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  1. Corsi

DATA ANALYTICS PER L’ECONOMIA E LA SOCIETÀ

corso
Tipo Corso:
Laurea
Durata (anni):
3
Struttura di riferimento:
DIPARTIMENTO DI STUDI SOCIO-ECONOMICI, GESTIONALI E STATISTICI
Sede:
CHIETI
  • Programma E Obiettivi
  • Profili Professionali
  • Insegnamenti
  • Persone
  • Professioni

Programma E Obiettivi

Obiettivi

Le consultazioni con gli stakeholder hanno sottolineato la necessità di professionisti con competenze nella produzione e gestione di dati quantitativi e qualitativi, nonché nella valorizzazione delle risorse informative di aziende e istituzioni, per supportare la gestione e valutare gli impatti delle decisioni. La figura professionale che il corso di studi intende formare è quella del Data Analyst in possesso di competenze necessarie per sviluppare analisi, studi e ricerche nei vari settori dell'economia e della società. Il percorso di studi intende fornire al laureato un approccio scientifico associato ad una solida formazione metodologico-quantitativa. Questa formazione è arricchita da conoscenze e competenze multidisciplinari che consentono, da un lato, una comprensione dei fenomeni economici e sociali trattati, e dall'altro, una capacità critica nell'utilizzo dei modelli teorici e nell'interpretazione dei risultati ottenuti. I laureati acquisiranno una solida padronanza del metodo di ricerca sviluppando abilità di progettazione e realizzazione di indagini, esperimenti e analisi dei dati con diverse finalità: descrittive, esplorative, predittive, interpretative e decisionali. Le conoscenze dell'area informatica permetteranno di sviluppare abilità di programmazione, capacità di gestire banche dati, utilizzo di modelli e software di analisi dei dati (quali R e Python) per descrivere e comprendere fenomeni economici e sociali. Infine, gli insegnamenti dell'area sociale, economica e gestionale completano la formazione fornendo le basi per comprendere il funzionamento del sistema economico, dei mercati e delle imprese. A tal fine verranno trattati e discussi casi di studio per contestualizzare e mettere in pratica gli aspetti teorici presentati nel corso di studi.
La strutturazione della didattica intende agevolare il raggiungimento degli obiettivi formativi attraverso insegnamenti con approfondimenti teorici e insegnamenti integrati da attività laboratoriali volte all'applicazione dei concetti appresi. Nel primo anno, gli studenti acquisiscono le basi di matematica, informatica, statistica, metodologia della ricerca sociale e inglese. Il secondo anno è volto all'approfondimento dei contenuti delle discipline matematico-statistiche e alla contestualizzazione di queste conoscenze in ambiti applicativi prevalentemente economici, gestionali e sociali. Il terzo anno consolida le competenze teoriche attraverso insegnamenti avanzati di statistica e informatica caratterizzati da un approccio interdisciplinare, include insegnamenti che approfondiscono le questioni giuridiche e gli aspetti etici legati all'uso e all'analisi dei dati, ed offre ulteriori opportunità di applicazione pratica attraverso un tirocinio e la prova finale.
In conclusione, il profilo professionale dello studente laureato in Data Analytics per l'Economia e la Società è quello di un analista dei dati, figura trasversale a tutti i settori della società, in grado di supportare il processo decisionale raccogliendo, organizzando e analizzando i dati, in ambito pubblico e privato. La formazione acquisita potrà costituire una solida base di conoscenze per coloro che invece intendono continuare gli studi.

Conoscenze e capacità di comprensione

Conoscenza e comprensione
Il corso di studi mira a far conseguire le seguenti conoscenze di:
- metodi e tecniche di statistica esplorativa, inferenziale e multivariata
- strumenti di analisi matematica
- metodi di programmazione, di gestione di data base e analisi di grandi mole di dati
- principi di funzionamento del sistema economico, concetti fondamentali di direzione strategica aziendale e del marketing
- metodologia della ricerca sociale
- temi etici e giuridici legati alla gestione e alla tutela dei dati, all'utilizzo di modelli statistici e di algoritmi

