Data science per le scienze umane e sociali (Data Science)
Anni: 2 | Crediti: 120 | Sede: Lecce | Lingua: italiano | Accesso: numero programmato
Il corso pone le sue basi sulla consapevolezza che lo studio dei fenomeni sociali e, in generale, dei processi culturali richiede competenze trasversali che coinvolgono sia le scienze umane e sociali ma anche i metodi quantitativi dell’informatica e delle scienze matematico-statistico.
Peculiarità
Il corso si articola in 2 curricula: il primo, definisce una figura di data scientist specializzato nella modellizzazione e interpretazione di dati che coinvolgono l’essere umano nelle sue declinazioni psicologiche, comportamentali e di relazione sociale. Il secondo, definisce una figura di data scientist con competenze specialistiche di metodi computazionali e strumenti di implementazione dell’analisi dei dati.
Verso il lavoro
Il corso, in coerenza con gli obiettivi specifici della classe di Lauree LM91, ha l’ambizione di formare professionisti in grado di gestire, nel suo complesso, il processo di “analisi dei dati”, a partire dall’epistemologia del dato, gli aspetti computazionali relativi ai “big data”, le analisi statistiche per l’estrazione di informazione e l’interpretazione dei risultati nelle analisi di contesto.
PER SAPERNE DI PIÙ...
Piano di studi
PERCORSI COMUNE/GENERICO
Data Mining (ING-INF/05)
8 crediti - Obbligatorio
EPISTEMOLOGIA DELLE SCIENZE SOCIALI (SPS/07)
8 crediti - Obbligatorio
Introduzione all’elaborazione dei dati e Machine Learning (ING-INF/03)
8 crediti - Obbligatorio
Modelli multidimensionali per l’analisi dei dati (M-PSI/03)
8 crediti - Obbligatorio
Project Management
8 crediti - Obbligatorio
6 crediti
2 crediti
Statistica e matematica per la data science
14 crediti - Obbligatorio
Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro (NN)
1 crediti - Obbligatorio
Analisi dei dati e big data (ING-INF/05)
8 crediti - Obbligatorio
Digital Technologies in the learning process (M-PED/01)
4 crediti - Non Obbligatorio
Economia Cognitiva e Sperimentale (SECS-P/01)
5 crediti - Obbligatorio
GEO-DATA MODELLING (M-GGR/02)
4 crediti - Non Obbligatorio
Modelli statistici per la Data Science (SECS-S/01)
6 crediti - Obbligatorio
Privacy, sicurezza e dati sensibili per la Data Science (IUS/20)
6 crediti - Obbligatorio
PROVA FINALE (PROFIN_S)
12 crediti - Obbligatorio
Psicologia degli atteggiamenti e delle opinioni (M-PSI/05)
4 crediti - Non Obbligatorio
TEXT MINING AND NETWORK ANALYSIS (SECS-S/05)
4 crediti - Non Obbligatorio
TIROCINIO (NN)
16 crediti - Obbligatorio