Master of Science in Data Science and Economics
University of Milan
Belangrijke informatie
Campuslocatie
Milan, Italië
Talen
Engels
Studieformaat
Op de campus
Duur
2 jaar
Tempo
Full time
Collegegeld
Informatie aanvragen
Deadline voor aanmelding
Informatie aanvragen
Eerste startdatum
Informatie aanvragen
Beurzen
Ontdek mogelijkheden voor beurzen om je studie te financieren
Invoering
Cursusdoelen en -structuur
De Master of Science in "Data Science and Economics" (DSE) speelt in op de opleidingsbehoeften van datawetenschappers op economisch gebied. De cursus biedt vaardigheden om de aard van gegevens te analyseren en te begrijpen door middel van moderne gegevensbeheertechnieken, machine learning, datamining en cloud computing. Studenten leren om zinvolle relaties en terugkerende patronen te extraheren, voorspellende en nucasting modellen te bouwen die bedrijfs-, markt-, administratieve en sociale media-gegevens integreren, analyse van beleidseffecten (economisch, sociaal) of acties (investeringen, marketingcampagnes) en elke andere activiteit uitvoeren gerelateerd aan de sectoren economie, marketing, business en financiën.
De opleiding heeft tot doel een solide en moderne culturele achtergrond te bieden op het gebied van informatica, statistiek en economie, en biedt een geïntegreerd beeld van deze vaardigheden in al haar cursussen, in de overtuiging dat de integratie van de fundamentele disciplines voor studenten een sterke toegevoegde waarde kan bieden waarde ten opzichte van de som van de afzonderlijk verworven vaardigheden. De innovatie in de onderwijsmethoden heeft ook de ambitie om bij studenten de specifieke methodologische houding van de gegevenswetenschapper te ontwikkelen, professionele figuren te vormen die op een nieuwe manier de realiteit kunnen denken, te beginnen met de uitdagingen, denken in termen van modellen, inzicht de waarde van data, en leren hoe de echte impact van keuzes te evalueren.
Hiertoe wordt de modaliteit van frontale overdracht van vaardigheden geïntegreerd met laboratoriumactiviteiten die het vermogen ontwikkelen om in groepen te werken, beginnend met echte problemen en met gebruikmaking van echte gegevens. Werkwijzen zoals hackathons, probleemoplossing, uitdagingen bij werkgroepen, die al personeelsselectiehulpmiddelen zijn bij de belangrijkste bedrijven die actief zijn in de gegevenssector, zullen intensief worden gebruikt in de opleiding met de opleidingsdoelstelling om de methodologische houding te ontwikkelen verwacht voor de data scientist. De casestudies en laboratoriumsimulaties zullen, zo vaak mogelijk, het gebruik van echte gegevens vervangen, zonder afstand te doen van de complexiteit; deze casestudy's zullen bedrijven, onderzoekscentra, instellingen, economische en financiële actoren, communicatiebureaus en marketing betrekken bij het ontwerpen van activiteiten en interactie met studenten.
Toelatingseisen
De succesvolle kandidaat van de masteropleiding Data Science and Economics moet voldoende kennis hebben van computerwetenschappen, wiskunde, economie en statistiek op een niet-gegradueerd niveau.
Aanvragers moeten hun curriculum vitae, de transcriptie van examens en academische carrière, een motivatiebrief. Kandidaten kunnen desgewenst hun adviseurs om een presentatiebrief vragen.
Kandidaten die aan de toelatingseisen voldoen, wordt gevraagd om een telematicagesprek met als doel inhoudelijke verificatie van hun achtergrond, hun motivatie en hun spreekvaardigheid in het Engels.
De minimale leerplanvereisten zijn:
- 12 ECTS-credits in informatica en wiskunde
- 12 ECTS-credits in economie en
- Kennis van het Engels, niveau B2 of hoger
Carriere vooruitzichten
Het MSc-programma Data Science and Economics heeft tot doel de volgende professionele cijfers te trainen.
Profiel: Data Scientist
Functies: Analyseer en maak prognoses uit voor een grote gegevensstroom, identificeer en gebruik de meest geschikte softwaretools en statistische technieken voor de uitwerking ervan en maak geavanceerde modellen voor voorspellende gegevensgestuurde analyse.
