Tipo Corso:
Laurea Magistrale
Durata (anni):
2
Sede:
BRESCIA
Course Catalogue:
Programma E Obiettivi
Obiettivi
Il corso di laurea magistrale in Analytics and Data Science for Economics and Management (ADSEM) forma professionisti con le conoscenze e le competenze tecniche necessarie ad elaborare modelli che, sfruttando grandi basi di dati,contribuiscano alla definizione delle strategie di aziende ed amministrazioni pubbliche e private nei campi dell'economia, del marketing, del controllo di gestione, della business intelligence e delle scienze sociali.
Il corso di laurea magistrale ADSEM si caratterizza per:
1) il profilo individuato come obiettivo, che è quello di un professionista in grado di interloquire con le direzioni strategiche delle organizzazioni,
fornendo supporto sulla base dell'elaborazione di modelli che sfruttano grandi basi di dati;
2) il riferimento a tre ambiti di conoscenze con pesi sostanzialmente equivalenti, coerenti con il profilo obiettivo: le conoscenze di carattere informatico, quelle statistico-matematiche e quelle delle discipline economiche, aziendali e giuridiche;
3) il peso considerevole assegnato alle attività laboratoriali, di tirocinio e alla prova finale (per un totale di 24 CFU su 120);
4) l'attenzione posta alle soft skills, tramite l'adozione di modalità didattiche che ne facilitino l'acquisizione.
In particolare, le attività formative obbligatorie in ambito informatico assicurano un'adeguata conoscenza dei linguaggi di programmazione utili per la data science; delle nozioni fondamentali dei database relazionali e delle tecniche per il trattamento di dati strutturati e non; di una prospettiva generale
sull'intelligenza artificiale, nonché l'acquisizione dei principali modelli di machine learning e deep learning.
Nell'area statistico-matematica, le attività formative obbligatorie approfondiscono gli aspetti metodologici, computazionali ed applicativi dei modelli statistici e algoritmici dello statistical learning (supervisionato e non supervisionato) e dei metodi di risoluzione dei problemi complessi di ottimizzazione (lineari, interi e multicriterio) tipici delle attività gestionali.
Infine, le attività formative obbligatorie delle discipline economiche, aziendali e giuridiche, forniscono conoscenze indispensabili per la contestualizzazione e comprensione dei problemi, per relazionarsi alle altre funzioni organizzative e proporre efficacemente soluzioni innovative.
In specifico, le attività permettono di acquisire le necessarie conoscenze delle innovazioni giuridiche indotte dalla diffusione delle tecnologie digitali, tra cui quelle riguardanti l'accessibilità dei dati digitali, la tutela della privacy e la profilazione, il copyright, la contrattualistica digitale; le competenze per l'analisi delle misurazioni economiche d'azienda e relativi sistemi di valutazione delle performance coerenti con i processi di digitalizzazione e dei processi di marketing, con particolare riguardo a quello digitale e interattivo; la capacità di utilizzare modelli economici per analizzare le strutture dei mercati in cui i dati sono oggetto di scambio, fattore produttivo e innovativo e di approcciare i problemi di valutazione delle politiche economiche, aziendali e sociali in genere.
Gli insegnamenti del corso di laurea magistrale – coerentemente con i loro contenuti e gli obiettivi formativi del corso – prevedono lezioni, esercitazioni di laboratorio e attività progettuali autonome tali da garantire un'adeguata preparazione sia metodologica sia pratica, con ricorso a dati reali e casi di studio specifici.
Il percorso di studi è completato su base individuale con gli insegnamenti liberi, la scelta tra i laboratori ed i tirocini offerti anche in collaborazione con le realtà produttive. Tali scelte sono orientate anche alla preparazione della tesi per la prova finale che conclude il percorso formativo con un elaborato che deve avere carattere di originalità.
Il corso di laurea magistrale ADSEM si caratterizza per:
1) il profilo individuato come obiettivo, che è quello di un professionista in grado di interloquire con le direzioni strategiche delle organizzazioni,
fornendo supporto sulla base dell'elaborazione di modelli che sfruttano grandi basi di dati;
2) il riferimento a tre ambiti di conoscenze con pesi sostanzialmente equivalenti, coerenti con il profilo obiettivo: le conoscenze di carattere informatico, quelle statistico-matematiche e quelle delle discipline economiche, aziendali e giuridiche;
3) il peso considerevole assegnato alle attività laboratoriali, di tirocinio e alla prova finale (per un totale di 24 CFU su 120);
4) l'attenzione posta alle soft skills, tramite l'adozione di modalità didattiche che ne facilitino l'acquisizione.
