Master in Data Science for Economics, Business and Finance

Master in Data Science for Economics, Business and Finance

Nasce il primo Master di II livello in “Data Science for Economics, Business and Finance” alla Statale di Milano

Il Dipartimento di Economia, Management e Metodi Quantitativi e il Dipartimento di Informatica “Giovanni degli Antoni” dell’Università Statale di Milano hanno dato il via al primo Master in Data Science in ambito economico-gestionale-finanziario.

Obiettivi formativi

L’era dell’Industry 4.0, dell’IoT (Internet of Things) e dei Social Media ha posto aziende e istituzioni di fronte alla sfida, alla quale non possono sottrarsi, dell’analisi dei Big Data. Aziende e istituzioni sono sempre più consapevoli del potenziale dei propri dati ma difficilmente in grado di sfruttarlo.

Aziende e istituzioni sono oggi alla ricerca di nuove figure professionali che, oltre alla indispensabile conoscenza specifica del settore di riferimento, abbiano competenze di tipo statistico e informatico, ma anche quelle tipiche delle scienze economiche e sociali per poter interpretare i risultati dell’analisi dei dati in relazione ai processi economici e sociali. Questa nuova figura è chiamata “data scientist”.

(Intervento del Direttore del Master al Wired Digital Day, 6/12/17)

Il corso per master ha l’obiettivo di rispondere al fabbisogno formativo di tale figura fornendo le competenze necessarie ad analizzare e comprendere la natura dei Big Data attraverso moderne tecniche di machine learning e data mining e strumenti di cloud computing, al fine di estrarne relazioni significative e pattern ricorrenti, costruire modelli predittivi e di nowcasting che integrino Big Data con dati aziendali, di mercato e provenienti dai social media, effettuare analisi di effetti di politiche (economiche, sociali) o azioni (investimenti, campagne di marketing) ed ogni altra attività legata ai settori dell’economia, del marketing, del business e della finanza.

Prospettive occupazionali

Il corso per master si prefigge di formare la figura del data scientist che possa operare in tutti settori economici e istituzionali che necessitano di rispondere alle sfide dell’Industry 4.0, dell’IoT, Social Media e Big Data in generale.

La sfida e gli ingredienti salienti

Il master è aperto sia a laureati magistrali, sia a figure già inserite in contesti aziendali dove i Big Data sono già una realtà. Il Collegio Didattico, in accordo con i partner aziendali e istituzionali, formerà dei team misti tra i due tipi di discenti focalizzati su alcuni verticali dell’economia, del business e della finanza. I partner metteranno a disposizione dati e/o problemi che i team dovranno affrontare e/o sviscerare nello spirito di un hackaton durante il tirocinio ma utilizzando tutte le conoscenze apprese durante il corso. Il risultato dell’analisi confluirà in white paper che verrà valutato dai partner e dal Collegio Didattico.

Informazioni generali e date importanti

  • Iscrizioni: chiusura il 1 febbraio 2018
  • Colloquio di selezione: 19 febbraio 2018
  • Lezioni: dal 12 marzo a tutto luglio e poi settembre 2018
  • Discussione finale: ottobre 2018
  • Numero atteso di iscritti al corso: 25

Struttura del corso

Attività Ore CFU
Lezione frontale 370 37
Laboratorio 150 12
Tirocino 250 10
Lavoro conclusivo (tesi) 1
Totale 520 + 250 60

Elenco dei corsi

Denominazione  

Ore

Elements of computational statistics and statistical learning 30
Elements of R and Python 30
Machine learning and data mining 30
Cybersecurity and privacy 30
Distributed and parallel computing 20
Decision making with mathematical computing and optimization 30
Social Network Analysis, Social Media and Sentiment Analysis 20
Economic and financial time series analysis 30
Web scraping and crawling, open data, markup languages and data shaping 20
Databases (SQL, NoSQL), data linking and data visualization 20
Economic data science for program, policy and system evaluation 30
Strategic data science marketing: extracting new value from proprietary data 30
Financial data science for risk analysis 30
Elements of Artificial Intelligence and Expert Systems 20
TOTALE 370

Attività di Laboratorio

Denominazione  

Ore

Data mining and Machine Learning Lab  (pratica di laboratorio) 25
Cloud computing, Data Base and Web Scraping Lab (pratica di laboratorio) 25
Programming for Data Science Lab  (pratica di laboratorio) 25
Applied Data Science for Economics Lab  (pratica di laboratorio) 25
Applied Data Science for Marketing Lab (pratica di laboratorio) 25
Applied Data Science for Finance  Lab (pratica di laboratorio) 25
TOTALE 150

 

Per iscriversi

Le iscrizioni si effettuano esclusivamente per via telematica. Per procedere all’iscrizione fare riferimento a questa pagina.

Costo di iscrizione: 4500 Euro

Chiusura iscrizioni: 1 febbraio 2018

Solo 25 posti disponibili!

I Partner di questo progetto di Master

Di seguito le Aziende, Istituzioni e Associazioni di categoria che hanno deciso di aderire o hanno manifestato espressioni di interesse per questo nuovo master.  I soggetti sotto elencati contribuiscono al progetto di master in varie forme:

  • fornendo dati e problemi reali per l’hackaton finale;
  • mettendo in palio premi per gli studenti risultati più meritevoli alla fine del corso, pari al rimborso parziale o totale delle quote di iscrizione;
  • offrendo opportunità di stage in ambito Big Data & Data Science

 Assolombarda Confindustria Milano Monza e Brianza per dimensioni e rappresentanza, è l’Associazione più importante di tutto il Sistema Confindustria. Da oltre 100 anni siamo l’Associazione delle Imprese industriali e del terziario che operano nella Città Metropolitana di Milano e nelle province di Lodi, Monza e Brianza.

Clear Channel Italia è una Media Company, specializzata in Comunicazione Esterna e leader nel settore dell’Out-of-Home. Dal 1997 studia, implementa e migliora le funzionalità del Bike sharing, sistema di cui detiene il brevetto a livello internazionale, promuovendo la cultura della mobilità alternativa e la tutela dell’ambiente. In Italia gestisce i sistemi di Bike sharing station-based di Milano e di Verona.

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