L-18
Mercatorum · Laurea Triennale · Economia
Gestione d'Impresa
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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
L-41Il 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.
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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