데이터 과학 석사

석사 학위는 University of Trento 의 다음 조직이 공동으로 제공하는 종합 학위입니다.

• 수학과
• 정보 공학 및 컴퓨터 과학과
• 경제 관리학과
• 심리학 및인지 과학과
• 산업 공학과
• 사회학과
• CIMEC-정신 / 뇌 과학 센터
• FBK – Fondazione Bruno Kessler

목표

데이터 과학의 학과간 석사 학위 과정은 강력한 횡단 기술과 컴퓨터 과학, 수학, 통계에 대한 이론적, 방법론적, 실무적 지식과 하나 이상의 분야에서 역동적이고 다학문적인 환경에서 작업할 수 있는 능력을 갖춘 데이터 분석 전문가가 되도록 학생들을 교육합니다. 사회, 인지, 경제, 산업 과학 및 법과 같은 데이터 과학의 기반이 되는 역량 영역입니다.

훈련 중에는 노하우 습득과 소프트 스킬 개발에 특별한 주의를 기울입니다. 이르면 첫 해부터 학생은 실험실 활동, 학제간 작업 그룹, 해당 분야 전문가가 직접 참여하는 사례 연구를 포함하는 대규모 수업 그룹을 따라야 합니다. 이러한 기술은 공공 기관, 연구 기관, 실험실, 공공 및 민간 기업에서 인턴십과 연수생을 통해 더욱 발전됩니다.

목표는 학제 간 지식과 대인 관계, 의사 소통 및 조직 기술을 결합 할 수있는 새로운 전문 인물을 만드는 것입니다. 이들은 다음 분야에서 고도로 학제 간 맥락에서 뛰어난 기술 및 / 또는 관리 역할을 수행 할 수 있습니다.

• 기술, 상업, 사회 조직 및 규제 문제를 고려하여 정보, IT 시스템 및 네트워크 기술 분야에서 프로젝트를 관리하고 혁신적인 솔루션을 적용할 수 있습니다.
• 기업-조직, 전자 상거래 및 웹 기반 서비스 분야와 같은 현대 기술을 사용하여 복잡한 조직을 관리할 수 있습니다.
• 사회심리경제적, 전자정부 및 시장 조사 분야와 같은 공공 및 민간 기관에서 기술적으로 혁신적인 솔루션을 설계하는 데 필요한 기본 기술을 보유하고 있습니다.

과정이 끝나면 졸업생은 자신의 역량 영역에 따라 회사 또는 행정부의 여러 부서에서 데이터를 실행 가능한 정보로 변환하는 작업을 수행할 수 있습니다. 조직에서 데이터 과학자의 역할을 수행함으로써 졸업생은 정보에 근거한 결정을 내리는 데 필요한 정보로 관리 기능을 지원하고 때로는 추세를 예측하고 경제적, 사회적, 정치적 또는 윤리적으로 중요한 기회를 포착할 뿐만 아니라 정의 및 민간, 공공 및 제3 부문 부문의 생산, 물류 및 조직 프로세스 계획. 관심 분야에 따라 특정 역량 영역의 응용 프로그램을 사용하여 데이터 과학 분야의 고급 주제에 대한 지식을 심화하거나 수학, 통계 및 정보 기술 분야의 고급 기술 개념을 탐색할 수도 있습니다.

연구 과정의 학과간 특성으로 인해 다양한 배경을 가진 학생들을 받아들이고 고도의 학제간 커리큘럼을 제공할 수 있습니다. 첫 해에는 다양한 역량을 통합하는 것을 목표로 하는 과정이 포함되며 정보학, 수학, 통계학, 사회, 심리학, 경제 과학의 기본 분야를 다룹니다. 이러한 입문 과정 다음에는 데이터 과학, 특히 사회, 심리학 및 경제 과학의 관련 응용에 대한 과정과 워크숍이 이어집니다. 선택 과목과 워크숍을 적절하게 제공하면 특정 분야를 목표로 하는 과목을 설계할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 과학 석사 학위를 취득한 학생들은 석사 수준(2급 석사 및 박사 과정) 이후 대학 프로그램에 접근할 수 있는 문화적, 과학적, 방법론적 배경을 제공받게 됩니다.