In particolare, le attività formative obbligatorie in ambito informatico assicurano un'adeguata conoscenza dei linguaggi di programmazione utili per la data science; delle nozioni fondamentali dei database relazionali e delle tecniche per il trattamento di dati strutturati e non; di una prospettiva generale
sull'intelligenza artificiale, nonché l'acquisizione dei principali modelli di machine learning e deep learning.
Nell'area statistico-matematica, le attività formative obbligatorie approfondiscono gli aspetti metodologici, computazionali ed applicativi dei modelli statistici e algoritmici dello statistical learning (supervisionato e non supervisionato) e dei metodi di risoluzione dei problemi complessi di ottimizzazione (lineari, interi e multicriterio) tipici delle attività gestionali.
Infine, le attività formative obbligatorie delle discipline economiche, aziendali e giuridiche, forniscono conoscenze indispensabili per la contestualizzazione e comprensione dei problemi, per relazionarsi alle altre funzioni organizzative e proporre efficacemente soluzioni innovative.
In specifico, le attività permettono di acquisire le necessarie conoscenze delle innovazioni giuridiche indotte dalla diffusione delle tecnologie digitali, tra cui quelle riguardanti l'accessibilità dei dati digitali, la tutela della privacy e la profilazione, il copyright, la contrattualistica digitale; le competenze per l'analisi delle misurazioni economiche d'azienda e relativi sistemi di valutazione delle performance coerenti con i processi di digitalizzazione e dei processi di marketing, con particolare riguardo a quello digitale e interattivo; la capacità di utilizzare modelli economici per analizzare le strutture dei mercati in cui i dati sono oggetto di scambio, fattore produttivo e innovativo e di approcciare i problemi di valutazione delle politiche economiche, aziendali e sociali in genere.
Gli insegnamenti del corso di laurea magistrale – coerentemente con i loro contenuti e gli obiettivi formativi del corso – prevedono lezioni, esercitazioni di laboratorio e attività progettuali autonome tali da garantire un'adeguata preparazione sia metodologica sia pratica, con ricorso a dati reali e casi di studio specifici.
Il percorso di studi è completato su base individuale con gli insegnamenti liberi, la scelta tra i laboratori ed i tirocini offerti anche in collaborazione con le realtà produttive. Tali scelte sono orientate anche alla preparazione della tesi per la prova finale che conclude il percorso formativo con un elaborato che deve avere carattere di originalità.
Conoscenze e capacità di comprensione
Risultati attesi
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management sviluppano le conoscenze e le competenze per affrontare gli aspetti informatici, matematici, statistici e computazionali dell'elaborazione dei dati e gli elementi per affrontare le questioni economiche e gestionali con un approccio innovativo. La necessaria combinazione di conoscenze economiche e quantitative, per interpretare i problemi complessi e rivestire un ruolo chiave nella loro soluzione, rappresenta un aspetto qualificante del corso di laurea magistrale.
Acquisizione della conoscenza e comprensione
Le capacità di comprensione sono acquisite attraverso l'ausilio di forme didattiche tradizionali (lezioni ed esercitazioni in aula e nei laboratori informatici, studio individuale); con il ricorso a strumenti innovativi di comunicazione (servizi di tutorato, e-learning, risorse disponibili in
internet); con lo sviluppo di specifiche attività, individuali e di gruppo, nei laboratori progettuali.
Verifica della conoscenza e comprensione
La verifica delle conoscenze acquisite e della loro comprensione è basata su esami di tipo tradizionale nonché su verifiche di attività svolte nei laboratori informatici e nella realizzazione di progetti. Le verifiche in itinere e finali dei risultati di apprendimento attesi si prefiggono di accertare le conoscenze acquisite, la capacità di selezionare autonomamente gli strumenti analitici, i modelli e i dati di volta in volta più appropriati per la soluzione dei problemi complessi, la capacità di organizzare le proprie conoscenze in modo corretto e sistematico, la consapevolezza critica maturata.
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management sviluppano le conoscenze e le competenze per affrontare gli aspetti informatici, matematici, statistici e computazionali dell'elaborazione dei dati e gli elementi per affrontare le questioni economiche e gestionali con un approccio innovativo. La necessaria combinazione di conoscenze economiche e quantitative, per interpretare i problemi complessi e rivestire un ruolo chiave nella loro soluzione, rappresenta un aspetto qualificante del corso di laurea magistrale.
