Informazioni sul corso

Seleziona l'Anno Accademico:     2017/2018 2018/2019 2019/2020 2020/2021 2021/2022 2022/2023
Ordinamento
DATA SCIENCE, BUSINESS ANALYTICS E INNOVAZIONE  
Durata
2   Anni  
Crediti
120  
Tipo di Corso
Corso di Laurea Magistrale  
Normativa
D.M. 270/2004  
Classe di Laurea
LM-91 - Classe delle lauree magistrali in Tecniche e metodi per la societa dell'informazione
Tipo di Accesso
Accesso Libero 
Sedi Didattiche
Cagliari - Università degli Studi 
Sito del Corso
Accedi alla pagina web del Corso 
Elenco Insegnamenti per Percorso/Curriculum
PERCORSO COMUNE - Ordinamento 2018


Requisiti di accesso


Titoli
 
Un'opzione a scelta tra le seguenti
1. - Laurea di Primo Livello (triennale) - in ipotesi
2. - Laurea ante riforma (vecchio ordinamento)
3. - Laurea Magistrale
4. - Titolo straniero
5. - Laurea Specialistica


Coordinatore
CLAUDIO CONVERSANO
conversa@unica.it


Date e Scadenze


Leggi il Manifesto generale degli studi

Contribuzione studentesca


Leggi il Regolamento contribuzione studentesca

Tassa per la partecipazione ai test di ammissione ai Corsi di studio Euro 23,05
Studenti in corso - Contributo onnicomprensivo annuale da Euro 273,50 a Euro 2.932,65 in funzione dell'ISEE e dei CFU acquisiti
Studenti fuori corso - Contributo onnicomprensivo annuale da Euro 287,18 a Euro 4.498,98 in funzione dell'ISEE, dell'anno di fuori corso e dei CFU acquisiti
Imposta di bollo Euro 16
Tassa regionale ERSU per reddito complessivo familiare superiore a Euro 25.000 Euro 140
Sono previsti esoneri totali dal pagamento delle tasse o parziali (contributo calmierato e riduzioni), indicati nel Regolamento contribuzione studentesca che è opportuno consultare.

Informazioni generali


Status professionale conferito dal titolo

Specialista in analisi di Big Data, Business Analytics e gestione dei processi dell'innovazione.
piccole, medie e grandi imprese private, pubblica amministrazione, consulente professionale, imprenditore, enti di ricerca, Master di II livello, Dottorati.

Caratteristiche prova finale

La prova finale (18 CFU) consiste in un elaborato scritto preparato sotto la guida di un relatore, in lingua italiana o inglese, da discutere dinanzi ad apposita commissione, dal quale si evinca che lo studente abbia conseguito:
• la capacità di applicare le metodologie e le conoscenze acquisite affrontando, con elementi di originalità e autonomia di giudizio, problematiche connesse alla data-driven economy;
• la capacità di rappresentare e comunicare in modo efficace i risultati ottenuti;
• la capacità di gestire il processo di apprendimento, acquisendo ulteriori conoscenze e metodologie necessarie per redigere l'elaborato.
Gli elaborati puramente teorici sono in genere fortemente sconsigliati, a meno che lo studente non utilizzi una adeguata formalizzazione con elementi di originalità. A tal fine è compito del supervisore valutare se lo studente possieda, tenuto altresì conto del background curricolare, le capacità logico-matematiche necessarie per la redazione di un elaborato puramente teorico che presenti elementi di originalità. Il CdS si impegna affinché la prova finale possa fedelmente segnalare al mondo del lavoro i risultati di apprendimento acquisiti dal laureato. A tal fine lo studente è incoraggiato a progettare e, possibilmente, predisporre l'idea dell'elaborato all'interno di stage/tirocini.

