Data intelligence e strategie decisionali

Identificativo : 
04560
Tipo offerta formativa : 
Master
Anno accademico : 
2020/2021
Livello : 
M2
Durata : 
annuale
Importo : 
5000
CFU : 
60

Per conoscere i dettagli del corso, consulta i documenti pubblicati in questa pagina:

nell'Ordinamento troverai gli obiettivi, i risultati di apprendimento, l'importo della quota di iscrizione e altre informazioni didattiche. 

Nel Piano Formativo, troverai i requisiti di accesso, la prova di selezione, il corpo docente, il piano delle attività didattiche, la modalità di erogazione prevista e tanto altro. 

Nel documento Come iscriversi troverai tutte le istruzioni utili: come presentare domanda di ammissione e entro quando effettuare il pagamento della quota dovuta.

Hai tempo fino al 15 gennaio 2021 per iscriverti!

Per qualsiasi altra informazione puoi contattare i referenti del corso ai recapiti pubblicati in questa pagina

Obiettivi formativi

Arricchire le competenze di manager e dirigenti fornendo gli strumenti di analisi dati e supporto alle decisioni correntemente identificati con il termine “Analytics” e dando le indicazioni per il loro inserimento pratico nei processi aziendali reali Formare professionisti dotati di competenze multidisciplinari in grado di gestire l’acquisizione e la gestione di Dati Aziendali e Big Data e costruire Modelli che aggiungono valore alle Decisioni di aziende, istituzioni e individui. Fornire i nuovi Analytics per il supporto alle decisioni basate sui dati (Data Driven Decision Making) sia a livello metodologico che informatico tramite l’utilizzo di piattaforme e software (quali ad es. Python, Hadoop, CPLEX, R, Qlik, Tableau, Knime,..). Ottimizzare le decisioni manageriali mediante l’uso dei moderni strumenti di Prescriptive Analytics, Data Analysis e Business Intelligence, Optimization, con particolare riferimento al marketing, alla gestione dei clienti, all’allocazione delle risorse, alla previsione, alla gestione dei progetti. Apprendere, utilizzare ed integrare strumenti e tecniche di Machine Learning e Data Mining, gestire, analizzare e sintetizzare conoscenza dai Big Data mediante l'uso di sistemi distribuiti quali Hadoop e Spark. Contribuire alla formazione di Data Scientist per cui si prevede una domanda di mercato molto superiore all’offerta.

Direttore

Paolo dell'Olmo

Dipartimento
Scienze statistiche
Contatti telefonici

(+39) 06 49910502; (+39) 06 49910827

Facoltà
Facoltà di Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica
Sede
Roma
Italia

© Sapienza Università di Roma - Piazzale Aldo Moro 5, 00185 Roma - (+39) 06 49911 - CF 80209930587 PI 02133771002