Mestrado Em Ciência De Dados E Economia, Milan, Itália 2020/2021
Mestrado Em Ciência De Dados E Economia
O Master of Science em "Data Science and Economics" (DSE) responde às necessidades de formação de cientistas de dados no campo econômico. O curso fornece habilidades para analisar e compreender a natureza dos dados por meio de técnicas modernas de gerenciamento de dados, aprendizado de máquina, mineração de dados e computação em nuvem. Os alunos aprenderão a extrair relacionamentos significativos e padrões recorrentes, criar modelos preditivos e de previsão imediata que integrem dados de empresas, mercado, mídias administrativas e sociais, realizar análises de efeitos de políticas (econômicas, sociais) ou ações (investimentos, campanhas de marketing) e qualquer outra atividade relacionados aos setores de economia, marketing, negócios e finanças.
O programa de graduação tem como objetivo fornecer uma base cultural sólida e moderna em ciência da computação, estatística e economia, fornecendo uma visão integrada dessas habilidades em todos os seus cursos, na crença de que a integração das disciplinas fundamentais pode desenvolver para os alunos uma forte adição. valor em comparação com a mera soma de habilidades adquiridas separadamente. A inovação nos métodos de ensino também tem a ambição de desenvolver, nos alunos, a atitude metodológica específica do cientista de dados, formando figuras profissionais capazes de pensar de uma nova forma a realidade, a partir dos desafios, pensando em termos de modelos, compreensão o valor dos dados e aprender a avaliar o impacto real das escolhas.
Para tanto, a modalidade de transmissão frontal de habilidades será integrada a atividades laboratoriais que desenvolvam a capacidade de trabalhar em grupos a partir de problemas reais e utilizando dados reais. Métodos de trabalho como hackatonas, solução de problemas, desafios entre grupos de trabalho, que já constituem ferramentas de seleção de pessoal nas empresas mais importantes atuantes no setor de dados, serão utilizados intensivamente no curso de graduação com o objetivo de desenvolver a atitude metodológica esperado para o cientista de dados. Os estudos de caso e as simulações laboratoriais substituirão, sempre que possível, o uso de dados reais, sem renunciar à complexidade; Estes estudos de caso envolverão empresas, centros de pesquisa, instituições, operadores econômicos e financeiros, agências de comunicação e marketing na concepção de atividades e interação com os alunos.
O candidato bem-sucedido do programa de Mestrado em Ciência e Economia de Dados deve ter conhecimento adequado de ciência da computação, matemática, economia e estatística em nível de graduação.
Os candidatos devem enviar seu curriculum vitae, a transcrição de exames e carreira acadêmica, uma carta de motivação. Os candidatos podem opcionalmente pedir aos seus assessores que forneçam uma carta de apresentação.
Candidatos que satisfazem os requisitos de entrada seriam convidados para uma entrevista telemática que visa a verificação substantiva de seus antecedentes, suas motivações e sua fluência em Inglês.
Os requisitos curriculares mínimos são:
12 créditos ECTS em ciência da computação e matemática
12 créditos ECTS em economia e
Conhecimento em inglês, nível B2 ou superior
O programa de Mestrado em Ciência e Economia de Dados visa treinar as seguintes figuras profissionais.
Perfil: Data Scientist
Funções: Analisar e elaborar previsões sobre um grande fluxo de dados, identificando e aplicando as ferramentas de software e técnicas estatísticas mais apropriadas para a sua elaboração, e criar modelos sofisticados para análise orientada por dados preditivos.
Competências: Análise estatística, programação e conhecimento de ferramentas de software.
Outlets: pequenas e médias empresas, start-ups e administração pública.
Perfil: Economista Orientado a Dados
Funções: Enquadrar problemas de análise econômica no contexto da ciência de dados, identificando dados e tecnologias que podem fornecer novas chaves para a leitura ou avaliação de fenômenos econômicos e sociais.
Habilidades: Teoria Econômica, estatística e técnicas de computação
Pontos de venda: grandes empresas, administração pública e organizações internacionais.
Perfil: Decision-Driven Decision Maker
Funções: Cobrir funções gerenciais de alta responsabilidade em empresas privadas e públicas com vocação internacional com forte componente tecnológico, utilizando análise de dados para orientar decisões estratégicas e operacionais.
Competências: Bagagem de conhecimento teórico de natureza econômico-quantitativa-TI para apoiar decisões organizacionais e o desenvolvimento de instituições e empresas econômicas.
Pontos de venda: pequenas e médias empresas, grandes empresas e administração pública.
Perfil: Analista de projetos de desenvolvimento ou políticas econômicas
Funções: Contribuir para a formulação, monitoramento e análise de projetos de desenvolvimento ou políticas econômicas.
Competências: A bagagem de noções teóricas e operacionais na economia, na estratégia de gestão de negócios e nas políticas econômicas que as governam.
Pontos de venda: Eles operam em empresas privadas ou públicas na indústria, comércio, serviços de negócios, serviços pessoais e similares e em instituições internacionais e / ou governamentais.
Perfil: Gerente de Marketing Analytics
Funções: As profissões incluídas nesta categoria exercem funções de identificação e supervisão de processos decisórios de natureza operativa em coordenação direta com a gestão executiva da empresa.
Outlets: grandes empresas.
O Mestrado em Ciência e Economia de Dados é um programa genuinamente multidisciplinar, oferecendo um conjunto equilibrado de cursos em ciência de dados e economia apoiados por vários outros cursos. Os estudantes devem adquirir 120 ECTS para completar o programa; entre eles, 24 créditos são dedicados a atividades adicionais de ensino e pesquisa, por exemplo, redação de dissertação, seminários de pesquisa e disciplinas eletivas.
Os seguintes são obrigatórios para todos os alunos:
Cursos do primeiro ano
Curso / ECTS
Macroeconomia Avançada e Macroeconomia / 12
Codificação para Data Science e Data Management / 12
Teoria dos Gráficos, Matemática Discreta e Otimização / 12
Aprendizado de Máquina, Aprendizagem Estatística, Aprendizado Profundo e Inteligência Artificial / 12