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Corso di studio in METODI e MODELLI per DATA SCIENCE

Il corso di studio punta ad integrare una ampia preparazione di base nei settori della Matematica e dell'Informatica più rilevanti per lo studio, la gestione e l'analisi dei dati (per brevità Data Science), con una formazione fortemente interdisciplinare nella quale gli studenti possano acquisire familiarità in alcuni degli ambiti applicativi in cui la Data Science ha già mostrato la sua grande rilevanza, quali ad esempio l'Ingegneria, l'Informatica e la Finanza. Le metodologie che vengono introdotte non sono considerate dal punto di vista meramente applicativo, ma ci si pone l'obiettivo di comprenderne in profondità i fondamenti matematici e la logica di sviluppo, nella prospettiva di formare laureati che siano in grado di innovare le procedure esistenti sia dal punto di vista teorico sia in funzione del loro specifico utilizzo. L'obiettivo del corso di studio è quindi quello di formare laureati con competenze fortemente spendibili sul mercato del lavoro, ma contemporaneamente con conoscenze che permettano ulteriori studi specialistici in tutti i campi in cui la Data Science sta mostrando la sua efficacia. Il corso di studio è istituito presso il Dipartimento di Matematica, in associazione con i Dipartimenti di Economia e Finanza, Fisica ed Ingegneria dell'Impresa "Mario Lucertini".
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Inizio lezioni primo anno posticipato a MARTEDI 23 settembre, ore 11 secondo l'orario

Incontro di benvenuto alle matricole del Corso di Laurea Metodi e Modelli per Data Science: posticipato a MARTEDI 23 settembre, ore 10:00, Aula 11



  News

Le lezioni del corso di Analisi Numerica e Ottimizzazione Numerica (Prof. Manni/Patrizi) avranno inizio VENERDI 6 OTTOBRE.


Online il BANDO per i premi riservati agli studenti immatricolati alla Laurea Triennale in Metodi e Modelli per Data Science nell'A.A. 2025/26


Online la GRADUATORIA relativa alle borse per l'incentivazione della mobilità internazionale, riservate agli studenti iscritti ai corsi di studio triennali del Dipartimento di Matematica.