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Master in Data Science: la chiave per lavorare con Google o Facebook

Master in Data Science: la chiave per lavorare con Google o Facebook

Affrettati perché le iscrizioni, rigorosamente online, scadono il 1 febbraio. #FacceCaso. Il tuo sogno è lavorare con Google o Facebook? Data Science

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Affrettati perché le iscrizioni, rigorosamente online, scadono il 1 febbraio. #FacceCaso.

Il tuo sogno è lavorare con Google o Facebook? Data Science è il master che fa per te.

Il Dipartimento di Economia, management e metodi quantitativi e il dipartimento di Informatica dell’Università statale di Milano ti insegneranno a lavorare con i dati, saperli capire e utilizzarli.

Affrettati perché le iscrizioni, rigorosamente online, scadono il 1 febbraio.

Si tratta di un master di secondo livello in Data Science for economics, business and finance rivolto sia a laureati magistrali, sia a chi già lavora in contesti aziendali dove i Big Data sono una realtà.

Il nuovo master della Statale ti fornirà le competenze necessarie ad analizzare e comprendere la natura dei Big Data, attraverso moderne tecniche di machine learning e data mining e strumenti di cloud computing, costruire modelli predittivi e di nowcasting che integrino Big Data con dati aziendali, di mercato e provenienti dai social media, analizzare effetti di politiche o azioni e attività legata ai settori dell’economia, del marketing, del business e della finanza.

I partecipanti saranno raggruppati in team e nel corso del tirocinio affronteranno, nello spirito di un hackaton, dati e problemi forniti dai partner aziendali e istituzionali, utilizzando tutte le conoscenze apprese durante il corso.

Il risultato? Un white paper che verrà valutato dai partner e dal Collegio Didattico. Il nuovo master prevede opportunità di stage in ambito Big Data & Data Science presso aziende, istituzioni e associazioni di categoria partner, che offrono agli studenti risultati più meritevoli alla fine del corso premi pari al rimborso parziale o totale delle quote di iscrizione

Gli argomenti affrontati nel corso di Master sono:

  • Elements of Computational Statistics and Statistical Learning
  • Elements of R and Python
  • Machine Learning and Data Mining
  • Cybersecurity and Privacy
  • Distributed and Parallel Computing
  • Decision Making with Mathematical Computing and Optimization
  • Social Network Analysis, Social Media and Sentiment analysis
  • Economic and Financial Time Series Analysis
  • Web Scraping and Crawling, Open Data, Markup Languages and Data Shaping
  • Databases (SQL, NoSQL), Data Linking and Data Visualization
  • Economic Data Science for Program, Policy and System Evaluation
  • Strategic Data Science Marketing: Extracting new value from proprietary data
  • Financial
  • Data Science for Risk Analysis
  • Elements of Artificial Intelligence and Expert Systems

#FacceCaso.

Di Francesca Romana Veriani

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