Master en sciences des données
University of Trento
Information clé
Emplacement du campus
Trento, Italie
Langues
Anglais
Format d'étude
Sur le campus
Durée
2 années
Rythme
À plein temps
Frais de scolarité
EUR 4 500 / per year *
Date limite d'inscription
Demande d'info
Date de début au plus tôt
Sep 2024
* UE 340 €-3 400 € (fourchette de frais basée sur le revenu personnel et le mérite) | Hors UE : 1 000 € - 4 500 € (fourchette de frais basée uniquement sur le mérite, c'est-à-dire le score lors de l'évaluation de la candidature)
introduction
Le Master est un diplôme multidisciplinaire proposé conjointement par les organisations suivantes de l' University of Trento :
- Département de mathématiques
- Département de génie de l'information et d'informatique
- Département d'économie et de gestion
- Département de psychologie et des sciences cognitives
- Département de génie industriel
- Département de sociologie et de recherche sociale
- CIMEC - Centre des sciences de l'esprit / du cerveau
- et par FBK - Fondazione Bruno Kessler
Objectifs
Le Master Interdépartemental en Science des Données forme les étudiants à devenir des professionnels de l'analyse de données dotés de fortes compétences transversales et capables de travailler dans des environnements dynamiques et multidisciplinaires avec des connaissances théoriques, méthodologiques et pratiques en informatique, mathématiques et statistiques et dans un ou plusieurs des domaines de compétence qui sont à la base de la Data Science, tels que les sciences sociales, cognitives, économiques, industrielles et le droit.
Lors de la formation, une attention particulière sera portée à l’acquisition de savoir-faire et au développement des soft skills. Dès la première année, l'étudiant sera invité à suivre un grand groupe de cours impliquant des activités de laboratoire, des groupes de travail interdisciplinaires et des études de cas avec la participation directe d'experts du domaine. Ces compétences sont ensuite développées grâce à des stages et des stages dans des institutions publiques, des instituts de recherche, des laboratoires et des entreprises publiques et privées.
L'objectif est de créer une nouvelle figure professionnelle capable de combiner des connaissances interdisciplinaires et des compétences interpersonnelles, communicatives et organisationnelles, qui sera capable d'occuper des rôles techniques et / ou managériaux de haut niveau dans des contextes hautement interdisciplinaires dans les domaines suivants:
- Technologie, être capable de gérer des projets et d'appliquer des solutions innovantes dans le domaine des systèmes d'information et des technologies de réseaux, en tenant compte des enjeux commerciaux, socio-organisationnels et réglementaires ;
- Entreprise-organisationnelle, capable de gouverner des organisations complexes en utilisant des technologies modernes, comme dans le domaine du commerce électronique et des services Web ;
- Socio-psycho-économique, possédant les compétences de base requises pour concevoir des solutions technologiquement innovantes dans les institutions publiques et privées, comme dans le domaine de l'e-gouvernement et des études de marché.
A l'issue du cursus, les diplômés seront capables de travailler de manière transversale dans plusieurs départements d'une entreprise ou d'une administration selon leurs domaines de compétence en transformant les données en informations exploitables. En remplissant le rôle de Data Scientist dans une organisation, les diplômés soutiendront les fonctions managériales avec les informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées, anticipant parfois les tendances et saisissant des opportunités d'une grande importance économique, sociale, politique ou éthique ainsi que dans la définition et planification des processus de production, logistiques et organisationnels dans les secteurs privé, public et tiers. En fonction de leurs intérêts, ils pourront également approfondir leurs connaissances sur des sujets avancés dans le domaine de la Data Science avec des applications dans des domaines de compétence spécifiques, et/ou explorer des concepts techniques avancés dans les domaines des mathématiques, des statistiques et des technologies de l'information.
Le caractère interdépartemental de la formation permet d'accueillir des étudiants d'horizons différents et de leur proposer un cursus très interdisciplinaire. La première année comprendra des cours visant à intégrer les différentes compétences et couvrira les disciplines fondamentales de l'informatique, des mathématiques, des statistiques et des sciences sociales, psychologiques et économiques. Ces cours d'introduction seront suivis de cours et d'ateliers sur les applications pertinentes de la science des données, en particulier pour les sciences sociales, psychologiques et économiques. Une offre adéquate de cours optionnels et d'ateliers permettra la conception de cours destinés à des domaines spécifiques. Ainsi, les étudiants titulaires d'un master en Data Science bénéficieront d'un bagage culturel, scientifique et méthodologique qui leur permettra d'accéder à des programmes universitaires après le niveau master (Master 2 et Ph.D.).
