Il corso di Laurea Magistrale "Statistica e data science" ha l'obiettivo di formare statistici moderni in grado di analizzare dati complessi.

diapositive Open Day 2024 

Per informazioni contattare il Presidente Prof.ssa Alessandra Mattei.

A partire dal prossimo anno accademico il CdS ha due curricula: Scienze statistiche (ex curriculum Generale) e il nuovo curriculum in Biostatistica. Il primo anno di corso è dedicato agli insegnamenti fondamentali, tutti obbligatori indipendentemente dal curriculum. Al secondo anno di corso lo studente seleziona il curriculum e lo personalizza con gli insegnamenti a scelta. In aggiunta, in qualunque  curriculum lo studente ha la possibilità di conseguire la certificazione di European Master of Official Statistics inserendo alcune specifiche attività formative.

Il nuovo curriculum in Biostatistica, uno dei pochi in Italia, consente di acquisire le competenze metodologiche e applicative utili allo sviluppo e all'uso di tecniche statistiche all'avanguardia per l'analisi di dati clinici, biologici ed epidemiologici e lo studio dell'impatto sulla salute degli stili di vita e delle emergenze climatiche e ambientali. L'attivazione del curriculum risponde alla crescente domanda di figure ad alta specializzazione in questi ambiti, sia da parte del settore pubblico che del settore privato. Gli insegnamenti che caratterizzano il curriculum sono affidati a docenti di statistica medica e metodologica di elevato profilo internazionale.

Il corso di laurea in breve

L'enfasi sui contenuti di data science è motivata dalle eccellenti opportunità lavorative dei laureati con tali competenze e dall'attuale attività di ricerca del dipartimento di riferimento a cui appartengono quasi tutti i docenti del CdS, ovvero il Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni 'G. Parenti' (DiSIA), che è stato riconosciuto per il 2018-22 e di nuovo per il 2023-27 come dipartimento di eccellenza, ottenendo fondi dedicati allo sviluppo di progetti su temi di data science.

Il DiSIA è dipartimento promotore del Florence Center for Data Science.

La Laurea Magistrale in "Statistica e Data Science" (classe LM-82 "Scienze statistiche") fornisce una solida strumentazione teorico-metodologica per l'analisi dei dati, al fine di estrarre informazioni a scopo conoscitivo e decisionale. Il corso di studi può essere affrontato con successo da studenti provenienti da diversi tipi di laurea (es. statistica, matematica, informatica, economia), accomunati da attitudine e interesse per l'analisi di fenomeni reali tramite metodi quantitativi.

È essenziale avere conoscenze di base di statistica e padroneggiare i fondamenti dell'analisi matematica, al livello di un primo corso di laurea triennale. Le conoscenze di informatica non sono necessarie da un punto di vista formale (non sono richiesti crediti per l'accesso), ma è importante possiedere le nozioni di base di programmazione -> per indicazioni su come acquisire le nozioni di base di programmazione con lo studio autonomo si veda la pagina sui requisiti di accesso.

Nota: gli studenti che non hanno ancora concluso il percorso di studi di laurea triennale possono rinforzare le conoscenze di base tramite gli esami della libera scelta (contattare il Presidente di Statistica e Data Science per avere suggerimenti).

Grazie ai due curricula e alle molteplici opzioni di scelta degli esami, è possibile personalizzare la preparazione privilegiando gli aspetti metodologici della statistica e della data science oppure uno specifico campo applicativo tra cui biostatistica, scienze sociali e demografia, statistica ufficiale, statistica per le imprese.

Il piano di studi può essere arricchito con uno o due insegnamenti da altri corsi di laurea (es. in ambito data science, informatica, ingegneria dell'informazione, matematica, economia).

Il Corso di Laurea ha due curricula:
- Scienze statistiche
- Biostatistica

Il primo anno, identico per i due curricula, è composto da cinque insegnamenti riguardanti i fondamenti di probabilità, statistica e informatica. Il contenuto del secondo anno dipende dal curriculum. In entrambi i curricula vi è una attività a libera scelta (9 crediti) che consiste in un insegnamento oppure in un tirocinio.

In aggiunta, indipendentemente dal curriculum selezionato, lo studente ha la possibilità di conseguire la certificazione di European Master of Official Statistics se (1) inserisce gli insegnamenti evidenziati in rosso nello schema di piano di studi; (2) inserisce il tirocinio in statistica ufficiale come attività a libera scelta; (3) svolge una tesi (metodologica o applicativa) in ambito di statistica ufficiale.

