più di 200 studenti immatricolati ogni anno più di 100 laureati (triennali e magistrali) ogni anno 100% Occupati a un anno dalla laurea magistrale
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Percorso Data Science and Engineering


Questo percorso ha l’obiettivo di formare specialisti informatici in grado di affrontare la sfida dei “Big Data” e di proporre soluzioni innovative, efficaci ed efficienti per conservare, analizzare, filtrare e combinare questi dati, per estrarre da essi informazioni utili ad aumentare il livello di consapevolezza e la qualità delle decisioni prese.

A tale scopo, questo percorso offre i seguenti insegnamenti per approfondire argomenti relativi ad algoritmi, sistemi e architetture, metodologie matematico-statistiche per la gestione di Big Data:



   
Insegnamenti caratterizzanti (48 CFU) CFU SSD
Metodi di ottimizzazione per big data 9 MAT/09
Machine learning 9 ING-INF/05
Sistemi e architetture per big data 6 ING-INF/05
     
scegliere un insegnamento (6 CFU) tra:
Metodi probabilistici e statistici per i mercati finanziari 6 SECS-S/02
Processi stocastici e analisi di serie temporali 6 MAT/06
     
scegliere insegnamenti complementari (18 CFU) tra:
Algoritmi e modelli di ottimizzazione discreta 9 MAT/09
Analisi del malware1 6 ING-INF/05
Computer and network security 9 ING-INF/05
Costruzione del software 6 ING-INF/05
Metodi probabilistici e statistici per i mercati finanziari 6 SECS-S/02
Mobile systems and applications 6 ING-INF/05
Network and systems defence 9 ING-INF/05
Processi stocastici e analisi di serie temporali 6 MAT/06
Sistemi di calcolo parallelo e applicazioni 9 ING-INF/05
Sistemi embedded e real-time1 6 ING-INF/05
Sistemi operativi avanzati e sicurezza dei sistemi 9 ING-INF/05
Teoria dei giochi e business analytics 9 MAT/09

1Gli insegnamenti di Analisi del malware e Sistemi embedded e real-time sono erogati in anni alterni: l’insegnamento di Analisi del malware sarà erogato nell’A.A. 2021/2022; l’insegnamento di Sistemi embedded e real-time sarà erogato nell’A.A. 2022/2023.