Per conseguire tali obiettivi, sono previsti i seguenti strumenti didattici: lezioni frontali, attività laboratoriali e lavori di gruppo. La verifica del raggiungimento dei risultati sarà svolta attraverso esami individuali scritti o orali, prove intermedie e la prova finale.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione

Le conoscenze conseguite consentono al laureato di:
- progettare e realizzare indagini campionarie e/o esperimenti per raccogliere dati e condurre analisi statistiche esplorative e/o inferenziali al fine di estrarre informazioni dai dati
- progettare e gestire data base
- costruire modelli predittivi attraverso metodi e tecniche di data mining e/o machine learning su grandi mole di dati
- condurre ricerche in campo sociale utilizzando metodi quantitativi per una comprensione approfondita dei fenomeni sociali e del mondo digitale
- utilizzare le competenze statistiche e informatiche in diversi contesti economici, sociali e aziendali, offrendo indicazioni strategiche e informate prendendo in considerazione le implicazioni etiche e legali
- produrre report e comunicare in modo chiaro i risultati delle analisi

Per conseguire tali obiettivi, sono previsti i seguenti strumenti didattici: lezioni frontali interattive che prevedono l'utilizzo di casi di studio, attività laboratoriali e lavori di gruppo. L'obiettivo è favorire lo sviluppo del senso critico stimolando la riflessione e l'analisi come la discussione guidata e il problem solving. In questo modo si permette agli studenti di confrontarsi con situazioni reali, analizzare diverse prospettive e proporre soluzioni fondate su dati e conoscenze acquisite.
La verifica del raggiungimento dei risultati sarà svolta attraverso esami individuali scritti o orali, prove intermedie, analisi di casi di studio e la prova finale.

Autonomia di giudizi

Autonomia di giudizio (making judgements)
L'autonomia di giudizio che si intende sviluppare riguarda la capacità di individuare, tra i diversi strumenti e approcci disponibili, quelli che consentano di condurre analisi quantitative adeguate agli obiettivi conoscitivi della ricerca. Inoltre, il laureato dovrà essere in grado di fornire una valutazione critica dei risultati delle analisi e di formulare conclusioni che includano indicazioni strategiche e le relative ripercussioni socioeconomiche. Tale capacità si estende anche ad aspetti riguardanti la qualità e l'adeguatezza dei dati e alle implicazioni etiche.


Abilità comunicative

Abilità comunicative (communication skills)
Il laureato saprà utilizzare il linguaggio statistico e informatico in modo appropriato e pertinente. Sa comunicare in forma scritta e orale i risultati delle analisi condotte, le implicazioni e i ragionamenti logici sottostanti. Possiede anche capacità divulgative in contesti interdisciplinari e in presenza di interlocutori non esperti.

Capacità di apprendimento

Capacità di apprendimento (learning skills)
L'approccio scientifico e metodologico del corso di studi insieme all'utilizzo di strategie didattiche basate sulla presentazione di casi studio e attività laboratoriali consentiranno al laureato di:
- condurre ricerche individuali e di gruppo su argomenti specifici e temi di interesse in diversi domini applicativi, con particolare attenzione ai settori economici e sociali
- sviluppare la capacità di adattarsi e acquisire nuove conoscenze in modo da aggiornare le proprie competenze, mostrandosi pronto e resiliente alle trasformazioni delle discipline
- applicare le proprie capacità di apprendimento per proseguire l'esperienza formativa nella laurea magistrale.

Requisiti di accesso

Possono accedere al corso di laurea in Data Analytics per l'Economia e la Società coloro che sono in possesso di un diploma di scuola secondaria superiore, o altro titolo conseguito all'estero riconosciuto idoneo in base alla normativa vigente. Il Corso è ad accesso libero (senza prova selettiva di accesso). Si richiede, tuttavia, un'adeguata preparazione preliminare adeguata in matematica, nonché in elementi di logica. Sono inoltre richieste conoscenze di base di una lingua straniera moderna e del funzionamento del personal computer, insieme ai programmi applicativi più comuni. La verifica avviene con la prova di verifica delle conoscenze di ingresso (Test On Line CISIA, TOLC-E) obbligatoria, ma non vincolante ai fini dell'immatricolazione. Il test di ingresso è obbligatorio per tutti gli immatricolati, tranne per coloro che hanno diritto ad una abbreviazione di carriera e per coloro che hanno già conseguito una laurea. Le date del test di ingresso vengono pubblicate nel sito web del Dipartimento. Il mancato svolgimento del test di ingresso o l'aver riportato una votazione inferiore alla soglia fissata annualmente dal Consiglio del CdS comporta l'attribuzione di OFA (obblighi formativi aggiuntivi) che non precludono l'iscrizione ma che lo studente dovrà assolvere entro il primo anno di corso. Per l'assolvimento degli OFA, la struttura didattica organizza specifiche attività formative propedeutiche e di recupero la cui frequenza è obbligatoria.

