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INIZIO LEZIONI A.A. 2019/2020

Le lezioni inizieranno in data venerdì 22 Novembre ore 14.00, Sala Consiglio 7° piano del Dipartimento di Informatica, Campus Universitario, Bari.


INAUGURAZIONE MASTER

L'inaugurazione del Master in Data Science si terrà il 22 Novembre 2019 alle ore 12.45, Sala Consiglio 7° piano del Dipartimento di Informatica, Campus Universitario, Bari.


Master II livello in
DATA SCIENCE

Metodologie, analisi, progettazione, soluzioni

Edizione 2019 - 2020



Il Master, attivato dal Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Bari Aldo Moro, in collaborazione con SPEGEA Business School, si propone di realizzare un percorso formativo di alta qualificazione, finalizzato alla formazione di una figura professionale per far fronte alle crescenti esigenze di mercato. Tale figura professionale, denominata Data Scientist, è l'anello di collegamento tra le tradizionali figure dell'Analista dei Dati e dello Statistico, ed è dotata di competenze trasversali, di natura aziendale, economica, giuridica, oltre che informatica.




* Tutti i dettagli riguardanti le AGEVOLAZIONI sono disponibili al seguente LINK



Durata
63 CFU
12 Mesi

Tipologia
Executive
(weekend)

In collaborazione con


Inizio
Novembre
2019

Stage
aziendale
300 ore



       News


Presentazione

La figura del Data Scientist di recente affermazione, si rivela sempre più rilevante per lo sviluppo di azioni competitive da parte delle imprese nei mercati globali.
Tale figura professionale, infatti, costituisce un ideale collegamento tra le figure più ricercate nel mercato del recruitment: analisti, manager, informatici, ed in generale esperti abituati a lavorare con i dati in contesti aziendali di diverse dimensioni. La professionalità del Data Scientist coniuga competenze multidisciplinari in grado di gestire grandi quantità di dati, estrarre conoscenza e presentarla in forma organizzata, leggibile ed efficace, secondo le politiche etiche e legali opportune, garantendo un efficace sistema di supporto alle decisioni.
La sfida della formazione di questo tipo di professionalità è proprio l'integrazione di competenze estremamente diversificate, quali: statistica, data mining e machine learning, analisi dei dati e loro visualizzazione , la gestione dei dati non strutturati, conoscendo a fondo i risvolti legali che il loro utilizzo comporta.
In sintesi, il Data Scientist diventa la figura di raccordo tra diverse funzioni aziendali, acquisendo la responsabità delle dinamiche di crescita delle imprese.

77%


Carenza di
Data Scientist
in grandi aziende

46%


delle aziende Italiane


Già includono un
Data Scientist

48%


delle aziende Italiane


intenalizzerà tali competenze nel breve termine

25%


delle aziende Italiane


intende assumere un Data Scientist
entro il 2019

* fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence - anno 2018


Le opinioni dei nostri studenti

Obiettivi del master

Valorizzazione del dato grezzo

Studio di tecniche, strumenti e soluzioni innovativi per la gestione e la valorizzazione di dati di nuova generazione. Utilizzo di tecniche di machine learning per predirre e classificare nuovi dati osservati

Apprendimento di nuovi paradigmi per l'analisi dei big data

Studio di tecniche e strumenti per l'elaborazione di grandi quantità di dati, sia di tipo strutturato che di tipo non strutturato

Adeguata comunicazione dell'informazione

Studio di tecniche di data extraction e visualization per la interpretazione e valorizzazione del dato, in accordo a politiche etiche e legali opportune

Realizzazione di servizi di Social Data Science

Studio di tecniche innovative per la realizzazione di servizi avanzati di analisi dei social media, opinion mining e sentiment analysis e natural language processing

Didattica e corsi

Il master prevede 1575 ore complessive di apprendimento in 12 mesi di studio
Non sono richieste specifiche o approfondite competenze di settore
È prevista l'erogazione di un corso preliminare di allineamento

Esamina il contenuto dei corsi




Corso di allineamento


Ha la funzione di omogeneizzare il background di base dei partecipanti, necessario alla fruizione dei moduli del corso.
Le tematiche saranno affrontate teoricamente, in Java ed in Python:
  • Le basi della programmazione
  • Concetto di linguaggio di programmazione
  • Approcci Object Oriented ed Imperativi
  • Approcci al problem solving
  • Definizione di Flowcharts
  • Variabili, cicli e condizioni
  • Algoritmi
  • Operazioni logiche e aritmetiche
  • Array e Dizionari
  • Funzioni
  • Files e librerie
  • Chiamate ad API
  • Java, Python IDE


