Il Corso di Laurea in Statistica e Big Data propone un percorso formativo caratterizzato da marcata interdisciplinarietà. Obiettivo del Corso di Studi è la formazione di statistici con abilità nella gestione e analisi di basi dati di grandi dimensioni che sono ampiamente diffusi e radicati ormai in molteplici contesti lavorativi, soprattutto aziendali e industriali. La formazione si focalizza sugli aspetti statistici-informatici utili a sviluppare le competenze adeguate ad una corretta ed efficiente raccolta, gestione, analisi e sintesi dei Big Data.
Il percorso formativo è caratterizzato e completato da materie di tipo:
- economico-manageriale, mediante le quali lo studente approfondisce temi relativi ai contesti economici/gestionali/industriali;
- giuridico, mediante la quale lo studente acquisisce conoscenze di tipo normativo sulla relazione esistente tra i dati, l’informazione e la comunicazione.
Il Corso di Studi presenta inoltre una connotazione non solo fondata sul rigore teorico-formale ma anche di tipo applicativo proponendo al suo interno numerose attività laboratori virtuali e moduli di altre conoscenze per il Mondo del Lavoro utili a mettere in pratica le conoscenze acquisite.
Il Corso di Studi in Statistica e Big Data presenta anche un’estrema flessibilità per l’eventuale prosieguo degli studi in quanto lo studente può strutturare il proprio percorso triennale per poi continuare la propria formazione verso lauree magistrali di tipo statistico, di tipo informatico e di tipo economico-manageriale.
Piano di Studi - Statutario
| Anno | Insegnamento | SSD | CFU |
|---|---|---|---|
| 1 | Elementi di sistemi di elaborazione e programmazione | ING-INF/05 | 9 |
| 1 | Analisi matematica e geometria | MAT/05 | 9 |
| 1 | Calcolo delle probabilità | MAT/06 | 9 |
| 1 | Statistica di base | SECS-S/01 | 9 |
| 1 | Data mining e big data | SECS-S/01 | 9 |
| 1 | Algoritmi e strutture dati | INF/01 | 9 |
| 1 | Per la conoscenza di almeno una lingua straniera | – | 6 |
| 2 | Programmazione per la statistica e i big data | ING-INF/05 | 9 |
| 2 | Inferenza e modelli statistici | SECS-S/01 | 9 |
| 2 | Indicatori spazio-temporali con i big data | SECS-S/03 | 9 |
| 2 | Economia e management dell’innovazione | SECS-P/08 | 6 |
| 2 | Economia aziendale | SECS-P/07 | 6 |
| 2 | Basi di dati | ING-INF/05 | 12 |
| 2 | Finanza aziendale | SECS-P/09 | 9 |
| 2 | Altre conoscenze utili per l’inserimento nel mondo del lavoro | MDL | 3 |
| 3 | Elaborazione dei Big data per l’impresa | SECS-S/06 | 6 |
| 3 | Modelli e dati per lo sviluppo sostenibile | SECS-S/05 | 9 |
| 3 | Elementi di Economia Politica | SECS-P/01 | 6 |
| 3 | Società, cambiamento e innovazione | SPS/07 | 6 |
| 3 | Diritto della privacy e protezione dei dati personali | IUS/01 | 9 |
| 3 | Diritto dell’informatica e delle tecnologie dell’informazione | IUS/09 | 6 |
| 3 | Insegnamento a scelta | – | 12 |
| 3 | Prova Finale | – | 3 |
Obiettivi Formativi
La laurea in Statistica e i Big Data ha come principale obiettivo quello di fornire agli studenti una formazione che combina tre componenti principali: la statistica per l’analisi dei Big Data, l’informatica per gestire la complessità dei Big Data, l’economia ed il management per utilizzare gli strumenti sviluppati in ambito statistico e informatico in contesti economico e aziendali.
Per tale motivo, il corso di studi fornirà agli studenti solide conoscenze di base in ambito statistico ed informatico che saranno strumentali per l’intero percorso formativo dello studente che si completa e si arricchisce con materie di tipo economico ed aziendale (economia, economia aziendale, economia e gestione delle imprese). Tale percorso garantirà, inoltre, un bagaglio culturale articolato al fine di venire incontro alle richieste di versatilità spesso richieste nel mondo lavorativo.
