Informazioni Generali

    • Classe di Laurea: L-41 (Statistica)
    • Durata: 3 Anni
    • Crediti Formativi (CFU): 180 CFU
    • Modalità di Erogazione: Full online tramite piattaforma e-learning (video-lezioni, laboratori virtuali, materiali didattici, test di autovalutazione accessibili 24/7).

    Obiettivi Formativi

    Il corso risponde alla forte domanda di Data Analyst, Data Scientist e specialisti nell'estrazione di valore da grandi basi di dati (Big Data). Unisce la solida preparazione matematico-statistica con competenze metodologiche informatiche ed economico-aziendali.

    Il percorso sviluppa competenze in:

    • Metodologia Statistica Avanzata: Modellazione probabilistica, inferenza, analisi multivariata e serie storiche.
    • Informatica e Data Science: Architetture hardware/software, programmazione, algoritmi, gestione di database e infrastrutture Big Data.
    • Business Intelligence e Intelligenza Artificiale: Tecniche di Machine Learning, Data Mining e strumenti di supporto alle decisioni aziendali.
    • Competenze Economico-Gestionali: Comprensione delle dinamiche dei mercati e ottimizzazione dei processi organizzativi basata sui dati.

    Piani di Studio ed Elenco Esami

    Il percorso formativo prevede un'ossatura comune e si articola in due differenti indirizzi (curricula):

    1. Indirizzo: Statutario

    (Orientato alle metodologie statistiche quantitative e all'estrazione/gestione di complessi volumi di Big Data)

    Primo Anno
    • Analisi Matematica e Geometria (MAT/05) – 9 CFU
    • Calcolo delle Probabilità (MAT/06) – 9 CFU
    • Statistica di Base (SECS-S/01) – 9 CFU
    • Elementi di Sistemi di Elaborazione e Programmazione (ING-INF/05) – 9 CFU
    • Data Mining e Big Data (SECS-S/01) – 9 CFU
    • Algoritmi e Strutture Dati (INF/01) – 9 CFU
    • Lingua Inglese – 6 CFU
    Secondo Anno
    • Statistica Inferenziale (SECS-S/01) – 9 CFU
    • Economia ed Organizzazione Aziendale (ING-IND/35 o SECS-P/07) – 9 CFU
    • Sistemi di Basi di Dati e Big Data Management (ING-INF/05) – 9 CFU
    • Modelli Statistici per i Mercati e la Finanza (SECS-S/06) – 9 CFU
    • Metodi Numerici per la Data Science (MAT/08) – 6 CFU
    • Insegnamento a Scelta dello Studente – 12 CFU
    Terzo Anno
    • Machine Learning e Statistical Learning (SECS-S/01 o ING-INF/05) – 9 CFU
    • Analisi delle Serie Storiche e Previsione (SECS-S/01) – 9 CFU
    • Ricerca Operativa e Modelli di Ottimizzazione (MAT/09) – 9 CFU
    • Diritto della Protezione dei Dati e Privacy (GDPR) (IUS/01 o IUS/10) – 6 CFU
    • Tirocinio Formativo / Project Work – 4 CFU
    • Prova Finale (Tesi di Laurea) – 6 CFU

    2. Indirizzo: Statistica e AI per le Aziende

    (Focalizzato sull'integrazione tra modelli statistici, algoritmi di Intelligenza Artificiale e strategie decisionali d'impresa)

    Primo Anno
    • Analisi Matematica e Geometria (MAT/05) – 9 CFU
    • Calcolo delle Probabilità (MAT/06) – 9 CFU
    • Statistica di Base (SECS-S/01) – 9 CFU
    • Elementi di Programmazione per l'AI (ING-INF/05) – 9 CFU
    • Algoritmi e Data Structures (INF/01) – 9 CFU
    • Economia Aziendale e Processi d'Impresa (SECS-P/07) – 9 CFU
    • Lingua Inglese – 6 CFU
    Secondo Anno
    • Statistica e Data Analytics Aziendale (SECS-S/01) – 9 CFU
    • Fondamenti di Artificial Intelligence e Machine Learning (ING-INF/05) – 9 CFU
    • Basi di Dati per l'Azienda Digitale (ING-INF/05) – 9 CFU
    • Marketing Analytics e Comportamento del Consumatore (SECS-P/08) – 9 CFU
    • Statistica Computazionale (SECS-S/01) – 6 CFU
    • Insegnamento a Scelta dello Studente – 12 CFU
    Terzo Anno
    • AI Generativa e Big Data per i Processi Aziendali (ING-INF/05) – 9 CFU
    • Analisi delle Serie Storiche per l'Economia (SECS-S/01) – 9 CFU
    • Metodi di Ottimizzazione per le Decisioni Aziendali (MAT/09) – 9 CFU
    • Etica dell'AI e Diritto dei Dati (IUS/01) – 6 CFU
    • Tirocinio Formativo / Project Work su Casi Aziendali – 4 CFU
    • Prova Finale (Tesi di Laurea) – 6 CFU

    Sbocchi Professionali

    I laureati della classe L-41 in Statistica e Big Data acquisiscono competenze essenziali per operare nei settori manifatturiero, bancario, assicurativo, delle consulenze e delle ICT:

    • Data Analyst & Junior Data Scientist: Estrazione, analisi ed elaborazione di grandi masse di dati per ricavare pattern e trend informativi.
    • Specialista in Business Intelligence: Progettazione di report, dashboard dinamiche e modelli previsionali a supporto del management aziendale.
    • Specialista in Machine Learning & AI Applicata: Sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico per la classificazione e la predizione dei dati.
    • Analista di Mercato e Customer Analytics: Modellazione dei comportamenti dei clienti, segmentazione e ottimizzazione di campagne di marketing.
    • Albo dei Statistici: Possibilità di iscrizione all'Albo professionale previo superamento delle procedure previste.
    • Prosieguo degli Studi: Accesso a Corsi di Laurea Magistrale nelle classi LM-82 (Scienze Statistiche), LM-91 (Tecniche e Metodi per la Società dell'Informazione), LM-31 (Ingegneria Gestionale) o LM-66 (Sicurezza Informatica).