Modulo 1: Data, Big Data e Open Data


"Big data" e "data science" possono essere alcune delle parole d'ordine più importanti di questo decennio, ma non sono necessariamente concetti nuovi. L'idea di data science abbraccia molti campi diversi, e si è lentamente fatta strada nel mainstream per oltre cinquant'anni. In questo modulo si svolgerò una overview sulla figura del data scientist con maggiore attenzione a:
  • Definizione Di Dato
  • Ciclo di vita del dato
  • Big Data
  • Open Data
  • Dati Geografici
  • Sistemi GIS


Modulo 2: DATA MANAGEMENT E BUSINESS INTELLIGENCE


La Business Intelligence è l’insieme dei processi, delle tecniche e degli strumenti basati sulla tecnologia dell’informazione e che supportano i processi decisionali di carattere economico. Ha l'obiettivo di avere sufficienti informazioni e conoscenze in modo tempestivo e fruibile cosicché da poter avere un impatto positivo sulle strategie, le tattiche e le operazioni aziendali.
  • DBMS e modello relazionale
  • SQL – ETL
  • Data Warehouse e Business Intelligence
  • Architetture distribuite
  • Analisi OLAP
  • Paradigma MapReduce
  • Database NoSQL
  • Esercitazioni su database NoSQL


Modulo 3: ANALISI STATISTICA DEI DATI


A partire dal XXI° secolo, si assiste ad un evidente cambio di paradigma: la nascita delle tecniche di Data Science (e più in generale tutto il corpus teorico della disciplina nota come Machine Learning) si interseca in modo indivisibile con lo sviluppo teorico della Statistica. il programma coprirà i concetti di:
  • Variabili e correlazioni
  • Campioni e popolazioni
  • Intervalli di confidenza e test delle ipotesi
  • Test statistici parametrici e non parametrici
  • Regressione
  • Uso di tool e linguaggi per l'analisi statistica (R)


Modulo 4: SEMANTIC WEB E LINKED OPEN DATA


    Dopo anni di ricerca prevalentemente teorica, le Semantic Web Technologies si stanno ora estendendo in aree di applicazione come la bioinformatica, l'eCommerce, l'eGovernment, o i Social Webs. La necessità di sfruttare il potenziale di combinare le informazioni in modo significativo per poter trarre beneficio dal Web creerà ulteriore domanda e interesse per l'area della data science.
  • Web e Semantic Web
  • Ontologie
  • Resource Description Framework (RDF)
  • RDF schema e Ontology Web Language
  • SPARQL
  • Esercitazioni (OpenRefine e Protégé)


Modulo 5: DATA VISUALIZATION E VISUAL ANALYTICS


    Nel contesto della Business Intelligence (BI), la visualizzazione dei dati viene applicata in due modi. In primo luogo, la visualizzazione dei dati è una disciplina che copre una teoria completa di come rappresentare visivamente i dati. I concetti e i sistemi possono essere applicati nella progettazione di interfacce visive per la comunicazione delle informazioni. In secondo luogo, i concetti e le linee guida per la visualizzazione dei dati sono realizzati attraverso le funzionalità del software di BI, il che rende facile l'applicazione dei concetti.
  • Rappresentazioni Grafiche
  • Analisi Grafica Univariata, Bivariata e Multivaria
  • Strumenti per la Rappresentazione Grafica dei Dati
  • Uso di Strumenti di Visual Analytics (Tableau/R/Qlik Sense)


Modulo 6: MACHINE LEARNING E DATA MINING


L'apprendimento automatico è un'applicazione di intelligenza artificiale (AI) che fornisce ai sistemi la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere esplicitamente programmato. L'apprendimento automatico si concentra sullo sviluppo di programmi per computer che possono accedere ai dati e utilizzarlo per se stessi. Il processo di apprendimento inizia con osservazioni o dati, come esempi, esperienze dirette o istruzioni, per cercare modelli nei dati e prendere decisioni migliori in futuro sulla base degli esempi che forniamo. L'obiettivo principale è quello di permettere ai computer di apprendere automaticamente senza l'intervento umano o l'assistenza e di adattare le azioni di conseguenza.
  • Approcci Supervisionati e Non Supervisionati
  • Classificazione
  • Regressione
  • Clustering
  • Analisi Serie Temporali
  • Valutazione delle Performance
  • Esercitazioni (Weka, Scikit-Learn, Liblinear)
  • Deep Learning
  • CNN, RNN, Autoencoder, Reinforcement Learning
  • Keras, Tensorflow