Acquisizione della conoscenza e comprensione
Le capacità di comprensione sono acquisite attraverso l'ausilio di forme didattiche tradizionali (lezioni ed esercitazioni in aula e nei laboratori informatici, studio individuale); con il ricorso a strumenti innovativi di comunicazione (servizi di tutorato, e-learning, risorse disponibili in
internet); con lo sviluppo di specifiche attività, individuali e di gruppo, nei laboratori progettuali.
Verifica della conoscenza e comprensione
La verifica delle conoscenze acquisite e della loro comprensione è basata su esami di tipo tradizionale nonché su verifiche di attività svolte nei laboratori informatici e nella realizzazione di progetti. Le verifiche in itinere e finali dei risultati di apprendimento attesi si prefiggono di accertare le conoscenze acquisite, la capacità di selezionare autonomamente gli strumenti analitici, i modelli e i dati di volta in volta più appropriati per la soluzione dei problemi complessi, la capacità di organizzare le proprie conoscenze in modo corretto e sistematico, la consapevolezza critica maturata.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Risultati attesi:
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management acquisiscono un'adeguata combinazione di conoscenze interdisciplinari quantitative ed economico-aziendali per interpretare problemi complessi caratterizzati dalla disponibilità di grandi moli di dati e proporre soluzioni innovative applicando le conoscenze descritte nella sezione precedente.
Nello specifico, i laureati magistrali:
- Utilizzano in modo autonomo la modellistica statistica adeguata per l'analisi di big data di natura diversa.
- Coniugano i metodi e i modelli statistici con la metodologia e le tecnologie dell'informatica al fine di trasformare i dati in informazioni a supporto delle scelte strategiche in diversi ambiti economici e di management.
- Padroneggiano tecniche di data visualization al fine di comunicare in maniera efficace i risultati delle analisi condotte.
- Utilizzano in modo autonomo gli strumenti della modellistica matematica ai fini della prescriptive analytics a supporto delle decisioni strategiche delle organizzazioni in cui operano.
- Gestiscono in maniera efficace ed efficiente i big data generati dall'operare delle organizzazioni o acquisiti da fonti esterne.
- Contribuiscono all'analisi dei mercati e dei contesti all'interno dei quali le organizzazioni operano e alla valutazione quantitativa delle strategie da esse adottate.
- Comprendono le norme che regolano le attività di gestione dei dati ed il funzionamento degli algoritmi, e le conseguenze etiche e sociali delle attività intraprese.
- Supportano il processo di sviluppo digitale delle imprese e delle istituzioni pubbliche e private.
- Sviluppano le attività di problem-setting e problem-solving nell'ambito di imprese innovative e dei nuovi modelli di business;
- Comunicano e collaborano in modo efficace sia con figure professionali specialistiche sia con gli organi di governo delle organizzazioni in cui operano.
Acquisizione della capacità di applicare conoscenza e comprensione:
Le capacità applicative sono acquisite attraverso l'ausilio di forme didattiche innovative basate su un ampio utilizzo di strumenti e tecnologie digitali: esercitazioni in laboratori informatici, elearning, utilizzo di software di ottimizzazione e visualizzazione, statistico ed econometrico anche di tipo open source.
Oltre a tali attività, per favorire lo sviluppo delle capacità applicative, il
percorso formativo prevede seminari e testimonianze di esperti riguardanti le tematiche rilevanti del corso di laurea magistrale.
Infine, il percorso formativo prevede lo svolgimento di tirocini formativi, laboratori progettuali e la redazione di una tesi finale come momenti centrali per l'applicazione delle conoscenze acquisite.
Verifica della capacità di applicare conoscenza e comprensione:
L'accertamento delle capacità applicative avviene prevalentemente valutando l'esito delle attività svolte dagli studenti nell'ambito delle aree chiave: "computer science", "statistics", "analytics", " ecomics, management & law", nonchè nella valutazione dei lavori di tesi effettuati in sinergia con l'attività di tirocinio formativo o dei laboratori progettuali.
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management acquisiscono un'adeguata combinazione di conoscenze interdisciplinari quantitative ed economico-aziendali per interpretare problemi complessi caratterizzati dalla disponibilità di grandi moli di dati e proporre soluzioni innovative applicando le conoscenze descritte nella sezione precedente.
Nello specifico, i laureati magistrali:
- Utilizzano in modo autonomo la modellistica statistica adeguata per l'analisi di big data di natura diversa.
- Coniugano i metodi e i modelli statistici con la metodologia e le tecnologie dell'informatica al fine di trasformare i dati in informazioni a supporto delle scelte strategiche in diversi ambiti economici e di management.
