dei dati, sia capace di operare in vari settori di applicazione con autonomia e responsabilità e di inserirsi sul mercato del lavoro come esperto qualificato di analisi quantitative, in grado di produrre e gestire flussi informativi nonché utilizzare sistemi informatici e reti telematiche per raccogliere informazioni, elaborarle, ricavarne indicazioni strategiche, distribuirle ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più opportune. Il profilo professionale dipende dall'orientamento scelto dallo studente nell'ambito del percorso formativo offerto e dagli insegnamenti previsti nel proprio piano di studio.
Il laureato utilizza la metodologia statistica per la raccolta e l'analisi dei dati a fini interpretativi o previsionali, potendo operare in vari ambiti tra cui economico, aziendale, sociale e demografico, biomedico e sanitario, produzione di statistiche ufficiali. Svolge funzioni di supervisione, coordinamento e consulenza nell'ambito della gestione di dati a struttura complessa. Si relaziona con gli esperti disciplinari dei vari ambiti applicativi e i decisori sia nel settore pubblico che privato.
Il laureato è in grado di tradurre in termini statistici esigenze conoscitive sorte in vari campi applicativi e saper dialogare con gli esperti di settore, valutare gli aspetti etici e deontologici della professione, esaminare le fonti statistiche e pianificare la raccolta dei dati, gestire dati in forma complessa e individuare efficienti algoritmi di analisi, applicare modelli statistici per l'inferenza e la previsione, utilizzare i risultati dell'analisi statistica per descrivere fenomeni reali e fornire indicazioni a supporto di decisioni in condizioni di incertezza, divulgare in modo efficace i risultati dell'analisi statistica.

 

Sbocchi occupazionali
Il laureato ha una preparazione idonea a garantire un'ampia flessibilità di impiego in uffici studi e programmazione della pubblica amministrazione e degli enti locali, nelle unità di data analytics di medie-grandi imprese, nelle compagnie di assicurazione, in uffici marketing di imprese di produzione e di distribuzione, in società di gestione di sistemi informativi, in istituti di ricerca che operano nel campo delle scienze della vita, nelle organizzazioni nazionali e internazionali deputate alla produzione di statistiche ufficiali, in attività di consulenza professionale, con funzioni di elevata responsabilità. Utilizzando adeguatamente la flessibilità prevista nella definizione del percorso formativo, per i laureati si possono prefigurare funzioni di progettazione, sperimentazione e controllo di qualità in aziende operanti nei settori biomedico, epidemiologico, ecologico-ambientale e in aziende di medie-grandi dimensioni operanti in qualsiasi settore produttivo. La laurea in classe LM-82 consente di sostenere l'Esame di Stato di Attuario per l'iscrizione nella sezione A dell'Albo dell'Ordine Nazionale degli Attuari. 

Il sito web CareerCast, specializzato nella ricerca di lavoro, stila annualmente una classifica di 200 professioni. Scienziati dei dati e statistici stanno sempre nelle prime posizioni, in particolare nel report 2021 occupano rispettivamente la prima e la terza  posizione:

 https://www.careercast.com/jobs-rated/best-jobs-2021