Modulo 7: TEXT ANALYTICS, SEARCH E PERSONALIZATION


La Text Analytics, nota anche come text mining, è il processo di esaminare ampie raccolte di risorse testuali per generare nuove informazioni e trasformare il testo non strutturato in dati strutturati da utilizzare per ulteriori analisi. Il Text mining identifica fatti, relazioni e affermazioni che altrimenti rimarrebbero sepolti nella massa di grandi dati testuali. Questi fatti vengono estratti e trasformati in dati strutturati, per l'analisi, la visualizzazione (ad es. tramite tabelle html, mappe mentali, grafici), l'integrazione con dati strutturati in database o magazzini, e un ulteriore affinamento tramite sistemi di machine learning (ML).
  • Natural Language Processing
  • Elementi di Linguistica Computazionale
  • Modelli di Ritrovamento delle Informazioni
  • Question Answering
  • Information Filtering e Recommender Systems
  • Esercitazioni con Lucene/Elastic search
  • Esercitazioni con tool per la Definizione di Recommender Systems
  • Semantica distribuzionale
  • Chatbots


Modulo 8: PROPRIETÀ E TUTELA DEL DATO


Il regolamento generale dell'UE sulla protezione dei dati (GDPR) sostituisce la direttiva 95/46/CE sulla protezione dei dati ed è stato concepito per: Armonizzare le leggi sulla privacy in tutta Europa, Proteggere e responsabilizzare tutti i cittadini dell'UE in materia di riservatezza dei dati, Ridisegnare il modo in cui le organizzazioni di tutta la regione si avvicinano alla riservatezza dei dati. GDPR rimodella il modo in cui i settori gestiscono i dati e ridefinisce i ruoli dei leader chiave nelle aziende, dai CIO ai CMO. I CIO devono assicurarsi di avere processi di gestione del consenso a tenuta stagna, mentre i CMO richiedono sistemi di gestione dei diritti di dati efficaci per garantire che non perdano il loro bene più prezioso: i dati.
  • Diritto d’autore
  • Licensing e Tutela Giuridica
  • Marchi e Brevetti
  • General Data Protection Regulation (GDPR)


Modulo 9: SOCIAL DATA SCIENCE


I dati sociali generati digitalmente (ad esempio, dai social media, dalle piattaforme di comunicazione, dai dispositivi dell'Internet degli oggetti, dai sensori/indumenti e dai telefoni cellulari) offrono la possibilità di accumulare nuovi dati su larga scala, oltre ai dati esistenti che sono stati convertiti in formati digitali. Questi dati possono essere utilizzati per aiutarci a comprendere i grandi temi di interesse cruciale per le scienze sociali, l'industria e i responsabili politici, tra cui il comportamento sociale, economico e politico, le relazioni interpersonali, la progettazione del mercato, la formazione di gruppi, l'identità, il movimento internazionale, l'etica e i modi responsabili per accrescere il valore sociale dei dati e molti altri argomenti.
  • Opinion Mining
  • Sentiment Analysis
  • Social Network Analysis
  • Twitter as a data provider
  • Aspect-based social contents analysis
  • Topic Monitoring


Modulo 10: I DATI IN AZIENDA: DALLA TEORIA ALLA VISION


I dati non sono mai stati così importanti come oggi. Si parla sempre di come sia al centro di ciò che rende preziosa un'azienda. Un'organizzazione tipica pone costantemente domande. "Come si fa a crescere? La risposta a tutte queste domande e più è sempre nei dati, più si può correlare, più si può analizzare e più si sfruttano questi numeri, più successo si avrà nel proprio business, soprattutto se si è un'azienda online (ad esempio, la vendita al dettaglio online).
  • Il Valore dei Dati
  • I Dati nella Visione di Impresa


STAGE, SEMINARI, PROVA FINALE


  • Stage di 300 ore in una delle nostre aziende partner
  • Seminari integrativi riguardanti le ultime novità sulla gestione dei dati direttamente dal mondo della ricerca
  • Prova finale con presentazione dell'elaborato finale e titolo accademico