- Padroneggiano tecniche di data visualization al fine di comunicare in maniera efficace i risultati delle analisi condotte.
- Utilizzano in modo autonomo gli strumenti della modellistica matematica ai fini della prescriptive analytics a supporto delle decisioni strategiche delle organizzazioni in cui operano.
- Gestiscono in maniera efficace ed efficiente i big data generati dall'operare delle organizzazioni o acquisiti da fonti esterne.
- Contribuiscono all'analisi dei mercati e dei contesti all'interno dei quali le organizzazioni operano e alla valutazione quantitativa delle strategie da esse adottate.
- Comprendono le norme che regolano le attività di gestione dei dati ed il funzionamento degli algoritmi, e le conseguenze etiche e sociali delle attività intraprese.
- Supportano il processo di sviluppo digitale delle imprese e delle istituzioni pubbliche e private.
- Sviluppano le attività di problem-setting e problem-solving nell'ambito di imprese innovative e dei nuovi modelli di business;
- Comunicano e collaborano in modo efficace sia con figure professionali specialistiche sia con gli organi di governo delle organizzazioni in cui operano.
Acquisizione della capacità di applicare conoscenza e comprensione:
Le capacità applicative sono acquisite attraverso l'ausilio di forme didattiche innovative basate su un ampio utilizzo di strumenti e tecnologie digitali: esercitazioni in laboratori informatici, elearning, utilizzo di software di ottimizzazione e visualizzazione, statistico ed econometrico anche di tipo open source.
Oltre a tali attività, per favorire lo sviluppo delle capacità applicative, il
percorso formativo prevede seminari e testimonianze di esperti riguardanti le tematiche rilevanti del corso di laurea magistrale.
Infine, il percorso formativo prevede lo svolgimento di tirocini formativi, laboratori progettuali e la redazione di una tesi finale come momenti centrali per l'applicazione delle conoscenze acquisite.
Verifica della capacità di applicare conoscenza e comprensione:
L'accertamento delle capacità applicative avviene prevalentemente valutando l'esito delle attività svolte dagli studenti nell'ambito delle aree chiave: "computer science", "statistics", "analytics", " ecomics, management & law", nonchè nella valutazione dei lavori di tesi effettuati in sinergia con l'attività di tirocinio formativo o dei laboratori progettuali.
Autonomia di giudizi
Risultati attesi:
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management, grazie alla loro formazione interdisciplinare, sono in grado di individuare in autonomia tecnologie, modellistiche e dati adeguati per analizzare fenomeni complessi, rispondere ai fabbisogni conoscitivi e decisionali nell'ambito dell'economia, del marketing, del controllo di gestione, della sostenibilità, della business intelligence e delle scienze sociali in generale.
L'autonomia di giudizio dei laureati magistrali è favorita dalla loro capacità di sviluppare e utilizzare:
- metodi descrittivi, di integrazione e visualizzazione che migliorano la conoscenza di fenomeni multiformi;
- modelli predittivi per l'analisi prospettica;
- modelli prescrittivi per supportare le decisioni;
- metodi valutativi per le analisi di impatto.
Modalità di raggiungimento e verifica:
Lo sviluppo delle capacità sopra indicate, utili per raggiungere l'autonomia di giudizio dei laureati magistrali, deriva dalle diverse attività formative (attività didattiche d'aula, tirocini, laboratori progettuali, preparazione della tesi) utili per sviluppare e consolidare tale autonomia.
Il raggiungimento degli obiettivi formativi è verificato nell'ambito della valutazione finale delle varie attività formative e della tesi di laurea magistrale.
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management, grazie alla loro formazione interdisciplinare, sono in grado di individuare in autonomia tecnologie, modellistiche e dati adeguati per analizzare fenomeni complessi, rispondere ai fabbisogni conoscitivi e decisionali nell'ambito dell'economia, del marketing, del controllo di gestione, della sostenibilità, della business intelligence e delle scienze sociali in generale.
L'autonomia di giudizio dei laureati magistrali è favorita dalla loro capacità di sviluppare e utilizzare:
- metodi descrittivi, di integrazione e visualizzazione che migliorano la conoscenza di fenomeni multiformi;
- modelli predittivi per l'analisi prospettica;
- modelli prescrittivi per supportare le decisioni;
- metodi valutativi per le analisi di impatto.
Modalità di raggiungimento e verifica:
Lo sviluppo delle capacità sopra indicate, utili per raggiungere l'autonomia di giudizio dei laureati magistrali, deriva dalle diverse attività formative (attività didattiche d'aula, tirocini, laboratori progettuali, preparazione della tesi) utili per sviluppare e consolidare tale autonomia.
Il raggiungimento degli obiettivi formativi è verificato nell'ambito della valutazione finale delle varie attività formative e della tesi di laurea magistrale.
Abilità comunicative
Risultati attesi:
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management acquisiscono le seguenti abilità comunicative:
- saper dialogare in modo efficace con interlocutori specialisti e non specialisti, interni ed esterni all'organizzazione;
- esprimere in modo appropriato e argomentato i concetti in lingua inglese;
- saper comunicare efficacemente informazioni attraverso le tecnologie digitali e di data visualization;
- saper collaborare in team utilizzando le tecnologie digitali.
Modalità di raggiungimento e verifica:
Le abilità comunicative sopra indicate sono sviluppate in occasione delle attività formative che prevedono la preparazione e la presentazione orale di relazioni, documenti scritti e report.
L'acquisizione di tali abilità avviene, inoltre, tramite l'attività svolta dallo studente per la preparazione della tesi, la discussione della medesima, in occasione dei tirocini-stage offerti e dei laboratori progettuali.
Tali abilità sono verificate nell'ambito della valutazione finale delle diverse attività formative.
La lingua inglese è utilizzata in tutte le attività formative.
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management acquisiscono le seguenti abilità comunicative:
- saper dialogare in modo efficace con interlocutori specialisti e non specialisti, interni ed esterni all'organizzazione;
- esprimere in modo appropriato e argomentato i concetti in lingua inglese;
- saper comunicare efficacemente informazioni attraverso le tecnologie digitali e di data visualization;
- saper collaborare in team utilizzando le tecnologie digitali.
Modalità di raggiungimento e verifica:
Le abilità comunicative sopra indicate sono sviluppate in occasione delle attività formative che prevedono la preparazione e la presentazione orale di relazioni, documenti scritti e report.
L'acquisizione di tali abilità avviene, inoltre, tramite l'attività svolta dallo studente per la preparazione della tesi, la discussione della medesima, in occasione dei tirocini-stage offerti e dei laboratori progettuali.
Tali abilità sono verificate nell'ambito della valutazione finale delle diverse attività formative.
La lingua inglese è utilizzata in tutte le attività formative.
Capacità di apprendimento
Risultati attesi:
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management sono in grado di gestire in autonomia le principali fasi di acquisizione di ulteriori conoscenze in più settori del sapere.
Sanno affrontare la molteplicità di significato dei concetti appresi, grazie alle abilità cognitive maturate in modo indipendente e proattivo durante il percorso di apprendimento.
Sono quindi in grado di affrontare in modo adeguato l'attività formativa universitaria successiva (dottorati di ricerca e master di secondo livello) oppure di inserirsi nel mondo del lavoro assimilando facilmente eventuale formazione specifica o on the job, di apprendere autonomamente o tramite l'uso di strumenti di e-learning e MOOC (Massive Open Online Courses).
La capacità di apprendimento si inserisce in un contesto economico-sociale in continua evoluzione, connotato da significativi processi di digitalizzazione e innovazione, le cui sfide i laureati magistrali sono in grado di affrontare.
Modalità di raggiungimento e verifica:
La capacità di apprendimento è sviluppata incentivando l'uso autonomo delle tecnologie digitali applicate, in particolare, al reperimento, all'analisi critica e alla modellizzazione dei dati e alla predisposizione e interpretazione delle informazioni.
Tale capacità è accertata nell'ambito della valutazione delle diverse attività formative (in particolare nella predisposizione di elaborati e presentazioni, e nella preparazione della tesi e nei laboratori progettuali).
La capacità di apprendimento in contesti diversi è pure messa alla prova durante lo svolgimento dei tirocini e dei periodi di studio all'estero (Erasmus).
I laureati magistrali in Analytics and data science for economics and management sono in grado di gestire in autonomia le principali fasi di acquisizione di ulteriori conoscenze in più settori del sapere.
Sanno affrontare la molteplicità di significato dei concetti appresi, grazie alle abilità cognitive maturate in modo indipendente e proattivo durante il percorso di apprendimento.
Sono quindi in grado di affrontare in modo adeguato l'attività formativa universitaria successiva (dottorati di ricerca e master di secondo livello) oppure di inserirsi nel mondo del lavoro assimilando facilmente eventuale formazione specifica o on the job, di apprendere autonomamente o tramite l'uso di strumenti di e-learning e MOOC (Massive Open Online Courses).
La capacità di apprendimento si inserisce in un contesto economico-sociale in continua evoluzione, connotato da significativi processi di digitalizzazione e innovazione, le cui sfide i laureati magistrali sono in grado di affrontare.
Modalità di raggiungimento e verifica:
La capacità di apprendimento è sviluppata incentivando l'uso autonomo delle tecnologie digitali applicate, in particolare, al reperimento, all'analisi critica e alla modellizzazione dei dati e alla predisposizione e interpretazione delle informazioni.
Tale capacità è accertata nell'ambito della valutazione delle diverse attività formative (in particolare nella predisposizione di elaborati e presentazioni, e nella preparazione della tesi e nei laboratori progettuali).
La capacità di apprendimento in contesti diversi è pure messa alla prova durante lo svolgimento dei tirocini e dei periodi di studio all'estero (Erasmus).
Requisiti di accesso
I prerequisiti richiesti per l'accesso al corso riguardano il possesso di una laurea o un diploma universitario di durata triennale, o altro titolo equivalente acquisito all'estero, e aver acquisito almeno 24 CFU nella pregressa carriera universitaria nelle discipline dei seguenti settori scientifico-disciplinari: INF/*, ING-INF/*, MAT/*, SECS-S/*, SECS-P/05, FIS/* , MED/01, M-PSI/03.
Nel caso di titolo di studio acquisito all'estero, il Consiglio di Corso di Studi valuterà, su istanza scritta dell'interessato/a, il contenuto del piano di studi completato ed il soddisfacimento dei requisiti disciplinari sopra menzionati ai soli fini dell'ammissione alla prova di verifica della personale preparazione.
Nel caso di titolo di studio acquisito all'estero, il Consiglio di Corso di Studi valuterà, su istanza scritta dell'interessato/a, il contenuto del piano di studi completato ed il soddisfacimento dei requisiti disciplinari sopra menzionati ai soli fini dell'ammissione alla prova di verifica della personale preparazione.
Esame finale
La prova finale consiste nello svolgimento di una tesi compilativa o sperimentale, sotto la guida di un relatore.
La dissertazione deve avere un certo carattere di originalità e costituire un primo approccio al lavoro scientifico su un argomento coerente con gli obiettivi formativi del corso di studi.
La tesi compilativa richiede da parte dello studente la raccolta e l'elaborazione critica di materiale bibliografico inerente contenuti culturali e professionali del corso di laurea magistrale.
Lo studente che sceglie di affrontare un lavoro di tesi sperimentale deve dare un contributo attivo ad un progetto di ricerca teorica o applicata, riportare i risultati ottenuti in un elaborato finale con adeguata autonomia e spirito critico.
L'attività può essere svolta, sotto la guida di un relatore, anche in strutture pubbliche o private con le quali siano state stipulate opportune convenzioni.
La Commissione di Laurea valuta la prova finale tenendo conto del grado di autonomia dimostrato nello svolgimento della tesi, della capacità del candidato di presentare e discutere il lavoro svolto.
La valutazione conclusiva della carriera dello studente dovrà tenere conto delle valutazioni sulle attività formative precedenti e sulla prova finale nonché di ogni altro elemento rilevante, compresi riconosciuti periodi all'estero, le attività svolte durante il tirocinio e quelle svolte in strutture pubbliche o private ai fini della realizzazione della tesi.
La dissertazione deve avere un certo carattere di originalità e costituire un primo approccio al lavoro scientifico su un argomento coerente con gli obiettivi formativi del corso di studi.
La tesi compilativa richiede da parte dello studente la raccolta e l'elaborazione critica di materiale bibliografico inerente contenuti culturali e professionali del corso di laurea magistrale.
Lo studente che sceglie di affrontare un lavoro di tesi sperimentale deve dare un contributo attivo ad un progetto di ricerca teorica o applicata, riportare i risultati ottenuti in un elaborato finale con adeguata autonomia e spirito critico.
L'attività può essere svolta, sotto la guida di un relatore, anche in strutture pubbliche o private con le quali siano state stipulate opportune convenzioni.
La Commissione di Laurea valuta la prova finale tenendo conto del grado di autonomia dimostrato nello svolgimento della tesi, della capacità del candidato di presentare e discutere il lavoro svolto.
La valutazione conclusiva della carriera dello studente dovrà tenere conto delle valutazioni sulle attività formative precedenti e sulla prova finale nonché di ogni altro elemento rilevante, compresi riconosciuti periodi all'estero, le attività svolte durante il tirocinio e quelle svolte in strutture pubbliche o private ai fini della realizzazione della tesi.