Corsi del primo anno
Il primo anno, identico per i due curricula, è composto da cinque insegnamenti riguardanti i fondamenti di probabilità, statistica e informatica

• Probabilità e matematica per la statistica (primo semestre, 12 crediti)
• Inferenza statistica e metodi computazionali (primo semestre, 12 crediti)
• Teoria e pratica dei modelli statistici (secondo semestre, 12 crediti)
• Statistica Bayesiana (secondo semestre, 6 crediti)
• Algoritmi e programmazione per l'analisi dei dati (secondo semestre, 9 crediti)

I corsi del primo anno offrono anche una introduzione al software, in particolare:

• R in Inferenza statistica e metodi computazionali
• Python in Algoritmi e programmazione per l'analisi dei dati
• Stata in Teoria e pratica dei modelli statistici

Corsi del secondo anno
Tramite la scelta del curriculum e degli insegnamenti caratterizzanti e affini, nonché la libera scelta, è possibile personalizzare la preparazione privilegiando un ambito specifico, ad esempio: biostatistica; data science; popolazione e società; statistica per le imprese.

Argomenti di Data Science sono trattati in vari insegnamenti del secondo anno, ad es. Multivariate analysis and statistical learning (metodi statistici impiegati nel data mining e strumenti di apprendimento statistico per la classificazione), Causal inference and program evaluation (analisi di high-dimensional data in ambito sperimentale e osservazionale), Spatial data analysis (localizzazioni GPS), Statistical analysis of network data (metodi statistici per l'analisi di reti di persone, imprese, pagine web etc.), Statistical information systems: big data, open data and semantic web (progettazione di sistemi informativi statistici e di supporto alle decisioni). Inoltre, negli insegnamenti Principles & Practices of official statistic e Design and analysis of sample surveys si tratta l’utilizzo dei Big Data per finalità di statistica ufficiale.

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in "Statistica e Data Science", coerentemente con quanto richiesto dagli obiettivi formativi della classe, si propone di ottenere una figura di laureato che, dotato di una adeguata preparazione di base negli ambiti della Matematica, della Statistica e della Gestione informatica dei dati, sia capace di operare in vari settori di applicazione con autonomia e responsabilità e di inserirsi sul mercato del lavoro come esperto qualificato di analisi quantitative, in grado di produrre e gestire flussi informativi nonché utilizzare sistemi informatici e reti telematiche per raccogliere informazioni, elaborarle, ricavarne indicazioni strategiche, distribuirle ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più opportune. Il profilo professionale dipende dall'orientamento scelto dallo studente nell'ambito del percorso formativo offerto e dagli insegnamenti previsti nel proprio piano di studio.
Il laureato utilizza la metodologia statistica per la raccolta e l'analisi dei dati a fini interpretativi o previsionali, potendo operare in vari ambiti tra cui economico, aziendale, sociale e demografico, biomedico e sanitario, produzione di statistiche ufficiali. Svolge funzioni di supervisione, coordinamento e consulenza nell'ambito della gestione di dati a struttura complessa. Si relaziona con gli esperti disciplinari dei vari ambiti applicativi e i decisori sia nel settore pubblico che privato.
Il laureato è in grado di tradurre in termini statistici esigenze conoscitive sorte in vari campi applicativi e saper dialogare con gli esperti di settore, valutare gli aspetti etici e deontologici della professione, esaminare le fonti statistiche e pianificare la raccolta dei dati, gestire dati in forma complessa e individuare efficienti algoritmi di analisi, applicare modelli statistici per l'inferenza e la previsione, utilizzare i risultati dell'analisi statistica per descrivere fenomeni reali e fornire indicazioni a supporto di decisioni in condizioni di incertezza, divulgare in modo efficace i risultati dell'analisi statistica.

 

Sbocchi occupazionali
Il laureato ha una preparazione idonea a garantire un'ampia flessibilità di impiego in uffici studi e programmazione della pubblica amministrazione e degli enti locali, nelle unità di data analytics di medie-grandi imprese, nelle compagnie di assicurazione, in uffici marketing di imprese di produzione e di distribuzione, in società di gestione di sistemi informativi, in istituti di ricerca che operano nel campo delle scienze della vita, nelle organizzazioni nazionali e internazionali deputate alla produzione di statistiche ufficiali, in attività di consulenza professionale, con funzioni di elevata responsabilità. Utilizzando adeguatamente la flessibilità prevista nella definizione del percorso formativo, per i laureati si possono prefigurare funzioni di progettazione, sperimentazione e controllo di qualità in aziende operanti nei settori biomedico, epidemiologico, ecologico-ambientale e in aziende di medie-grandi dimensioni operanti in qualsiasi settore produttivo. La laurea in classe LM-82 consente di sostenere l'Esame di Stato di Attuario per l'iscrizione nella sezione A dell'Albo dell'Ordine Nazionale degli Attuari. 

Il sito web CareerCast, specializzato nella ricerca di lavoro, stila annualmente una classifica di 200 professioni. Scienziati dei dati e statistici stanno sempre nelle prime posizioni, in particolare nel report 2021 occupano rispettivamente la prima e la terza  posizione:

 https://www.careercast.com/jobs-rated/best-jobs-2021