PREMESSA

Il Corso di Studio Magistrale in Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale della classe LM-DATA Data Science nasce nell'anno accademico 2023/24 come trasformazione del Curriculum Data Science del Corso di Studio Magistrale in Informatica della classe LM-18.

Il Decreto Ministeriale 146 del 9/2/2021 ha istituito la nuova classe di Laurea LM-DATA Data Science con l’obiettivo di formare specialisti in grado di utilizzare tecniche matematico-statistico-informatiche all’interno di aziende e amministrazioni pubbliche e private, inclusi enti o istituti di ricerca scientifica e tecnologica, in particolare per quel che riguarda produzione, gestione, trattamento, analisi e utilizzo di grandi moli di dati in specifici settori applicativi inclusi gli ambiti biologico, chimico, fisico e geologico.

Quando è  stata istituita la nuova classe di laurea LM-DATA Data Science è stata valutata l'offerta formativa rispetto sia alle attuali esigenze del territorio e del mercato del lavoro sia alla possibilità di trarre vantaggio da collaborazioni tra colleghi della Scuola di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali che da anni svolgono attività didattica e di ricerca nel contesto della produzione e analisi di dati e del calcolo scientifico e ad alte prestazioni.

È sembrato quindi naturale trasformare il preesistente Curriculum Data Science in un nuovo corso di studio nella nuova classe di laurea LM-DATA Data Science, coinvolgendo tutti i Dipartimenti dell’area scientifica dell’Ateneo e promuovendo un corso multidisciplinare coerente con i profili di eccellenza della ricerca dei dipartimenti coinvolti.

 

OBIETTIVI FORMATIVI

Il Corso di Studio Magistrale in Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale intende fornire un percorso magistrale in un settore certamente emergente come quello della data science e del calcolo scientifico.  La professione di Data Scientist, infatti, sta emergendo naturalmente come una delle professioni più ricercate dal mercato e la domanda supera notevolmente la disponibilità effettiva di tali figure.  Il corso di studio ha quindi l’obiettivo di formare figure professionali in grado di dare risposta ai quesiti di ricerca provenienti dalla presenza pervasiva di dati complessi, sia strutturati che non strutturati, e ad elevata dimensionalità (i cosiddetti big-data) nei più svariati campi di applicazione; in particolare, in ambiti scientifici di natura interdisciplinare che coinvolgono la biologia, la chimica, la fisica, e la geologia.

Tale obiettivo viene raggiunto tramite l’acquisizione di solide competenze teoriche e pratiche in vari campi dell’informatica, della matematica e della statistica e la loro applicazione attraverso diversi percorsi declinati nei vari ambiti scientifici, inclusi quelli di approfondimento dell’informatica e della matematica per la data science, il calcolo scientifico e l'intelligenza artificiale.

 

REQUISITI DI INGRESSO

Si veda Per Iscriversi.

ARTICOLAZIONE DEL CORSO DI STUDIO

Il Corso di Studio è articolato su 2 anni per un totale di 120 crediti formativi (CFU) e di norma l'attività dello studente corrisponde al conseguimento di 60 CFU all'anno. Sono previste le seguenti tipologie di attività formative:

• 27 CFU di formazione caratterizzante matematico-statistica;
• 27 CFU di formazione caratterizzante informatica;
• 6 CFU di formazione caratterizzante giuridico-linguistica;
• 18 CFU di formazione affine;
• 18 CFU di formazione a scelta autonoma dello studente;
• 24 CFU per la prova finale e ulteriori attività formative.

Al fine di valorizzare l’eterogeneità degli studenti in ingresso, il Corso di Studio offre attività caratterizzanti diversificate e un’ampia gamma di insegnamenti affini su temi emergenti di Data Science. Ciò consente di offrire agli studenti, in funzione anche dei propri interessi, ampia possibilità di scelta e approfondimento di conoscenze e competenze su tematiche scientifiche emergenti. In particolare, alcuni insegnamenti caratterizzanti per la formazione informatica, matematica e statistica, previsti al primo anno, devono essere scelti dallo studente in funzione delle proprie conoscenze e competenze. Sono poi previsti, sempre al primo anno, insegnamenti caratterizzanti obbligatori per tutti gli studenti. Analoga considerazione vale per un insieme di insegnamenti affini  a scelta dello studente, che possono essere selezionati sempre in funzione delle conoscenze e competenze di ingresso.

Le attività formative affini e integrative coniugano competenze di matematica, statistica e informatica con ambiti disciplinari quali quelli della biologia, della chimica, della fisica e della geologia (ad esempio, la biologia e la chimica computazionale; i metodi predittivi della biologia strutturale, della fisica statistica, della fisica dei sistemi complessi e della geologia moderna; i metodi per l’analisi di dati biologici, geologici a caratterizzazione spaziale e della chimica ambientale, e delle immagini nei vari campi della fisica). Inoltre, le attività affini e integrative ampliano le competenze matematiche, statistiche e informatiche in specifici ambiti metodologici e applicativi di ausilio alla Data Science.

Tramite queste scelte, sia nell'ambito delle materie caratterizzanti che di quelle affini, le competenze scientifiche di base degli studenti vengono livellate, offrendo, altresì, la possibilità di specializzarsi su tematiche più avanzate. Inoltre, in vari insegnamenti saranno previsti progetti e attività in laboratorio che permetteranno allo studente di confrontarsi direttamente con gli strumenti della Data Science più avanzati e con la risoluzione di problemi concreti.

Per quanto riguarda le attività formative autonomamente scelte dallo studente,  potranno essere selezionati insegnamenti caratterizzanti e affini non scelti in precedenza oppure insegnamenti fra quelli attivati nell’Ateneo. La scelta di tali attività è libera purché coerente con il progetto formativo.

Gli insegnamenti  saranno tenuti in lingua italiana, tranne alcuni insegnamenti affini a scelta che saranno in lingua inglese. Le attività previste nel corso dei 2 anni, con il relativo carico didattico, sono descritte alla pagina Organizzazione delle attività didattiche.

 

TESI DI LAUREA

La seconda metà del secondo anno sarà quasi esclusivamente dedicata, sotto la supervisione di un membro del Consiglio di Corso di Studio, ad attività di approfondimento e alla realizzazione di un progetto teorico o pratico che porterà alla stesura di un elaborato personale originale (prova finale).

 

SBOCCHI PROFESSIONALI

Il laureato magistrale in Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale sarà in possesso delle competenze per rivolgersi direttamente a pubbliche amministrazioni, enti, imprese e laboratori  che sono attivi in settori quali la gestione di grandi basi di dati e la raccolta, il trattamento e l’analisi di grandi quantità di dati, in particolare negli ambiti della biologia, della chimica, della fisica e della geologia, nonché la produzione di dati tramite simulazioni numeriche.

In particolare, si possono individuare due principali sbocchi occupazionali e professionali:

• il primo, esperto di sistemi e metodologie per la gestione, la sicurezza, la modellazione e l'analisi di dati, corrispondente a percorsi che includono corsi caratterizzanti di livello più avanzato e approfondimenti dell'informatica e della matematica per la data science e il calcolo scientifico;
• il secondo, esperto nella produzione ed elaborazione di dati scientifici, corrispondente a percorsi che approfondiscono soprattutto le applicazioni scientifiche in biologia, chimica, fisica e  geologia.

Dato l’enorme interesse verso la ricerca scientifica nel settore, sia ovviamente da parte dell’accademia che da parte delle industrie più avanzate, il corso di laurea cercherà di favorire le menti più brillanti incoraggiandole a proseguire con studi di terzo livello.