Profili Professionali
Profili Professionali
Specialista in Analytics and Data Science for Economics and Management
Il laureato in "Analytics and Data Science for Economics and Management" padroneggia le competenze appropriate per sfruttare i big data e le tecnologie digitali per contribuire alle decisioni strategiche negli ambiti economico-gestionali delle organizzazioni in cui opera.
In dettaglio, possiede le conoscenze utili per gestire e sfruttare i big data, per applicare modelli statistici e matematici a supporto delle decisioni, e le tecniche per valutarne gli effetti.
La conoscenza del contesto tecnologico, economico e giuridico all’interno del quale opera gli permette di partecipare proattivamente alla progettazione di servizi e
prodotti, e alla definizione di strategie che mirino a cogliere le opportunità fornite dall’economia digitale.
Il laureato possiede competenze idonee a contribuire allo sviluppo e direzione di imprese ed amministrazioni pubbliche e private quali:
- gestire e sfruttare efficacemente i dati utili al funzionamento delle organizzazioni;
- progettare ed utilizzare strumenti per analisi descrittive e prescrittive di fenomeni complessi;
- supportare i processi decisionali in contesti complessi ed incerti ricorrendo alla opportuna modellistica matematica e valutare con gli opportuni strumenti l’impatto delle azioni intraprese;
- interpretare le dinamiche dei mercati all’interno dei quali operano le organizzazioni e comprendere gli aspetti sociali legati alla diffusione delle tecnologie digitali;
- orientarsi rispetto alle leggi e ai regolamenti che disciplinano il trattamento dei dati ed il ricorso ad
algoritmi nei diversi ambiti di applicazione.
Il laureato magistrale può svolgere la propria attività professionale con funzioni di responsabilità in tutti
quei settori economici che fanno del trattamento di grosse moli di dati una risorsa strategica, indipendentemente dalla dimensione e dalla natura giuridica delle organizzazioni.
Insegnamenti
Insegnamenti (83)
702165 - INTERNATIONAL ECONOMICS
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
702883 - INNOVAZIONE E PRODUZIONE INDUSTRIALE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
703061 - ECONOMIA DELLA TASSAZIONE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
703062 - STORIA ECONOMICA DELLE PROFESSIONI
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
703065 - PRINCIPI CONTABILI INTERNAZIONALI
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
703080 - MARKETING MANAGEMENT
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
703134 - CRISI FINANZIARIE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
703136 - ECONOMIA DELLA BANCA E GESTIONE DEI RISCHI
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
703137 - RISCHI DI CREDITO
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
703490 - GESTIONE DELLA SUPPLY CHAIN
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
703497 - IMPRESE E MERCATI INTERNAZIONALI
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
703498 - ORGANIZZAZIONE E GESTIONE DELLE RISORSE UMANE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
750536 - ECONOMIA E POLITICA INDUSTRIALE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
750537 - MONETA E FINANZA
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
750539 - STORIA DELL'IMPRESA
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
750540 - STORIA DELLA GLOBALIZZAZIONE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
750669 - TECNICA DEGLI INVESTIMENTI E DEI FINANZIAMENTI
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
750671 - SCENARI E POLITICHE MACROECONOMICHE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
750675 - MARKETING-ADVANCED
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
750676 - LEADERSHIP AND COMPLEX ORGANIZATIONS
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
750677 - QUANTITATIVE METHODS FOR ECONOMICS AND BUSINESS
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
750691 - FINANZA AZIENDALE STRAORDINARIA
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
751067 - INTERNATIONAL ECONOMIC ENVIRONMENT FOR BUSINESS
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A000053 - BILANCIO CONSOLIDATO E GRUPPI DI IMPRESE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A000069 - TECNICA FINANZIARIA
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A000458 - BUSINESS CONTRACT LAW
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A000462 - DIRITTO DEI CONTRATTI FINANZIARI DELL'IMPRESA
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A000479 - DIRITTO DELLA PUBBLICA AMMINISTRAZIONE E DELLE AUTONOMIE TERRITORIALI
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A000547 - FINANCIAL MANAGEMENT
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A000596 - OPERAZIONI STRAORDINARIE D'IMPRESA
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A000649 - GESTIONE FINANZIARIA AZIENDALE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A000650 - ASSET MANAGEMENT E INVESTITORI ISTITUZIONALI
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A002544 - CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY AND SUSTAINABILITY
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A002545 - ENVIRONMENTAL ECONOMICS