Esame finale

La prova finale consiste nella presentazione di un elaborato scritto su un tema concordato con un docente che sia collegato ai contenuti presentati durante il percorso formativo triennale. L'obiettivo della prova finale è quello di far acquisire allo studente la capacità di documentarsi adeguatamente su un tema specifico, mettere in pratica le capacità acquisite nel corso di studio in merito all'utilizzo del metodo statistico, alla scelta delle tecniche statistiche più idonee in relazione ai dati oggetto di studio e agli obiettivi della ricerca, all'elaborazione, interpretazione e presentazione dei risultati ottenuti.

Profili Professionali

Profili Professionali

Analista dei dati

L’analista dei dati si occupa dell'acquisizione, gestione ed elaborazione dei dati, crea indicatori e produce report sui fenomeni osservati a supporto delle decisioni aziendali. Progetta, supervisiona e realizza indagini di customer e job satisfaction e ricerche di mercato, anche attraverso l'utilizzo di dati provenienti da ricerche sul web. Collabora allo sviluppo di nuovi modelli di business mediante l'analisi dei comportamenti e dei bisogni dei clienti attraverso i canali digitali (text mining e social media analytics). Utilizza efficacemente i dati provenienti da sensori/macchinari, ad esempio, per il monitoraggio dei consumi e dello stato di funzionamento, a beneficio della sostenibilità economica e ambientale (manutenzione predittiva, ottimizzazione delle risorse). Conduce analisi predittive, utilizzando dati storici per prevedere tendenze, scenari e comportamenti futuri. Comunica i risultati tramite report e lavora sia individualmente che in gruppo.
Le competenze associate alla funzione di analista dei dati sono centrali per il successo di questa figura professionale e coprono diverse aree scientifiche. ▪ Gestione e progettazione di database. ▪ Conoscenza e applicazione di metodi e tecniche statistiche per l’analisi di dati strutturati (es. dati da indagini di customer e job satisfaction, dati aziendali, dati da esperimenti e da controllo di prodotto e di processo). ▪ Conoscenza e applicazione di metodi e tecniche statistiche per l’analisi dei dati non strutturati (es. dati testuali, quali recensioni su social media). ▪ Conoscenza e applicazione di metodi e tecniche di data mining e machine learning per i Big Data (es. identificazione di pattern, previsione di tendenze future e decisioni basate su grandi moli di dati). ▪ Conoscenza di linguaggi di programmazione e padronanza di software per l’analisi dei dati e la data visualization. ▪ Conoscenza delle tecniche di costruzione di questionari per indagini campionarie. ▪ Conoscenza e applicazione di metodi e tecniche della metodologia della ricerca sociale, anche con riferimento alla sociologia digitale. ▪ Conoscenza dei concetti fondamentali delle teorie economiche per l’analisi dei dati economici, la comprensione delle politiche fiscali e monetarie e il loro impatto sull’economia. ▪ Conoscenza delle decisioni imprenditoriali e direzionali e dei concetti fondamentali del marketing.
Gli sbocchi occupazionali dei laureati in Data Analytics per l'Economia e la Società sono molteplici. Gli analisti dei dati trovano, infatti, opportunità occupazionali in una vasta gamma di settori. Segue un elenco degli ambiti professionali in cui possono inserirsi: piccole, medie e grandi imprese, intermediari finanziari (banche, SGR e SIM), società di informatica, di consulenza ed enti di ricerca nazionale e internazionale, pubblica amministrazione e ONG (Organizzazioni non governative). Il Corso di laurea, inoltre, intende fornire l'opportunità di proseguire gli studi in un corso di laurea magistrale, sia in ambito statistico o informatico che economico-gestionale.

