PERCHÉ QUESTO MASTER

Il Master universitario di secondo livelloData Science and Big Data Analytics”, inserito nell’offerta formativa dell’Università degli Studi di Palermo per l’A.A. 2018-2019, prepara chi intende lavorare nel mondo complesso dei Big Data attraverso la generazione di valore dalla gestione e dall’analisi dei dati

A differenza di altri Master apparentemente simili, è il primo Master concepito in una logica “Full Stack”, mirato cioè a fornire le conoscenze necessarie relative non solo all’analisi dei dati, ma anche alla loro gestione, da un punto di vista analitico, computazionale e infrastrutturale

Il Master mira a creare profili professionali altamente specializzati ancorché in possesso di solide basi scientifiche e tecnologiche trasversali ai diversi ambiti di impiego della data science e della big data analytics

PROFILI PROFESSIONALI

Il Master forma differenti profili professionali:

Il discente, nel corso del Master e durante l’attività di stage e work-experience, avrà modo di scegliere il profilo professionale che risulti più consono alle proprie attitudini o aspettative

SBOCCHI OCCUPAZIONALI

Le figure professionali dei Data Analyst, Data Scientist e Data Engineer sono attualmente tra le più richieste e le più pagate a livello mondiale

OBIETTIVI DEL MASTER

Il Master si prefigge di mettere in grado gli studenti di:

  • gestire, dal punto di vista computazionale e infrastrutturale, grosse moli di dati
  • analizzare i dati tramite modelli analitici
  • interpretare i dati ai fini del supporto al business
  • presentare i dati sotto forma di dashboard ai fini del supporto alle decisioni
  • sviluppare soluzioni data-driven per non addetti ai lavori
  • disporre degli strumenti teorici, computazionali e pratici per affrontare i più disparati problemi di analisi dei dati

DESTINATARI DEL MASTER

Possono partecipare coloro che sono in possesso di uno dei titoli di studio di seguito elencati:

  • Laurea Magistrale rilasciata ai sensi del D.M. 270/2004 o titoli equipollenti
  • Laurea Specialistica conseguita ai sensi del D.M. 509/1999 (Classi: equivalenti)
  • Laurea conseguita secondo gli ordinamenti in vigore anteriormente all’applicazione del D.M. 509/1999

Possono, altresì, presentare domanda di ammissione alla selezione gli studenti privi del titolo di laurea richiesto per l’ammissione, ma che ne conseguano il possesso prima della data prevista per l’immatricolazione al Corso di Master come previsto dal Bando

ELEMENTI UNICI DI VALORE

Il Master è caratterizzato da diversi elementi di valore unici, che lo distinguono dagli altri Master analoghi presenti sul mercato:

Formazione a Distanza (FAD) sincrona

Il Master può essere seguito da remoto, in modalità Formazione a Distanza (FAD) sincrona, grazie alla piattaforma di e-learning messa a disposizione da U4Learn s.r.l.

Certificazione professionale

Il Master propone un percorso formativo mirato anche al supporto al conseguimento della certificazione professionale “1Z0-449 Oracle Big Data 2017 – Implementation Essentials

Use Case

Gli studenti lavoreranno a Use Case pratici e, al termine dello Stage, saranno coinvolti in un Datathon, che consentirà loro di confrontarsi con scenari d’uso reali

Stage & Work Experience

Gli studenti potranno svolgere l’attività di Stage e Work Experience presso aziende di primo piano del panorama nazionale e internazionale

OBIETTIVI FORMATIVI DEL MASTER

Gli argomenti trattati durante il Master hanno una suddivisione in 8 moduli, che trattano la programmazione l’utilizzo dei database SQL e NoSQL, la statistica, il Machine Learning, il Deep Learning e le Tecnologie per i Big Data. I moduli della parte finale del Master presenteranno dei Use Case pratici su quanto studiato, e coinvolgeranno in un contesto di Work Experience aziendale.

STRUTTURA DEL MASTER

Il Master ha una durata annuale e prevede 1.500 ore complessive di apprendimento delle quali 816 di studio individuale. Le attività didattiche frontali e di laboratorio sono così suddivise:

168 ore di lezioni frontali, teoriche e pratiche

180 ore di esercitazioni sulla piattaforma e-learning

36 ore di laboratorio su casi d’uso concreti

300 ore di stage/work experience

DATE IMPORTANTI, ORARI E MODALITÀ DI FRUIZIONE DELLE LEZIONI

Apertura iscrizioni: 14 marzo 2019
Chiusura iscrizioni prorogata al: 27 maggio 2019
Selezione candidati: 11 giugno 2019
Inizio lezioni: 13 settembre 2019
Inizio stage e work experience: 30 marzo 2020
Consegna elaborato tesi: 11 luglio 2020
Valutazione finale e proclamazione: luglio 2020

Le lezioni si terranno generalmente nei giorni di venerdì e sabato, dalle ore 9:00 alle ore 19:00 (per un totale di 20 ore a settimana), dal 13 settembre 2019 al 21 marzo 2020, presso locali del Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche dell’Università di Palermo. Le lezioni potranno essere seguite anche da remoto in modalità FAD sincrona

COSTI E AGEVOLAZIONI

La quota di iscrizione al Master è pari a € 5.000 da versare in due rate:

  • € 2.000 al momento dell’immatricolazione
  • € 3.000 entro tre mesi dall’inizio del Master

Sono previste delle agevolazioni a parziale rimborso della quota di iscrizione, in ragione del reddito ISEE dichiarato, per venire incontro alle esigenze degli studenti meno abbienti

SPONSOR

Diverse aziende ed enti supportano il Master attraverso l’erogazione delle risorse a copertura delle agevolazioni e/o garantendo la disponibilità ad ospitare gli studenti durante i periodi previsti di Stage/Tirocinio e Work Experience


IN BREVE

  

Durata: 12 mesi

  

Crediti: 60 CFU

  

Metodologia: attività in aula o da remoto (FAD sincrona)

  

Struttura: lezioni frontali, esercitazioni, laboratori, stage

  

Lezioni: 348h VEN-SAB

  

Tirocinio: 300h

  

Costo: 5.000 €

  

Partecipanti: 20-50

  

Accesso Certificazione: 1Z0-449 - Oracle Big Data 2017 Implementation Essential


CALENDARIO

Scadenza iscrizioni: 27 MAG 2019

Selezioni: 11 GIU 2019

Inizio lezioni: 13 SET 2019

Didattica: SET-MAR 2019

Tirocinio: MAR-GIU 2020

Datathon: GIU 2020

Consegna elaborato tesi: 28 GIU 2020

Prova finale: 20 LUG 2020


CONTATTI

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U4LEARN

  

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