데이터 과학 석사는 두 가지 커리큘럼으로 구성됩니다. 학생들은 이전 학습에 따라 두 커리큘럼 중 하나에 등록합니다.

• 커리큘럼 A는 학사 학위(Laurea)를 취득한 학생들을 위한 것입니다. 컴퓨터 과학, 수학, 물리학, 통계 또는 공학.
• 커리큘럼 B는 다음 분야에서 학사 학위(Laurea)를 취득한 학생들을 위한 것입니다. 사회학, 경제학, 심리학.

각 커리큘럼은 아래에 자세히 설명된 것처럼 필수 과정, 선택 과정, 실습, 개방형 과정, 단계 및 논문을 포함하는 120 CFU 작업량을 나타냅니다.

두 커리큘럼의 학생들은 다음 활동을 추가로 완료해야합니다.

• 선택 과정 - II년(6 CFU): 학생들은 정해진 시기에 광고될 선택 과정 목록에서 6 CFU를 선택해야 합니다(자세한 내용은 규정 참조).
• 선택 실험실 - II년(12 CFU): 학생들은 정해진 시간에 광고될 선택 실험실 목록에서 12 CFU를 선택해야 합니다(자세한 내용은 규정 참조).
• 개방 선택 과정 (12 CFU) : 학생들은 University of Trento 에서 제공하는 과정 중에서 12 개의 개방 선택 학점을 선택해야합니다. 위 표에 나열된 과정은 자동으로 승인됩니다. 다른 모든 경우에는 개인별 학습 계획을 작성하여 학습 계획 심사를 위해위원회에 제출해야합니다.
• 단계(9 CFU).
• 논문 (18 CFU) : 연구 과정은 18 CFU를 제공하는 감독자의지도하에 원본 논문에 대한 토론으로 마무리됩니다.

데이터 과학 학위를 가진 사람 :

• 처리된 데이터의 출처와 특성을 이해할 수 있습니다. 데이터의 수명 단계와 그 성능 한계에 연결된 ICT 기술을 알고 있습니다. 데이터 생성, 획득, 전송 및 액세스 흐름을 분석하고 관리할 수 있습니다. 통계 및 행정 데이터의 이기종 아카이브를 관리하고 통합할 수 있습니다.
• 사회과학과 심리과학, 경영학, 공공 및 민간 행정의 방법과 기법을 정보기술, 수학과 통계의 데이터 분석 기술과 방법론과 결합하여 각 분야의 기술을 보유하고 변화를 효과적으로 해석할 수 있도록 관리할 수 있습니다. 기업과 행정부의 기술 및 조직 혁신;
• 조직이나 공공 또는 민간 기관의 활동이나 목표에 대응하기 위해 가장 적절한 분석 접근 방식을 적용하여 데이터의 성격과 다양성에 따라 데이터를 분석하고 해석할 수 있습니다.
• 데이터 소스를 식별하고 액세스할 수 있으며, 회사와 경영진의 의사 결정 프로세스와 전략적 선택을 지원하고 안내하기 위해 가장 적합하고 효과적인 방법과 모델을 선택할 수 있으며, 진화 라인과 운영 계획을 개발할 수 있고, 다음을 위한 지표와 프로그램을 생성할 수 있습니다. 차원적 복잡성을 줄이기 위한 기술의 적용과 고급 지식의 조직화된 시스템을 생성하기 위한 예측 모델의 개발을 통한 행동의 개발;
• 학제간 실무 그룹에서 일할 수 있으며 가장 적절한 의사소통 및 스토리텔링 방법을 사용하여 전술적, 전략적 관리 결정을 지원하는 가장 적합한 형태로 실증적 증거를 제시하고 정보의 합성 및 효과적인 표현 및 시각화와 관련된 문제에 특히 주의를 기울일 수 있습니다. ; 징계 어휘를 참조하여 서면 및 구두 형식으로 영어와 이탈리아어를 유창하게 사용할 수 있습니다.
• 정보 기술 사용 및 데이터 처리와 관련된 영역 및 규제 문제(보안 문제, 기밀 보호 및 법적 타당성 등을 참조)에 대한 기본 법률 지식을 보유하고 있습니다.

