Corso di Laurea Magistrale in
Data Analytics for Business and Society
Data Analytics for Business and Society
Dipartimento di Economia, San Giobbe Cannaregio 873, 30121 Venezia.
Per informazioni contattare il Campus Economico, campus.economico@unive.it
Il regolamento didattico del corso di studio ne specifica gli aspetti organizzativi: obiettivi formativi, modalità di accesso, piano di studio, esami, prova finale, sbocchi occupazionali, ecc. Per tutta la carriera universitaria, gli studenti devono fare riferimento al regolamento didattico in vigore al momento della propria immatricolazione.
Programmato, posti disponibili 65.
Il contingente riservato a studenti stranieri non comunitari residenti all'estero è di 5 posti.
Le modalità di accesso sono consultabili nella pagina dedicata all'ammissione al corso.
L'ammissione al corso di laurea magistrale richiede il possesso di requisiti curriculari minimi e di un'adeguata preparazione personale. È richiesto, inoltre, il possesso della conoscenza certificata della lingua inglese a livello almeno B2.
La verifica della personale preparazione è obbligatoria; essa avviene anche attraverso un voto minimo di laurea. Per le modalità di verifica dei requisiti curriculari e della personale preparazione si rimanda al Regolamento Didattico del Corso di Laurea magistrale e alla pagina dedicata all'ammissione al corso.
I candidati in possesso di qualifica internazionale devono aver conseguito un diploma di laurea dopo almeno 3 anni universitari. La prevalutazione del titolo è obbligatoria secondo modalità e scadenze disponibili sul portale dedicato.
Le qualifiche internazionali verranno valutate da apposite commissioni didattiche successivamente alla procedura di pre-valutazione del titolo attraverso il portale dedicato.
Ulteriori informazioni nella pagina dedicata all’immatricolazione studenti internazionali.
Il corso è rivolto principalmente a studenti di formazione economica, aziendale o di ingegneria gestionale, con spiccato interesse per l’utilizzo dei “big data” e dei metodi quantitativi, inclusi modelli di intelligenza artificiale, utili al disegno delle politiche economiche a livello micro-economico e macro-economico, alle scelte strategiche delle aziende e al mondo della finanza e dell’assicurazione.
Il corso intende approfondire sia gli aspetti computazionali, statistici ed econometrici legati al trattamento dei big data e dei dati digitali, sia le capacità di interpretazione dei fenomeni sottostanti.
Gli studenti del corso acquisiranno competenze per l’elaborazione dei dati atti a interpretare e analizzare fenomeni complessi nei settori dell'economia, della strategia, del marketing, delle risorse umane, della finanza, dell’assicurazione e delle scienze sociali in genere. Inoltre, il corso fornirà competenze avanzate su tecniche di apprendimento automatico per l'estrazione di pattern e modelli predittivi da dati digitali.
Il programma si articola in due percorsi, 'Business Application' e 'Fintech and Bigtech', che condividono una formazione quantitativa comune, con una forte base su tecnologie informatiche e metodi di apprendimento tipici dell’intelligenza artificiale, metodi di apprendimento statistico e metodi di ottimizzazione matematica per il supporto alle decisioni e all’analisi del rischio.
Ca' Foscari offre programmi formativi internazionali in collaborazione con uno o più Atenei partner, con la frequenza di una parte del percorso di studio all'estero. Al termine, le studentesse e gli studenti selezionati ottengono un doppio titolo (Double Degree: diploma cafoscarino e diploma dell'Ateneo partner) oppure un titolo congiunto (Joint Degree: diploma unico rilasciato congiuntamente dagli Atenei del consorzio), a seconda di quanto previsto dagli accordi con le università partner e dalle normative nazionali.
Diplomi doppi e congiunti attivi:
L'attività formativa prevede lezioni frontali, laboratori e stage anche all'estero, al fine di acquisire competenze ampie spendibili nel mondo del lavoro.
Durante tutto il percorso universitario le conoscenze apprese dallo studente verranno verificate attraverso esami di profitto scritti e orali.
La prova finale consiste nella redazione e discussione di una tesi scritta, elaborata dallo studente sotto la guida di un relatore. Questa consiste in un elaborato di natura teorica o empirica, organizzato in più capitoli, che contenga un indice completo, elementi di originalità nello sviluppo del tema oggetto di studio e una bibliografia esaustiva.
La discussione della tesi si svolge davanti ad una commissione che valuta in seduta comune la qualità della tesi proponendo il voto finale.
Master di I e II livello e Dottorato di Ricerca.
Specialista in Data Analysis for Business (Analisi dei dati per le imprese)
Il corso di studi fornisce una solida preparazione specifica ai propri laureati, che potranno operare con funzioni di elevata responsabilità in uno o più dei seguenti ambiti occupazionali:
Specialista in Data Analysis for Society (Analisi dei dati per la società)
Il corso di studi fornisce una solida preparazione specifica ai propri laureati, che potranno operare con funzioni di elevata responsabilità in uno o più dei seguenti ambiti occupazionali:
