Laurea Triennale · Università Mercatorum · Economia

Statistica e Big Data

Scopri il Corso di Laurea Triennale in Statistica e Big Data (L-41) su unimercatorum.it. Iscrizioni aperte

Laurea TriennaleUniversità MercatorumClasse L-41180 CFUEconomia100% online

L-41

Il Corso di Laurea triennale in Statistica e Big Data, è strutturato per formare professionisti esperti nella gestione, analisi e interpretazione di grandi basi di dati.

Il percorso formativo è fortemente interdisciplinare e integra competenze statistiche, informatiche, economico-manageriali e giuridiche, rispondendo alla crescente domanda di mercato che ricerca profili professionali in grado di operare nei settori pubblici, privati, aziendali e industriali.

La formazione è incentrata in particolare sulle tecniche per la raccolta, il processamento e la sintesi dei Big Data, con un approccio sia teorico che pratico realizzato grazie alla presenza di laboratori virtuali e moduli improntati al mondo del lavoro.

Il piano di studi si articola in due indirizzi:

Statutario
Statistica e AI per le Aziende – che fornisce una nuova prospettiva orientata al mondo dell’intelligenza artificiale incoraggiando l’utilizzo delle competenze statistiche a supporto dei processi e delle dinamiche aziendali.

Il corso di studi utilizza un metodo didattico flessibile che consente agli studenti di arricchire le competenze in ambito statistico, informatico o economico-manageriale, ponendo solide basi per accedere alle lauree magistrali. Le laureate e i laureati saranno in grado di convertire dati complessi in informazioni strategiche, apportando il proprio valore aggiunto all’innovazione e alla crescita delle organizzazioni.

Anno	Insegnamento	SSD	CFU
1	Elementi di sistemi di elaborazione e programmazione	ING-INF/05 (IINF-05/A)	9
1	Analisi matematica e geometria	MAT/05 (MATH-03/A)	9
1	Calcolo delle probabilità	MAT/06 (MATH-03/B)	9
1	Statistica di base	SECS-S/01 (STAT-01/A)	9
1	Data mining e big data	SECS-S/01 (STAT-01/A)	9
1	Algoritmi e strutture dati	INF/01 (INFO-01/A)	9
1	Per la conoscenza di almeno una lingua straniera		6
2	Programmazione per la statistica e i big data	ING-INF/05 (IINF-05/A)	9
2	Inferenza e modelli statistici	SECS-S/01 (STAT-01/A)	9
2	Indicatori spazio-temporali con i big data	SECS-S/03 (STAT-02/A)	9
2	Economia e management dell'innovazione	SECS-P/08 (ECON-07/A)	6
2	Economia aziendale	SECS-P/07 (ECON-06/A)	6
2	Basi di dati	ING-INF/05 (IINF-05/A)	12
2	Finanza aziendale	SECS-P/09 (ECON-09/A)	9
2	Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro	MDL	3
3	Modelli matematici per operazioni finanziarie	SECS-S/06 (STAT-04/A)	6
3	Modelli e dati per lo sviluppo sostenibile	SECS-S/05 (STAT-03/B)	9
3	Elementi di Economia Politica	SECS-P/01 (ECON-01/A)	6
3	Società, cambiamento e innovazione	SPS/07 (GSPS-05/A)	6
3	Diritto della privacy e protezione dei dati personali	IUS/01 (GIUR-01/A)	9
3	Diritto dell'informatica e delle tecnologie dell'informazione	IUS/09 (GIUR-05/A)	6
3	Insegnamento a scelta		12
3	Prova Finale		3

Anno	Insegnamento	SSD	CFU
1	Elementi di sistemi di elaborazione e programmazione	ING-INF/05 (IINF-05/A)	9
1	Analisi matematica e geometria	MAT/05 (MATH-03/A)	9
1	Calcolo delle probabilità	MAT/06 (MATH-03/B)	9
1	Statistica di base	SECS-S/01 (STAT-01/A)	9
1	Data mining e big data	SECS-S/01 (STAT-01/A)	9
1	Algoritmi e strutture dati	INF/01 (INFO-01/A)	9
1	Per la conoscenza di almeno una lingua straniera		6
2	Programmazione per la statistica e i big data	ING-INF/05 (IINF-05/A)	9
2	Inferenza e modelli statistici	SECS-S/01 (STAT-01/A)	9
2	Statistica spaziale per le aziende	SECS-S/03 (STAT-02/A)	9
2	Economia e management dell'innovazione	SECS-P/08 (ECON-07/A)	6
2	Economia aziendale	SECS-P/07 (ECON-06/A)	6
2	Basi di dati e AI per le aziende	ING-INF/05 (IINF-05/A)	12
2	Finanza aziendale	SECS-P/09 (ECON-09/A)	9
2	Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro	MDL	3
3	Modelli matematici per operazioni finanziarie	SECS-S/06 (STAT-04/A)	6
3	Statistical learning	SECS-S/01 (STAT-01/A)	9
3	Elementi di Economia Politica	SECS-P/01 (ECON-01/A)	6
3	Società, cambiamento e innovazione	SPS/07 (GSPS-05/A)	6
3	Diritto della privacy e protezione dei dati personali	IUS/01 (GIUR-01/A)	9
3	Diritto dell'informatica e delle tecnologie dell'informazione	IUS/09 (GIUR-05/A)	6
3	Insegnamento a scelta		12
3	Prova Finale		3

Il Corso di Laurea in Statistica e Big Data ha come obiettivo principale la formazione di professionisti in grado di integrare competenze statistiche, informatiche ed economico-manageriali per l’analisi, la gestione e l’utilizzo dei Big Data in contesti applicativi.

Il percorso di studi fornisce le conoscenze di base in statistica ed informatica, fondamentali per tutto il triennio, integrate e approfondite con insegnamenti di economia, gestione d’impresa, diritto, sociologia e finanza. Questo approccio interdisciplinare è pensato per rispondere alla crescente domanda di competenze trasversali nel mondo del lavoro. In quest’ottica il corso si avvale di un’ulteriore prospettiva legata all’intelligenza artificiale con l’obiettivo di supportare in modo efficace i processi decisionali e le dinamiche organizzative all’interno delle imprese.

Le laureate e i laureati saranno inoltre capaci di progettare e condurre indagini statistiche, analizzare e trattare dati complessi e gestire flussi informativi.

La formazione erogata consentirà dunque di sviluppare una visione avanzata e applicata dell’analisi dei dati per ottimizzare strategie aziendali, migliorare l’efficienza operativa e guidare l’innovazione.

Analista e progettista di base dati

Tecnico statistico

Tecnico di ricerca operativa

Analista di base dati

Amministratore di base dati

Per l'ammissione al corso di laurea in Statistica e Big Data occorre essere in possesso di un diploma di scuola secondaria di secondo grado, o di altro titolo di studio conseguito all'estero e riconosciuto idoneo, e di un'adeguata preparazione iniziale. In particolare si richiede una buona cultura generale supportata da capacità logiche, il possesso di conoscenze di base di matematica e conoscenze di base degli strumenti digitali.

La verifica della preparazione iniziale avverrà tramite un test di ammissione, secondo modalità indicate nel Regolamento Didattico del Corso di Studio. Agli studenti che non superano tale test, ed intendono ugualmente iscriversi, sono assegnati gli Obblighi Formativi Aggiuntivi (OFA) che verranno assolti con attività di recupero formativo consistenti nell'obbligo a seguire i precorsi (Corsi Zero) appositamente erogati dall'Università ed a superare i relativi test finali.

Docente	Ruolo	Scheda Docente
Fabrizio Maturo	Professore/ssa Ordinario/a	Scheda Docente
Antonella Campana	Professore/ssa Associato/a	Scheda Docente
Claudio Loconsole	Professore/ssa Associato/a	Scheda Docente
Filippo Sciarrone	Professore/ssa Associato/a	Scheda Docente
Cristina Urbani	RTT	Scheda Docente

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