Presentazione del Corso

Statistica per i Big Data Presentazione del Corso

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE
Tipo di Corso CORSO DI LAUREA
Normativa D.M. 270/2004
Anni 3
Crediti 180
Classe L-41 - Classe delle lauree in Statistica

Obiettivi formativi del corso di studi

Il Corso di Laurea in Statistica per i Big Data propone un percorso formativo caratterizzato da marcata interdisciplinarietà.
Obiettivo del Corso di Studi è la formazione di statistici con marcate abilità nella gestione e analisi di basi dati di grandi dimensioni che sono ampiamente diffusi in molti contesti lavorativi (ad esempio in contesti economici, industriali, informatici, medici, ecc.). Per questo motivo il Corso di Studi presenta una chiara caratterizzazione statistico-informatica che consente allo studente di acquisire gli strumenti statistici e le competenza informatiche mediante i quali affrontare la raccolta, la gestione, l'analisi e la sintesi dei Big Data.
Il percorso formativo è arricchito con materie di tipo: economico-manageriale mediante le quali lo studente approfondisce temi relativi ai contesti economici/gestionali/industriali; legislativo, mediante la quale lo studente acquisisce conoscenze di tipo normativo sulla relazione esistente tra i dati, l'informazione e la comunicazione.
Il Corso di Studi presenta inoltre una connotazione non solo fondata sul rigore teorico-formale ma anche di tipo applicativo proponendo al suo interno numerose attività laboratoriali a di tirocinio.
Il Corso di Studi in Statistica per i Big Data presenta anche un'estrema flessibilità per l'eventuale prosieguo degli studi in quanto lo studente può strutturare il proprio percorso triennale per poi continuare la propria formazione verso lauree magistrali di tipo statistico, di tipo informatico e di tipo economico-manageriale.


Piano degli studi

CFU

Sem.

SSD

Ore

DOCENTE

Anno I

Matematica generale

10

I

SECS-S/06

60

Giovanna Bimonte

Programmazione

10

I

INF/01

60

Carlo Blundo

Economia e management aziendale

10

I

SECS-P/07, SECS-P/08

60

Mario Testa

Gaetano Matonti

Analisi e visualizzazione dei dati

10

II

SECS-S/01

60

Pietro Coretto

Michele La Rocca

Microeconomia

10

II

SECS-P/01

60

Fernanda Mazzotta

Lavinia Parisi

Modelli probabilistici per l'analisi dei dati

5

II

SECS-S/02

30

Maria Lucia Parrella

Inglese

6

II

36

Anno II

60

Algoritmi e strutture dati

10

I

INF/01

60

Giuseppe Persiano

Inferenza statistica

10

I

SECS-S/01

60

Cira Perna

Economia e politica industriale

10

I

SECS-P/02

60

Luigi Senatore

Basi di dati

10

II

INF/01

60

Giuseppe Fenza

Modelli statistici

10

II

SECS-S/01

60

Marcella Niglio

Marialuisa Restaino

Un insegnamento a scelta tra:

10

II

60

Economia della regolamentazione e della valutazione dei programmi

SECS-P/03

Sergio Pietro Destefanis

Diritto dell'informazione e della comunicazione

IUS/01

Marcello D'Ambrosio

Anno III

59

Architetture per i Big Data

5

I

INF/01

30

Roberto Tagliaferri

Metodi statistici per i Big Data

5

I

SECS-S/01

30

Michele La Rocca

Statistical learning

10

I

SECS-S/01

60

Pietro Coretto

Progettazione del software

10

II

INF/01

60

Francesco Orciuoli

Un laboratorio a scelta tra:

5

II

Laboratorio di Statistica

SECS-S/03

Antonio Naimoli

Laboratorio di Econometria

SECS-P/05

Stefano Iandolo

Laboratorio di Informatica

ING-INF/05

Luigi Troiano

Laboratorio di Gestione dei sistemi di qualità

SECS-P/13

Ornella Malandrino

Laboratorio di Diritto

IUS/01

Scelta libera

15

90

Tirocinio

6

Prova finale

3


Media