Admissions
Curriculum
Le Master en Data Science est organisé en deux cursus. Les étudiants s'inscrivent dans l'un des deux cursus, en fonction de leurs études antérieures.
- Le programme A est destiné aux étudiants titulaires d'un baccalauréat (Laurea) en : Informatique, mathématiques, physique, statistiques ou ingénierie.
- Le programme B est destiné aux étudiants titulaires d'un baccalauréat (Laurea) en : Sociologie, économie ou psychologie.
Chaque programme représente une charge de travail de 120 CFU qui comprend des cours obligatoires, des cours au choix, des laboratoires, des cours à choix ouvert, un stage et une thèse, comme détaillé ci-dessous.
Les étudiants des deux programmes doivent en outre compléter les activités suivantes:
- Cours au choix - II années (6 CFU) : Les étudiants doivent choisir 6 CFU parmi une liste de cours au choix qui seront annoncés en temps utile (voir Règlement pour plus d'informations).
- Laboratoires au choix - II années (12 CFU) : Les étudiants doivent choisir 12 CFU parmi une liste de laboratoires au choix qui sera annoncée en temps utile (voir Règlement pour plus d'informations).
- Cours à choix ouvert (12 CFU): les étudiants doivent choisir 12 crédits à choix ouvert parmi les cours proposés par l' University of Trento . Les cours répertoriés dans les tableaux ci-dessus sont automatiquement approuvés. Dans tous les autres cas, un plan d'étude personnalisé doit être complété et soumis à la commission pour examen du plan d'étude.
- Stade (9 UFC).
- Thèse (18 CFU): Le programme d'études se conclut par la discussion d'une thèse originale, sous la direction d'un directeur de recherche, fournissant 18 CFU.
Résultat du programme
La personne diplômée en Data Science:
- Peut comprendre l’origine et les caractéristiques des données traitées ; connaît les technologies TIC liées aux phases de vie des données, et leurs limites de performances ; peut analyser et gérer le flux de génération, d’acquisition, de transmission et d’accès aux données ; peut gérer et intégrer des archives hétérogènes de données statistiques et administratives ;
- Peut combiner les méthodes et techniques des sciences sociales et des sciences psychologiques, de la gestion d'entreprise et de l'administration publique et privée avec les technologies et méthodologies des technologies de l'information et de l'analyse des données mathématiques et statistiques, possédant des compétences dans chacun des domaines et parvenant à interpréter efficacement le changement. et innovation technologique et organisationnelle dans les entreprises et les administrations ;
- Peut analyser et interpréter les données selon leur nature et leur variété, en appliquant l'approche analytique la plus appropriée pour répondre aux activités ou aux objectifs de l'organisation ou de l'organisme public ou privé ;
- Peut identifier et accéder aux sources de données et choisir les méthodes et modèles les plus appropriés et efficaces pour soutenir et guider les processus décisionnels et les choix stratégiques de l'entreprise et de la direction, peut développer des lignes d'évolution et des plans opérationnels, et générer des indications et des programmes pour le développement de l'action également à travers l'application de techniques pour réduire la complexité dimensionnelle et le développement de modèles prédictifs pour générer des systèmes organisés de connaissances avancées ;
- Peut travailler au sein de groupes de travail interdisciplinaires et utiliser les méthodes de communication et de narration les plus appropriées pour présenter des preuves empiriques sous la forme la plus appropriée pour soutenir les décisions de gestion tactiques et stratégiques, en accordant une attention particulière aux questions liées à la synthèse, à la représentation et à la visualisation efficaces des informations. ; peut utiliser couramment l'anglais ainsi que l'italien, à l'écrit et à l'oral, en référence également aux lexiques disciplinaires ;
- Possède des connaissances juridiques de base dans les domaines et les questions réglementaires liées à l'utilisation des technologies de l'information et au traitement des données (en référence, entre autres, aux questions de sécurité, de protection de la confidentialité et de validité juridique).