데이터 과학 석사 학위를 가진 사람은 컴퓨터 과학, 수학, 통계 및 사회 과학 분야에 대한 풍부한 지식과 데이터 처리에 대한 철저한 지식이 필요한 상황에서 기술 및/또는 관리 역할에 참여하거나 이를 수행할 수 있습니다. 문제 해결 목적. 데이터 과학자는 분석, 예측 또는 전략적 목적을 위해 조직의 정량적 또는 정량화 가능한 데이터의 수집, 분석, 정교화, 해석, 보급 및 시각화를 담당하는 전문 인물입니다. 그녀/그는 업무에서 조직의 다양한 활동과 관련된 데이터를 식별, 수집, 컴파일, 준비, 검증, 분석 및 해석하여 정보(종합 또는 분석에서 파생)를 추출하고 예측 모델 개발을 통해 다음을 수행합니다. 고급 조직 지식 시스템을 생성합니다. 따라서 데이터 과학자는 대량의 매우 복잡한 기술 데이터(빅 데이터 및 오픈 데이터)를 분석하는 사람이지만 비즈니스 관리와 공공, 민간 및 제3 섹터 관리의 방법과 기법을 기술 및 방법론과 결합할 수 있습니다. 컴퓨터 과학 및 사회 과학 분야의 각 분야의 기술을 보유하고 있습니다.

기능과 관련된 역량

획득한 심층적인 지식 덕분에 졸업생은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 소스를 식별하고 액세스합니다.
• 비즈니스 프로세스 지원 및 개발
• 전략적 비즈니스 결정을 지원하기 위해 적절하고 효과적인 방법과 모델을 선택합니다.
• 진화 라인 및 운영 계획을 개발합니다.
• 획득 한 정보를 요약하고이를 통해 적극적인 개발 프로그램을 지원하는 표시를 생성합니다.
• 마지막으로 데이터 과학자는 정보의 합성 및 효과적인 표현 및 시각화와 관련된 문제에 특히주의를 기울여 경영진의 전술적 및 전략적 결정을 지원하는 데 가장 적합한 형태로이 정보를 제시합니다.

고용 기회

전 세계적으로 은행을 포함한 경제의 보다 전통적인 부문에서 분석 시장에서 이 전문 인물에 대한 수요가 증가함에 따라 빅 데이터, 개방형 데이터 및 데이터 과학자 직업에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 조작; 통신 및 미디어; 공공 행정 및 보건; 기타 비즈니스 서비스 대규모 유통; 유용; 그리고, 보험.

이러한 맥락에서, LM 91 수업에서 제공하는 교육 경로의 유연성과 일관되게 일관되게 데이터 과학자의 전문적인 인물은 개별 학생의 선택에 따라 사회에 대한 실질적인 독서 능력에 따라 더 큰 특징을 가질 것입니다. -경제 심리학 적 데이터 또는 그들의 정교화 및 표현에 유용한 분석 도구를 개발할 수있는 능력.

구체적으로 말하면이 석사 학위를 졸업 한 사람들이 습득 한 기술은 다음 분야에서 전문성과 경력 기회를 제공합니다.

• 공공 또는 민간 시장 조사 및 분석 기관
• 국가적 또는 국제적 차원에서 사회 및 경제 정책의 수립 및 실행을 지향하는 조직
• 소비자를위한 서비스 및 제품의 혁신 및 홍보, 공공 부문의 새로운 서비스 설계 또는 새로운 커뮤니케이션 전략의 정의를 지향하는 공공 또는 민간 조직
• 중소기업을 포함한 민간 기업은 시장 전략, 프로세스 및 제품 혁신, 회사 관리를 계획하는 데 사용할 수있는 정보를 효과적으로 사용하는 것이 전략적으로 간주됩니다.