Insegnamenti

Insegnamenti (10)

DAES01 - INTRODUZIONE ALLA PROGRAMMAZIONE

Primo Semestre (01/10/2025 - 31/01/2026) - 2025
ACCIARO Vincenzo
6 CFU
48 ore

DAES02A - ANALISI MATEMATICA E ALGEBRA LINEARE

Primo Semestre (01/10/2025 - 31/01/2026) - 2025
D'AMICO Guglielmo
9 CFU
72 ore

DAES02B - METODI DI OTTIMIZZAZIONE

Secondo Semestre (15/02/2026 - 31/05/2026) - 2025
D'AMICO Guglielmo
3 CFU
24 ore

DAES03A - ANALISI ESPLORATIVA DEI DATI

Primo Semestre (01/10/2025 - 31/01/2026) - 2025
GATTONE Stefano Antonio
6 CFU
48 ore

DAES03B - ELABORAZIONE E VISUALIZZAZIONE DEI DATI IN R

Primo Semestre (01/10/2025 - 31/01/2026) - 2025
GATTONE Stefano Antonio
3 CFU
24 ore

DAES04A - CALCOLO DELLE PROBABILITA'

Secondo Semestre (15/02/2026 - 31/05/2026) - 2025
FENSORE STEFANIA
6 CFU
48 ore

DAES04B - ANALISI INFERENZIALE DEI DATI

Secondo Semestre (15/02/2026 - 31/05/2026) - 2025
DI MARZIO Marco
6 CFU
48 ore

DAES05 - ECONOMIA POLITICA

Primo Semestre (01/10/2025 - 31/01/2026) - 2025
PANDIMIGLIO ALESSANDRO
9 CFU
72 ore

DAES06 - METODOLOGIE DELLA RICERCA SOCIALE

Secondo Semestre (15/02/2026 - 31/05/2026) - 2025
MARETTI MARA
9 CFU
72 ore

DAES07 - LINGUA INGLESE

Secondo Semestre (15/02/2026 - 31/05/2026) - 2025
3 CFU
27 ore
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Persone

Persone (7)

ACCIARO Vincenzo

Gruppo 01/INFO-01 - INFORMATICA
Settore INFO-01/A - Informatica
AREA MIN. 01 - Scienze matematiche e informatiche
Docenti di ruolo di IIa fascia

D'AMICO Guglielmo

Gruppo 13/STAT-04 - METODI MATEMATICI DELL'ECONOMIA E DELLE SCIENZE ATTUARIALI E FINANZIARIE
AREA MIN. 13 - Scienze economiche e statistiche
Settore STAT-04/A - Metodi matematici dell'economia e delle scienze attuariali e finanziarie
Docenti di ruolo di Ia fascia

DI MARZIO Marco

Gruppo 13/STAT-01 - STATISTICA
AREA MIN. 13 - Scienze economiche e statistiche
Settore STAT-01/A - Statistica
Docenti di ruolo di Ia fascia

FENSORE STEFANIA

Gruppo 13/STAT-01 - STATISTICA
AREA MIN. 13 - Scienze economiche e statistiche
Settore STAT-01/A - Statistica
Docenti di ruolo di IIa fascia

GATTONE Stefano Antonio

Gruppo 13/STAT-01 - STATISTICA
AREA MIN. 13 - Scienze economiche e statistiche
Settore STAT-01/A - Statistica
Docenti di ruolo di Ia fascia

MARETTI MARA

AREA MIN. 14 - Scienze politiche e sociali
Settore GSPS-05/A - Sociologia generale
Gruppo 14/GSPS-05 - SOCIOLOGIA GENERALE
Docenti di ruolo di Ia fascia

PANDIMIGLIO ALESSANDRO

Settore ECON-01/A - Economia politica
AREA MIN. 13 - Scienze economiche e statistiche
Gruppo 13/ECON-01 - ECONOMIA POLITICA
Docenti di ruolo di IIa fascia
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Professioni

Professioni (2)

Intervistatori e rilevatori professionali

Tecnici dell'acquisizione delle informazioni

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