Iscrizione e Costi

Requisiti

Possesso di una LAUREA di II livello (magistrale) conseguita entro la data di scadenza delle immatricolazioni. L’ammissione al master è subordinata all’esito positivo di una FASE DI SELEZIONE

FORMAT

Formula weekend
VENERDI' POMERIGGIO
SABATO INTERA GIORNATA
Inizio Corsi NOVEMBRE 2019

Lingua ITALIANO
Durata 63 CFU - 12 mesi

Costo e Agevolazioni

5.000 ,00 (IVA esente)



SCADENZE IMPORTANTI


Chiusura domande di ammissione

31 Ottobre 2019





Iscrizione alla selezione

Le domande di ammissione (non vincolanti all'immatricolazione) devono essere compilate entro il 31 Ottobre 2019 tramite la piattaforma online Esse3. Se sei già iscritto/a clicca su Login e inserisci nome utente e password (come recuperare login e password). I nuovi utenti devono invece registrarsi: con la registrazione ottengono una login e password provvisoria che va modificata dopo il primo accesso. Nella sezione Segreteria -> Concorsi/Test di Ammissione/Corsi è possibile seguire la procedura guidata per compilare la domanda di ammissione al Master di II Livello in Data Science dell'Università degli Studi di Bari.


Il bando completo è consultabile qui: Master II Livello 2019/2020 - Data Science

Comitato tecnico scientifico


Marco de GEMMIS

Coordinatore del Master
Ricercatore

Pasquale Lops

Professore Associato

Donato MALERBA

Direttore Dipartimento di Informatica
Responsabile laboratorio CINI Big Data
Professore Ordinario

Cataldo MUSTO

Ricercatore

Giovanni SEMERARO

Professore Ordinario

Gianni SEBASTIANO

Amministratore Delegato
SPEGEA Business School

Rossana MONTEMURNO

Direttore
SPEGEA Business School


Morena RAGONE

Avvocato


Vincenzo Patruno

Project and Data Manager at ISTAT



Docenti


Annalisa Appice

Ricercatore
Università di Bari

Pierpaolo Basile

Ricercatore
Università di Bari

Michelangelo Ceci

Professore Associato
Università di Bari

Marco de Gemmis

Ricercatore
Università di Bari

Pasquale
Lops

Ricercatore
Università di Bari

Cataldo
Musto

Ricercatore
Università di Bari

Fedelucio Narducci

Assegnista di Ricerca
Università di Bari

Giovanni Semeraro

Professore Ordinario
Università di Bari

...

ulteriori in fase
di definizione

Contatti


Per chiarimenti o ulteriori informazioni, compila il form sottostante









    Si autorizza il trattamento dei dati inseriti, ai sensi del D. Lgs. 196/2003.

Leggi l'informativa sulla privacy di Uniba






Ulteriori Contatti


Università degli Studi di Bari
Dipartimento di Informatica

Campus Universitario E. Quagliariello,
Via E. Orabona 4, 70126 - Bari

data.science@uniba.it

Dott. Marco de Gemmis
(+39) 080 5443283

Partners edizione 2017/2018

Elenco dei partner sostenitori dell'iniziativa, attraverso opportunità di stage e di sbocchi professionali.