I laureati in Statistica e Big Data devono:
- Possedere un’adeguata conoscenza delle discipline statistiche;
- Possedere un’adeguata conoscenza delle discipline di base nelle aree applicative individuate dalle strutture didattiche competenti;
- Possedere una buona padronanza del metodo della ricerca e di parte almeno delle tecniche proprie dei diversi settori di applicazione;
- Possedere competenze pratiche ed operative, relative alla misura, al rilevamento ed al trattamento dei dati pertinenti l’analisi statistica nei suoi vari aspetti applicativi;
- Conoscere e gestire i principali flussi informativi necessari per la produzione di informazioni su temi di natura economica e aziendale;
- Possedere gli strumenti logico-concettuali e metodologici per la progettazione ed esecuzione delle indagini statistiche (osservazionali o sperimentali) e per il trattamento informatico dei dati;
- Possedere gli strumenti logico-concettuali e metodologici per la pianificazione, la gestione, il monitoraggio e la chiusura di progetti complessi orientati al raggiungimento di deliverables con tempi e costi definiti;
- Essere in grado di utilizzare efficacemente, in forma scritta e orale, almeno una lingua dell’Unione Europea, oltre l’italiano, nell’ambito specifico di competenza e per lo scambio di informazioni generali;
- Possedere adeguate competenze e strumenti per la comunicazione e la gestione dell’informazione.
Sbocchi Occupazionali
- Tecnici statistici
- Tecnici gestori basi di dati
- Tecnici dell’acquisizione delle informazioni
Conoscenze e abilità richieste per l'accesso
Per l’ammissione al corso di laurea in Statistica e Big Data occorre essere in possesso di un diploma di scuola secondaria di secondo grado, o di altro titolo di studio conseguito all’estero e riconosciuto idoneo, e di un’adeguata preparazione iniziale. In particolare si richiede una buona cultura generale supportata da capacità logiche, il possesso di conoscenze di base di matematica e conoscenze di base degli strumenti digitali.
La verifica della preparazione iniziale avverrà tramite un test di ammissione, secondo modalità indicate nel Regolamento Didattico del Corso di Studio. Agli studenti che non superano tale test, ed intendono ugualmente iscriversi, sono assegnati gli Obblighi Formativi Aggiuntivi (OFA) che verranno assolti con attività di recupero formativo consistenti nell’obbligo a seguire i precorsi (Corsi Zero) appositamente erogati dall’Università ed a superare i relativi test finali.
Costi e iscrizioni
Per gli studenti iscritti ad una delle associazioni, sindacati o enti convenzionati con l’Ateneo, sono previste particolari agevolazioni economiche.
Agli studenti disabili, alle donne in gravidanza, agli appartenenti alle FF.OO. e FF.AA., sono riservate particolari agevolazioni economiche sulla retta universitaria.
Il pagamento può essere effettuato online in modalità e-commerce o a mezzo bonifico bancario. Iscriversi è semplicissimo, ed è possibile farlo in qualunque periodo dell’anno, senza alcun costo aggiuntivo. Chiama il nostro Team di Supporto al Numero Verde 800 27 00 23.
Metodologia di studio
- delle videolezioni disponibili 24h su 24;
- delle dispense della lezione, con riferimenti bibliografici e note;
- delle slides (arricchite da testi, tabelle, immagini, grafici) commentate in audio dal docente;
- dei test di autovalutazione per la verifica dello stato di apprendimento.
Ogni studente partecipa alle attività della propria classe virtuale, coordinata da tutor esperti. L’attività di guida/consulenza è svolta attraverso la creazione di spazi virtuali interattivi sincroni ed asincroni (forum, web conference, sessioni live, etc.) o, in caso di richieste di chiarimenti personalizzati, via e-mail.
Modalità di svolgimento degli esami
- i risultati di un determinato numero di prove intermedie (test on-line di verifica dell’apprendimento, sviluppo di elaborati, eventuali attività di laboratorio, etc.);
- la qualità della partecipazione alle attività on-line (frequenza e qualità degli interventi monitorabili attraverso la piattaforma);
- i risultati della prova finale in presenza presso le strutture universitarie.
Nell’ambito di ogni corso, gli studenti sono sottoposti, per ciascuna disciplina, ad una prova in itinere, obbligatoria ma non determinante per l’ammissione all’esame finale, allo scopo di monitorare costantemente l’apprendimento. Le prove possono essere costituite da:
- test (a risposte chiuse, a risposta aperta, a scelta multipla, etc.)
- esercizi;
- simulazioni;
- elaborati di tipo progettuale.
