Master di Primo Livello in Data Science for Economics Business Finance

Il Dipartimento di Informatica "Giovanni degli Antoni" e il Dipartimento di Economia, Management e Metodi Quantitativi dell'Università degli Studi di Milano propongono la
Quinta edizione del Master in Data Science for Economics, Business and Finance

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Obiettivi

person
Per neolaureati e professionisti
cloud
Analisi, comprensione e gestione Big Data
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Intelligenza artificiale, machine learning, data mining, metodi statistici per business, trading, social media
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Competenze per ruoli chiave nel marketing, business, finanza
communities
Hackaton, mini working-group, progetti su casi d'uso reali
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Tirocini e laboratori con aziende specializzate sui temi del master

Il Master "Data Science for Economics, Business and Finance" dell'Università degli Studi di Milano è finalizzato a formare professionisti altamente qualificati nel campo della data science e si propone come un percorso formativo adatto sia a neolaureati desiderosi di specializzarsi e approfondire queste tematiche, sia a professionisti in carriera che intendono aggiornare le proprie competenze. Le abilità sviluppate nel Master includono la capacità di analizzare e comprendere i Big Data utilizzando moderne tecniche di calcolo statistico e di intelligenza artificiale, come il machine learning e il data mining, nonché strumenti analitici per estrarre relazioni chiave e modelli costitutivi latenti nei dati, in modo da costruire adeguati modelli predittivi per il business, il trading e i social media. Attraverso l'uso di metodologie didattiche innovative, quali mini-team di lavoro e hackathon, il programma offre un'esperienza formativa dinamica, incoraggiando l'applicazione delle competenze acquisite a casi di studio reali. Il Master si propone di preparare i partecipanti a ruoli chiave nelle aziende, dotandoli di competenze abilitanti a misurare gli effetti delle politiche (economiche, sociali), delle azioni (investimenti, campagne di marketing), nonché a eseguire valutazioni del rischio (per la finanza e le assicurazioni) e tutte le altre operazioni legate ai settori dell'economia, del marketing, del business e della finanza. Attraverso una stretta collaborazione con aziende del settore, il Master offre opportunità pratiche sotto forma di tirocini e laboratori. Questa connessione con il mondo lavorativo permette ai partecipanti di applicare le proprie competenze in contesti reali e di avviare il proprio percorso professionale già durante il corso di studi. Inoltre, l'inserimento di aziende esterne come parte integrante del programma contribuisce a garantire una prospettiva concreta e attuale. In conclusione, il Master si distingue come un percorso formativo all'avanguardia, preparando i partecipanti a essere protagonisti della rivoluzione digitale in corso, dove la data science gioca un ruolo centrale per la gestione dei flussi economico- finanziari, dei processi decisionali, e per l’innovazione dell’azienda nel suo complesso.

Sito web Master @ UniMI Bando @ UniMI

Scadenze

Domanda di ammissione
05 Febbraio 2024
Prova di ammissione candidati
14 Febbraio 2024 (10:30)
Periodo immatricolazione
19 Febbraio 2024 -
26 Febbraio 2024
Inizio corsi
11 Marzo 2024
Fine corsi e laboratori
31 Luglio 2024

Organizzazione

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Lezioni dall'11 Marzo 2024 al 31 Luglio 2024

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Le lezioni si svolgeranno online sulla piattaforma Microsoft Teams

schedule

Lezioni dal lunedi' al venerdi' dalle 16:00/17:00 alle 19:00/20:00

Le lezioni del master si svolgeranno online da marzo a luglio nei giorni lavorativi (lunedì-venerdì) in fascia oraria 16-20 per agevolare la partecipazione degli studenti lavoratori. E’ previsto un periodo di tirocinio in azienda per consolidare le conoscenza acquisite durante le lezioni del master. Gli studenti lavoratori potranno proporre lo svolgimento del tirocinio presso la propria azienda. In questo caso, le attività di tirocinio dovranno essere concordate con i docenti per assicurarne la coerenza con gli obiettivi del master.

Contatti

Corsi

Economia e Finanza

Introduction to Economics and Finance

Letizia Giorgetti, Michela Rancan
Data Science

Economic and Financial Data Science

Carlo Fiorio, Lorenzo Mercuri
Informatica

Programmazione Python

Marco Calautti, Alfio Ferrara
Informatica

Cybersecurity e Privacy

Claudio Bettini, Pierangela Samarati, Giovanni Ziccardi
Economia e Finanza

Decision Making e Optimization

Danilo Liuzzi, Alessandra Micheletti
Data Science

Artiticial Intelligence

Nicola Basilico
Data Science e Business
Data Science

Time Series Analysis

Andrea Bastianin
Data Science

Machine Learning

Sabrina Gaito, Christian Quadri, Matteo Zignani
Data Science

Introduction to Statistics (with R)

Francesco Porro, Luca Rossini, Silvia Salini
Informatica

Cloud, Distributed and Parallel Computing, Web Scraping and Crawling

Marco Anisetti, Claudio Ardagna, Filippo Gaudenzi
Informatica

Databases (SQL and NoSQL)

Stefano Montanelli