Conoscenze richieste per l'accesso

Rientra nella mission del CdS l'obiettivo di ridurre il gap di competenze digitali richieste da una data-driven economy. Pertanto il CdS accoglie studenti triennali anche con background non economico in possesso di una laurea o un diploma universitario di durata triennale, o altro titolo acquisito all'estero e riconosciuto idoneo, che soddisfino i seguenti criteri:
1. Requisiti curriculari:
- 12 crediti economico-aziendali nei Settori Scientifico Disciplinari SECS-P/01, SECS-P/06, SECS-P/07, SECS-P/08;
- 15 crediti matematico-statistici nei Settori Scientifico Disciplinari SECS-S/01, SECS-S/02 ,SECS-S/03, SECS-S/04, SECS-S/05, SECS-S/06, MAT/01, MAT/02, MAT/03, MAT/04, MAT/05, MAT/06, MAT/07, MAT/08, MAT/09;
- 11 crediti INF/01,ING-INF/05;
- competenze di lingua inglese di livello B2 risultanti da esame curricolare universitario o certificazione internazionale o attestati di frequenza e profitto rilasciati dai Centri Linguistici di Ateneo.
2. Adeguata preparazione da verificarsi attraverso il superamento di una prova scritta sostenibile dagli studenti in possesso dei requisti currculari di cui al punto 1. I contenuti su cui verterà la prova saranno esplicitati nel Regolamento Didattico del corso di studio.

Lingua/e ufficiali di insegnamento e di accertamento della preparazione

ITALIANO

Sbocchi occupazionali e professionali previsti per i laureati

Specialista in analisi di Big Data, Business Analytics e gestione dei processi dell'innovazione.
piccole, medie e grandi imprese private, pubblica amministrazione, consulente professionale, imprenditore, enti di ricerca, Master di II livello, Dottorati.

Conoscenza e comprensione

Data Science
Il laureato in Data Science, Business Analytics e Innovazione avrà acquisito conoscenze e competenze:

• sulle metodologie statistiche per l'acquisizione, la manipolazione, l'analisi e la rappresentazione di Big Data;
• sui sistemi di tracciamento e sulle analisi testuali;
• sulle metodologie di marketing digitale.



Business Analytics
• sul funzionamento e la gestione dei database;
• sulle metodologie di valutazione delle performance aziendali.

Innovazione e IT
• sul ruolo svolto dalla tecnologia dell'informazione, dalle reti e dall'innovazione sul sistema economico e sulle organizzazioni.

Capacità di apprendimento

L'acquisizione di competenze interdisciplinari basate su competenze tecnico-scientifiche ed economico-manageriali consentirà al laureato di sviluppare in modo dinamico e interattivo, attraverso un approccio metodologico data-driven, un proprio modello di conoscenza; egli sarà inoltre in grado di proseguire con profitto gli studi (Master di II livello o Dottorato).
La capacità di apprendimento viene particolarmente stimolata dall'approccio interdisciplinare che caratterizza il corso. Si sviluppa gradualmente durante l'intero percorso formativo, durante lo svolgimento del tirocinio e, da ultimo, nella redazione della tesi di laurea.
La verifica della capacità di apprendimento avviene principalmente in sede di valutazione della tesi di laurea.

Abilità comunicative

Il laureato saprà “raccontare i dati”, sia in forma scritta sia orale; saprà utilizzare diagrammi, grafici per comunicare con efficacia, a interlocutori esperti e non, le informazioni e le conoscenze prodotte.
Tali abilità verranno acquisite, oltre alla frequentazione delle lezioni e lo studio individuale, attraverso la realizzazione e presentazione di progetti nei quali il laureato svilupperà la capacità di lavorare in gruppi.
Inoltre lo svolgimento di tirocini e la predisposizione della tesi finale contribuiranno in modo rilevante al conseguimento delle abilità comunicative.
La verifica delle abilità comunicative avverrà sia attraverso le prove d'esame scritte o orali sia in sede di valutazione della prova finale.

Autonomia di giudizio

Il laureato conseguirà un'elevata autonomia di giudizio in ambito economico-manageriale, grazie alla capacità di raccogliere ed interpretare i dati, estrapolando strutture ripetitive e correlazioni tra gli stessi attraverso una rigorosa metodologia, e alle conoscenze e competenze interdisciplinari acquisite.
L'autonomia di giudizio viene sviluppata attraverso lo svolgimento di simulazioni, analisi di casi concreti e l'attività connessa alla redazione della tesi finale.

La verifica dell'autonomia di giudizio avviene sia attraverso le prove scritte o orali finali sia attraverso la valutazione della prova finale.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Data Science
capacità di estrarre informazioni da grandi flussi di dati, a scopo previsionale e strategico, per finalità di marketing e di ottimizzazione strategica delle risorse aziendali;

Business Analytics
• capacità di gestire dati strutturati e utilizzo di software informatici per valutare le performance aziendali e pianificare in modo efficiente l'utilizzo delle risorse;

Innovazione e IT
• gestire il processo innovativo e le implicazioni strategico-manageriali.