Exprivia SpA

Gruppo internazionale specializzato in soluzioni IT innovative





MER MEC SpA

Soluzioni high-tech per aziende ferroviarie


Cini Big Data

Centro di competenza nei settori dei
Big Data e della Data Science





SITAEL SpA

Soluzioni IT per l'accesso a servizi in ambito aereospaziale e trasporti





PLUSIMPLE SpA

Startup innovativa in ambito
sanità digitale





Artemedia SRL

Esperti nel settore IT per amministrazione pubblica e servizi


Ametlab Calceviva

Laboratorio di produzione stilistica
e officina creativa





Ecsa SRL

Soluzioni per automazione industriale e controllo di processo




WPS SRL

Piattaforme e soluzioni per l’innovazione industriale


A.di.s.u. Puglia

Agenzia per il Diritto allo Studio della Regione Puglia




Experis Italia

Talent Company di ManpowerGroup leader nella ricerca di professionisti




Planetek Italia SRL

Azienda leader nel fornire soluzioni per la valorizzazione dei dati geospaziali

SIDEA GROUP

Soluzioni di digital business innovative e su misura per ciascun cliente



Cooperativa EDP LA TRACCIA

Società leader nella fornitura di sistemi per la gestione di strutture sanitarie



InfoCamere

E' la società delle Camere di Commercio per l’innovazione e i servizi digitali





Elope Solution

Startup innovatva in ambito sviluppo software e servizi





Gianni Benzi Onlus

Fondazione no-profit per la ricerca farmacologica



Auriga SpA

SOLUZIONI SOFTWARE PER LA BANCA OMNICANALE



NEETRA SRL

Trasmettitori RF RadioTelevisivi





ICAM SRL

Soluzioni intelligenti per lo stoccaggio e l'archiviazione



Laboratorio Nazionale di intelligenza Artificiale

Contribuirsce a nuove visioni dell’AI in Italia





eMinds Srl

Servizi destinati al mercato del turismo, segmento B2B, B2C, Business Travel



Expleo Italia Spa

End-to-end, integrated engineering, quality services and management consulting for digital transformation





ALMAWAVE Srl

Tecnologie innovative per capire la voce del cliente e creare una customer experience semplice e risolutiva


Ethica System Srl

Soluzioni di Business Intelligence su piattaforma Qlik che valorizzano il patrimonio informativo aziendale


Engineering Ingegneria Informatica SpA

Il gruppo Engineering sviluppa soluzioni innovative per la Digital Finance, Smart Government & E-Health, Augmented Cities, Digital Industry e molto altro.



Primadonna SpA

Una moda vicina a tutte le donne, alle loro emozioni quotidiane, alla loro voglia di essere uniche e sempre al passo col giusto trend.



Neodata Srl

soluzioni di Digital Innovation e analisi di Big Data per le aziende collaborando periodicamente con il mondo accademico.




Sud Sistemi Srl

Affianca le imprese nei processi di innovazione organizzativa e nella adozione di soluzioni software a supporto della gestione aziendale.

FAQ

COME POSSO ISCRIVERMI AD UN SINGOLO MODULO ?


  • COME POSSO ISCRIVERMI AD UN SINGOLO MODULO

Per iscriversi ai singoli moduli l'ammissione/iscrizione non avviene tramite la Segreteria on line Esse3, ma tramite la compilazione del modulo disponibile al seguente link. Una volta compilato, il modulo va inviato agli Uffici del Protocollo di Ateneo, corredato dalla marca da bollo di € 16,00, dal versamento corrispondente al costo previsto dal modulo e dal versamento di € 4,13 (quale contributo assicurativo) per ogni modulo che si voglia frequentare, da effettuarsi sul c/c postale n.8706 intestato all'Università degli Studi di Bari Aldo Moro, causale iscrizione modulo NOME MODULO e contributo assicurativo del Master DATA SCIENCE a.a.2017/2018.


SONO ISCRITTO A UN ALTRO CORSO UNIVERSITARIO. POSSO ISCRIVERMI AD UN MASTER UNIVERSITARIO ?


  • SONO ISCRITTO A UN ALTRO CORSO UNIVERSITARIO. POSSO ISCRIVERMI A UN MASTER UNIVERSITARIO

No, non è consentita l'iscrizione contemporanea a più corsi di studio universitari


PARTECIPARE ALLE PROVE DI SELEZIONE COMPORTA L’IMMATRICOLAZIONE OBBLIGATORIA AL MASTER ?


  • PARTECIPARE ALLE PROVE DI SELEZIONE COMPORTA L’IMMATRICOLAZIONE OBBLIGATORIA AL MASTER

No. Superata la fase di selezione, deciderai se formalizzare o meno l’iscrizione con l’immatricolazione


ENTRO QUALE TERMINE DEVO AVER CONSEGUITO IL TITOLO DI LAUREA ?


  • ENTRO QUALE TERMINE DEVO AVER CONSEGUITO IL TITOLO DI LAUREA

Per iscriverti al master, devi aver conseguito una laurea di II livello entro la data di scadenza delle immatricolazioni


È PREVISTO UN ESAME AL TERMINE DI OGNI CORSO ?


  • È PREVISTO UN ESAME AL TERMINE DI OGNI CORSO

Sì, al termine di ogni corso è previsto un esame di profitto a cui corrispondono CFU. Al termine di tutti i corsi è previsto un esame finale


IL COSTO DEL MASTER È DETRAIBILE DALLE TASSE ?


  • IL COSTO DEL MASTER È DETRAIBILE DALLE TASSE

Sì, come tassa universitaria