Tipo Corso:
Laurea
Durata (anni):
3
Struttura di riferimento:
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.
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.
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 (23)
3 CFU
24 ore
3 CFU
24 ore
6 CFU
48 ore
3 CFU
24 ore
9 CFU
72 ore
3 CFU
24 ore
6 CFU
48 ore
DAES03B - ELABORAZIONE E VISUALIZZAZIONE DEI DATI IN R
Primo Semestre (01/10/2026 - 31/01/2027)
- 2026
3 CFU
24 ore
6 CFU
48 ore
6 CFU
48 ore
9 CFU
72 ore
3 CFU
27 ore
DAES08 - METODI QUANTITATIVI PER LE SCIENZE SOCIALI
Secondo Semestre (15/02/2027 - 31/05/2027)
- 2026
9 CFU
72 ore
DAES09 - MODELLI STATISTICI PER L' APPRENDIMENTO AUTOMATICO
Primo Semestre (01/10/2026 - 31/01/2027)
- 2026
9 CFU
72 ore
6 CFU
48 ore
9 CFU
72 ore
9 CFU
72 ore
6 CFU
48 ore
9 CFU
72 ore
6 CFU
48 ore
9 CFU
72 ore
9 CFU
72 ore
9 CFU
72 ore
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Persone
Persone (14)
Docenti di ruolo di IIa fascia
Docenti di ruolo di Ia fascia
Docenti di ruolo di IIa fascia
Docenti di ruolo di Ia fascia
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