Competenze associate alla funzione

Specialista in analisi di Big Data, Business Analytics e gestione dei processi dell'innovazione.
- capacità di analisi statistica di dati non strutturati e Big Data, attraverso metodi statistici di apprendimento di dati e di sistemi di tracciamento di siti web e analisi testuali;
- capacità di analisi di dati strutturati e di gestione di database relazionali, ai fini della programmazione, del controllo e della pianificazione delle risorse aziendali;
- capacità di analisi dei dati per il marketing digitale e web-analytics;
- conoscenze delle piattaforme sociali e digitali, economia dell'ICT, management dell'innovazione;
- capacità di analisi e valorizzazione dei processi innovativi attraverso l’utilizzo e l’applicazione di tecnologie ICT ai modelli organizzativo-gestionali.

Funzione in contesto di lavoro

Specialista in analisi di Big Data, Business Analytics e gestione dei processi dell'innovazione.
- analizzare, rappresentare ed estrarre informazioni da grandi flussi di dati, estrapolando tendenze e correlazioni, comunicando con efficacia i risultati di tali analisi;
- operare in gruppi interdisciplinari, costituiti da esperti con competenze informatiche ed economico-manageriali;
- effettuare analisi di processo, sviluppare soluzioni per il miglioramento, coordinare i programmatori affinché il software sviluppato sia pienamente funzionale alle esigenze dell'azienda, redigere report direzionali;
- individuare i canali e le piattaforme ideali per raggiungere il target avvalendosi di strumenti digitali;
- gestire l'innovazione e l'applicazione delle tecnologie dell'informazione.

Descrizione obiettivi formativi specifici

Il Corso di Laurea in Data Science, Business Analytics e Innovazione si propone di formare una figura professionale che sappia affrontare le sfide dell'innovazione utilizzando competenze interdisciplinari di tipo tecnico-scientifico (informatico e statistico) ed economico-manageriale. In particolare, il laureato in Data Science, Business Analytics e Innovazione è in grado di:
• prendere decisioni strategiche e operative data-driven in ambito aziendale-organizzativo attraverso la ricerca, l'acquisizione e la rappresentazione di grandi flussi di dati, effettuando previsioni ed estraendo informazioni e conoscenze;
• gestire in modo efficiente i processi nelle organizzazioni complesse, affiancando l'approccio data-driven al tradizionale sistema di pianificazione e controllo delle risorse aziendali con dati strutturati;
• gestire progetti e applicare soluzioni innovative tenendo conto delle problematiche commerciali e socio-organizzative, e delle potenzialità dei sistemi informativi e informatici e delle tecnologie di rete;
• operare in gruppi interdisciplinari, anche con funzioni di coordinamento;
• utilizzare fluentemente, in forma scritta e orale, la lingua inglese, oltre l'italiano, con riferimento anche ai lessici disciplinari; in particolare è in grado di “raccontare i dati” in modo efficace;
• sviluppare capacità imprenditoriali innovative, utilizzando competenze interdisciplinari.




Breve descrizione del percorso formativo.
Il percorso formativo prevede, come insegnamenti caratterizzanti, un minimo di 24 CFU in discipline informatiche, un minimo di 36 CFU in ambito aziendale-organizzativo, un minimo di 6 CFU nelle discipline umane, sociali, giuridiche ed economiche. Almeno 10 CFU sono rappresentati da attività da svolgersi in laboratorio. Concludono il percorso l'esame a scelta per 9 CFU e la prova finale per 18 CFU.
Nello specifico, il percorso formativo prevede a partire dal primo anno degli insegnamenti finalizzati all'acquisizione delle competenze informatiche, necessarie alla costruzione e gestione di database relazionali, e statistiche, necessarie all'analisi di grandi flussi di dati.
Tali insegnamenti caratterizzano l'approccio data-driven del corso e integreranno il tradizionale sistema di pianificazione e controllo delle risorse aziendali, che caratterizza l'area formativa di tipo economico-aziendale del corso.
In tale ambito lo studente acquisirà gli strumenti necessari alla valutazione delle performance aziendali, alla gestione del processo innovativo e all'applicazione di tecniche di marketing digitale. Le competenze dello studente verranno arricchite attraverso lo studio degli effetti che i fattori economici esercitano sulla tecnologia dell'informazione e sui network.
Completano il percorso formativo il tirocinio, l'esame a scelta e la prova finale.

Questionario e social

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