Master universitario di I livello
1500 ore
60 CFU
Online
Laurea triennale (o titolo riconosciuto dalla legge equipollente, per esempio diploma universitario).
Il Master, attraverso un percorso formativo teorico-pratico, mira alla formazione del data scientist, profilo professionale che dovrà avere conoscenza di algoritmi e dei linguaggi di programmazione.
Oggi la Pubblica Amministrazione è spesso invasa da un enorme volume di dati, strutturati e non, che vanno analizzati allo scopo di ricercare informazioni utili per individuare strategie efficaci tese al miglioramento. Il master ha la finalità di far acquisire:
- una conoscenza delle più avanzate metodologie di informatica;
- la capacità di raccogliere i dati rilevanti;
- la capacità di strutturare e analizzare grandi fonti di dati;
- la capacità di organizzare, analizzare e valutare i risultati
SSD | INSEGNAMENTO | CFU |
---|---|---|
ING-INF/05 | Tecnologia Big Data • Tipologie di big data • Acquisizione dati • Immagazzinamento e organizzazione dei dati • Trasformazione e analisi | 6 |
ING-INF/05 | Linguaggi di programmazione per i Big Data • Python: principi di programmazione, le tecniche e gli strumenti • Linguaggio R per analizzare grandi moli di dati | 6 |
ING-INF/05 | Tecnologie per la raccolta dati • Architettura Data Lake (raccolta dati) • Conoscenza dei componenti Data Lake | 6 |
ING-INF/05 | Tecnologie per la conservazione dei dati • Architettura di Hive • Hbae • Apache Poenix | 6 |
ING-INF/05 | Tecnologie per l’estrazione dei dati • Data Ingestion • Strumenti ETL (Extract Trasform and LOAD) estrazione, trasformazione e caricamento dei dati nelle strutture finali | 6 |
ING-INF/05 | Piattaforme di DATA ANALYSIS • HADOOP e le sue componenti fondamentali • Architettura HIVE | 6 |
ING-INF/05 | Elaborazione e analisi dati, strumenti e tecnologie • Tipi dati con SQL • Analisi dati con APACHE SPARK • Algoritmi per Machine Learning | 7 |
ING-INF/05 | Metodologie di elaborazioni e analisi dei dati • Descriptive Analysis • Predictive Analysis | 7 |
• Prescriptive Analysis | ||
ING-INF/05 | Tecniche di rappresentazione dei dati • Reti neurali artificiali • Deep learning | 7 |
Esame finale | 3 |
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