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.

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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