AVVISO IMPORTANTE

 

 

La data di scadenza delle iscrizioni è stata prorogata al 11 febbraio 2020

 

PERCHÉ QUESTO MASTER

La seconda edizione del Master universitario di secondo livelloData Science and Big Data Analytics”, inserito nell’offerta formativa dell’Università degli Studi di Palermo per l’A.A. 2020-2021, prepara a distanza 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 l’unico 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 l’obiettivo di consentire agli 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 indicato nel 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.

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 sono articolati in 8 Moduli didattici che trattano la programmazione in Python, l’utilizzo dei database SQL e NoSQL, la statistica, il Machine Learning, il Deep Learning e le Tecnologie per i Big Data. Ulteriori Moduli sono dedicati alla trattazione di Use Case pratici che approfondiscono gli argomenti trattati e al coinvolgimento degli studenti in un contesto di Work Experience aziendale.

STRUTTURA DEL MASTER

Il Master ha una durata annuale e prevede 1.500 ore complessive di apprendimento. Le attività didattiche frontali e di laboratorio, cui si aggiunge lo studio individuale, sono così suddivise:

165 ore di lezioni sincrone

230 ore di lezioni asincrone

300 ore di stage/work experience presso le aziende aderenti

DATE IMPORTANTI, ORARI E MODALITÀ DI FRUIZIONE DELLE LEZIONI

Apertura iscrizioni: 02 dicembre 2020
Chiusura iscrizioni: 05 febbraio 2021
Selezione candidati: 25 febbraio 2021
Inizio lezioni: 30 marzo 2021
Inizio stage e work experience: dicembre 2021
Consegna elaborato tesi: marzo 2022
Valutazione finale e proclamazione: marzo 2022

Le attività didattiche sincrone si svolgeranno prevalentemente nei pomeriggi dei giorni feriali, secondo un calendario che sarà reso noto al momento di avvio delle attività didattiche stesse, previsto per la fine del mese di marzo 2021. Non sono previste attività didattiche sincrone nel mese di agosto 2021

COSTI E AGEVOLAZIONI

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

  • € 2.500 al momento dell’immatricolazione
  • € 2.500 entro tre mesi dall’inizio del Master

Sono previste n. 14 borse di studio dell’importo di € 2.500 cadauna 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

VIDEO TESTIMONIANZE

Guarda le testimonianze di chi, a vario titolo, è stato coinvolto nel Master 2019-2020. Scopri le opportunità che un Master di questo tipo ti offre!


Giada Adelfio

Coordinatrice Master


Giovanna Cilluffo

Ricercatrice IRIB-CNR


Marco Celia

Studente del Master e impiegato presso CLOUDTEC


TESTIMONIANZE


IN BREVE

  

Durata: 12 mesi

  

Crediti: 60 CFU

  

Metodologia: Formazione a Distanza online

  

Struttura: lezioni online, esercitazioni, laboratori, stage

  

Lezioni sincrone: 165 ore

  

Lezioni asincrone: 230 ore

  

Tirocinio: 230 ore

  

Costo: 5.000 €

  

Borse di Studio: 14 borse da 2.500€

  

Partecipanti: 10-50


CALENDARIO

Scadenza iscrizioni: 5 FEB 2021

Selezioni: 25 FEB 2021

Inizio lezioni: 30 MAR 2021

Didattica: MAR-DIC 2021

Tirocinio: DIC 2021-FEB 2022

Project Work: FEB 2022

Consegna elaborato tesi: MAR 2022

Prova finale: MAR 2022


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