Bourses et financement
Bourses pour les citoyens non-européens vivant à l'étranger
Les candidats les mieux notés auront le droit de recevoir une bourse UniTrento en fonction des disponibilités. Les étudiants qui bénéficient d’une bourse UniTrento bénéficieront également d’une dispense de frais de scolarité.
Bourses pour les citoyens de l'UE et les citoyens non européens vivant régulièrement en Italie
Les informations sur les frais de scolarité et l'ISEE sont disponibles sur notre site Internet . Attention, si vous ne souhaitez pas calculer l'indice ISEE (indice économique de la situation financière de votre famille), vous devrez payer le montant maximum.
Une fois l'ISEE calculé, les étudiants, s'ils sont éligibles, peuvent postuler à la bourse Opera Universitaria , à partir de juin/juillet.
Galerie
Opportunités de carrière
La personne titulaire d'un master en Data Science peut exercer ou occuper des fonctions techniques et/ou managériales dans des contextes qui nécessitent une bonne connaissance des disciplines de l'Informatique, des Mathématiques, des Statistiques et des Sciences Sociales et une connaissance approfondie de l'informatique pour à des fins de résolution de problèmes. Le Data Scientist est une personnalité professionnelle responsable de la collecte, de l'analyse, de l'élaboration, de l'interprétation, de la diffusion et de la visualisation de données quantitatives ou quantifiables de l'organisation à des fins analytiques, prédictives ou stratégiques. Dans son travail, il/elle identifie, collecte, compile, prépare, valide, analyse et interprète des données concernant différentes activités de l'organisation pour en extraire des informations (de synthèse ou dérivées d'analyse), également par le développement de modèles prédictifs pour générer des systèmes de connaissances organisés avancés. Le data scientist est donc un analyste de grandes quantités de données techniques très complexes (Big Data et Open Data) qui peuvent cependant combiner des méthodes et techniques de gestion d'entreprise et d'administration publique, privée et du tiers secteur avec des technologies et méthodologies. d'informatique et de sciences sociales, possédant des compétences dans chacun des domaines.
Compétences associées à la fonction
Grâce aux connaissances approfondies acquises, les diplômés peuvent :
- Identifier et accéder aux sources de données;
- Soutenir et développer les processus d'affaires;
- Choisir des méthodes et des modèles adaptés et efficaces pour soutenir les décisions d'affaires stratégiques;
- Développer des lignes d'évolution et des plans opérationnels;
- Résumé des informations obtenues et, à travers elles, générer des indications pour soutenir les programmes de développement actifs;
- Enfin, le Data Scientist présente ces informations sous la forme la plus appropriée pour soutenir les décisions tactiques et stratégiques de la direction, en accordant une attention particulière aux problèmes liés à la synthèse et à la représentation et à la visualisation efficaces des informations.
Opportunités d'emploi
Dans le monde, il existe un intérêt croissant pour le Big Data, l’Open Data et la profession de Data Scientist, principalement en raison de la demande croissante pour ce professionnel sur le marché de l’Analytics de la part des secteurs les plus traditionnels de l’économie, notamment le secteur bancaire ; fabrication; télécommunications et médias; Administration publique et santé ; autres services aux entreprises; distribution à grande échelle ; services publics; et, l'assurance.
Dans ce contexte, la figure professionnelle du Data Scientist, en cohérence avec la flexibilité du parcours pédagogique offert par la classe LM 91, se caractérisera davantage, selon les options individuelles de l'étudiant, par la capacité de lecture substantielle des -données économico-psychologiques ou par la capacité à développer des outils analytiques utiles pour leur élaboration et leur présentation.
Concrètement, les compétences acquises par les diplômés de ce Master leur donneront des opportunités professionnelles et de carrière dans:
- Instituts de recherche et d'analyse de marché publics ou privés;
- Organisations orientées, au niveau national ou international, vers la formulation et la mise en œuvre de politiques sociales et économiques;
- Organisations, publiques ou privées, orientées vers l'innovation et la promotion de services et produits pour les consommateurs, la conception de nouveaux services dans le secteur public, ou la définition de nouvelles stratégies de communication;
- Les entreprises privées, y compris les petites et moyennes entreprises, considèrent qu'il est stratégique d'utiliser efficacement les informations disponibles dans la planification des stratégies de marché, de l'innovation des processus et des produits et de la gestion de l'entreprise.