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A002547 - ORGANIZATIONAL BEHAVIOR
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A002548 - RESOURCE AND ENERGY ECONOMICS
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A002549 - METHODS AND MODELS FOR ENVIRONMENTAL SUSTAINABILITY
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A003055 - STRATEGIA E CONTROLLO STRATEGICO DI GESTIONE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A003056 - CRISI D'IMPRESA E PROCESSI DI RISTRUTTURAZIONE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A003057 - RISK MANAGEMENT E SISTEMA DEI CONTROLLI
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A003058 - REVISIONE AZIENDALE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A004004 - RESPONSABILITÀ SOCIALE D'IMPRESA E COMUNICAZIONE NON FINANZIARIA
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A004005 - RISCHI DI MERCATO AZIONARIO E OBBLIGAZIONARIO
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A004806 - DIRITTO TRIBUTARIO
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A004809 - DIRITTO DELLA CRISI D'IMPRESA
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A004810 - FONDAMENTI DI ECONOMIA AZIENDALE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
A004834 - DIRITTO PRIVATO E RELAZIONI ECONOMICHE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
A004844 - PUBLIC AND INNOVATION ECONOMICS
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A004957 - ECONOMIA POLITICA I
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
9 CFU
60 ore
A005215 - INTERNATIONAL MARKETING
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A005235 - ECONOMIA DELLE RISORSE UMANE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A005237 - RESPONSABILITÀ SOCIALE E GESTIONE DELLE PERFORMANCE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A005238 - GESTIONE, MONITORAGGIO E VALUTAZIONE DI PROGETTI
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A005240 - STORIA DELLE IMPRESE COOPERATIVE E DEL TERZO SETTORE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A005241 - SOSTENIBILITÀ AMBIENTALE E SOCIALE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A005420 - MARKETING INDUSTRIALE E DEI SERVIZI
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
A005733 - GESTIONE DELLA PRODUZIONE E DELLA LOGISTICA INTERNA
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A005734 - GESTIONE DELLA LOGISTICA DISTRIBUTIVA
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
A005735 - SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
AT0004 - SICUREZZA E BENESSERE SUL LAVORO: LA PROSPETTIVA DI GENERE
Ciclo Annuale Unico (01/10/2025 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
1 CFU
12 ore
AT0005 - PROMOZIONE DELLA SALUTE E DEL BENESSERE DI GENERE NELLA GESTIONE E ORGANIZZAZIONE DELL’IMPRESA
Ciclo Annuale Unico (01/10/2025 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
1 CFU
12 ore
ECO0001 - ACCOUNTING ANALYTICS
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
ECO0003 - CODING FOR DATA SCIENCE AND ANALYTICS
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
ECO0004 - DATABASE MANAGEMENT
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
ECO0005 - STATISTICAL LEARNING
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
9 CFU
60 ore
ECO0006 - DIGITAL MARKETING
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
ECO0007 - ACCOUNTING AND MARKETING
Ciclo Annuale Unico (01/10/2025 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
0 CFU
0 ore
ECO0008 - LAW AND DATA
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
ECO0009 - PROTEZIONE DEI DATI E CONTRATTI ELETTRONICI
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
ECO0028 - DIRITTO BANCARIO E FINANZIARIO
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Obbligatoria, Ins. uff. con erogazioni e cop., Opzionale
6 CFU
40 ore
ECO0045 - HISTORY OF GLOBAL BUSINESS
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
9 CFU
60 ore
ECO0046 - INTERNATIONAL PUBLIC SPEAKING
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
ECO0052 - ENVIRONMENTAL HISTORY
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
9 CFU
60 ore
ECO0054 - TRANSPORTATION MANAGEMENT
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
ECO0057 - CAUSAL INFERENCE AND IMPACT EVALUATION
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
ECO0110 - CORPORATE GOVERNANCE E SISTEMI DI CONTROLLO
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
ECO0112 - DERIVATI E GESTIONE DEI RISCHI
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
9 CFU
60 ore
ECO0113 - DIRITTO DEI MERCATI FINANZIARI
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
ECO0114 - DIRITTO PUBBLICO DELL'AMBIENTE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
ECO0115 - DIRITTO PUBBLICO E TRANSIZIONE DIGITALE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
9 CFU
60 ore
ECO0116 - ECONOMIA DEL BENESSERE
Primo Quadrimestre (01/10/2025 - 23/01/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
9 CFU
60 ore
ECO0119 - PRINCIPI CONTABILI NAZIONALI E INTERNAZIONALI
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
9 CFU
60 ore
ECO0120 - SCENARI E POLITICHE MACROECONOMICHE
Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)
- 2025
Ins. uff. con erogazioni e cop.
6 CFU
40 ore
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