Vaardigheden: statistische analyse, programmering en kennis van softwaretools.
Verkooppunten: kleine en middelgrote ondernemingen, start-ups en openbaar bestuur.
Profiel: Data-driven economist
Functies: Frame-problemen van economische analyse in de context van data science door het identificeren van gegevens en technologieën die nieuwe sleutels kunnen leveren voor het lezen of evalueren van economische en sociale verschijnselen.
Vaardigheden: economische theorie, statistische en computertechnieken
Verkooppunten: grote bedrijven, openbaar bestuur en internationale organisaties.
Profiel: Data-Driven Decision Maker
Functies: Beheers managementfuncties met een hoge verantwoordelijkheid in private en publieke bedrijven met een internationale roeping met een sterke technologische component erin, met behulp van data-analyse om strategische en operationele beslissingen te begeleiden.
Vaardigheden: Bagage van theoretische kennis van een economisch-kwantitatief-IT-karakter ter ondersteuning van organisatorische beslissingen en de ontwikkeling van economische instellingen en bedrijven.
Verkooppunten: kleine en middelgrote ondernemingen, grote bedrijven en openbaar bestuur.
Profiel: analist van ontwikkelingsprojecten of economisch beleid
Functies: bijdragen aan de formulering, monitoring en analyse van ontwikkelingsprojecten of economisch beleid.
Vaardigheden: de bagage van theoretische en operationele noties in de economie, in de bedrijfsbeheerstrategie en in het economische beleid dat hen regeert.
Verkooppunten: ze zijn actief in particuliere of openbare bedrijven in de industrie, handel, zakelijke dienstverlening, persoonlijke en soortgelijke diensten en in internationale en / of overheidsinstellingen.
Profiel: Marketing Analytics Manager
Functies: De beroepen in deze categorie oefenen functies uit voor de identificatie en supervisie van besluitvormingsprocessen van operationele aard in directe coördinatie met het uitvoerend management van de onderneming.
Vaardigheden: Bagage van theoretische kennis van een economisch-kwantitatief-IT-karakter ter ondersteuning van organisatorische beslissingen en de ontwikkeling van economische instellingen en bedrijven.
Verkooppunten: grote bedrijven.
Studie plan
De Master-graad in Data Science and Economics is een echt multidisciplinair programma, dat een uitgebalanceerde reeks cursussen in data science en economie biedt, ondersteund door verschillende andere cursussen. Studenten moeten 120 ECTS behalen om het programma te voltooien; onder hen is 24 studiepunten besteed aan aanvullende educatieve en onderzoeksactiviteiten, bijvoorbeeld het schrijven van proefschriften, onderzoeksseminars en keuzevakken.
Het volgende is verplicht voor alle studenten:
Eerstejaars cursussen
Cursus / ECTS
- Geavanceerde macro-economie en macro-economie / 12
- Codering voor gegevenswetenschap en gegevensbeheer / 12
- Grafentheorie, discrete wiskunde en optimalisatie / 12
- Machine learning, Statistical Learning, Deep Learning en Artificial Intelligence / 12
- Micro-econometrie, causale gevolgtrekking en tijdreeks econometrie / 12
Totaal aantal credits verdiend aan het einde van het eerste jaar / 60
Tweedejaars cursussen
Cursus / ECTS
- Algoritmen voor Massive Data, Cloud en Distributed Computing / 12
- Cybersecurity en privacy, Conserveringstechnieken en digitale beveiliging en privacy / 6
- Cumulatief aantal credits behaald na verplichte vakken van het tweede jaar / 78
Drie curricula
Cursus / ECTS
- Economie / 18
- Bedrijfsinnovatie / 18
- Sociale wetenschappen / 18
- Cumulatief aantal credits behaald na verplichte vakken van het tweede jaar / 96
- Keuzevakken / 12
- Stage / 3
- Masterproef / 9
Totaal aan het einde van het programma / 120
Over de school
Vragen
Vergelijkbare cursussen
Master of Science in de economie
- Växjö, Zweden
Master in economie en financiën
- Rome, Italië
MSc in duurzame economie
- London, Verenigd Koninkrijk