Master in Data Science
Trento, Italië
DUUR
2 Years
TALEN
Engels
TEMPO
Full time
DEADLINE VOOR AANMELDING
Aanvraagdeadline
EERSTE STARTDATUM
Sep 2025
COLLEGEGELD
EUR 4.500 / per year *
STUDIE FORMAAT
Op de campus
* EU 340€-3400€ (vergoedingsbereik gebaseerd op persoonlijk inkomen en verdiensten) | Niet-EU: € 1000-4500 (vergoedingsbereik alleen gebaseerd op verdienste, dwz score in de aanvraagevaluatie)
Invoering
De Master is een multidisciplinaire opleiding die gezamenlijk wordt aangeboden door de volgende organisaties aan de University of Trento :
- Afdeling Wiskunde
- Afdeling Informatica en Computerwetenschappen
- Ministerie van Economie en Management
- Afdeling Psychologie en Cognitiewetenschap
- Afdeling Industrial Engineering
- Afdeling Sociologie en Sociaal Onderzoek
- CIMEC - Centrum voor Mind / Brain Sciences
- en door FBK - Fondazione Bruno Kessler
Doelstellingen
De interdepartementale masteropleiding Data Science leidt studenten op tot data-analyseprofessionals met sterke transversale vaardigheden en het vermogen om in dynamische en multidisciplinaire omgevingen te werken met theoretische, methodologische en praktische kennis op het gebied van informatica, wiskunde en statistiek en in een of meer van de competentiedomeinen die aan de basis liggen van Data Science, zoals Sociale, Cognitieve, Economische, Industriële Wetenschappen en Recht.
Tijdens de training wordt bijzondere aandacht besteed aan het verwerven van kennis en het ontwikkelen van soft skills. Al in het eerste jaar wordt de student gevraagd een grote groep lessen te volgen met laboratoriumactiviteiten, interdisciplinaire werkgroepen en casestudies met directe betrokkenheid van experts uit het veld. Deze vaardigheden worden vervolgens verder ontwikkeld door middel van stages en stages bij openbare instellingen, onderzoeksinstituten, laboratoria en publieke en private bedrijven.
Het doel is om een nieuwe professionele figuur te creëren die in staat is om interdisciplinaire kennis en interpersoonlijke, communicatieve en organisatorische vaardigheden te combineren, die in staat zal zijn om spraakmakende technische en / of leidinggevende rollen te vervullen in zeer interdisciplinaire contexten op de volgende gebieden:
- Technologie, het kunnen beheren van projecten en het toepassen van innovatieve oplossingen op het gebied van informatie- en IT-systemen en netwerktechnologieën, rekening houdend met commerciële, sociaal-organisatorische en regelgevende kwesties;
- Corporate-organisatorisch, in staat zijn complexe organisaties te besturen met behulp van moderne technologieën, zoals op het gebied van e-commerce en webgebaseerde diensten;
- Sociaal-psycho-economisch, met de basisvaardigheden die nodig zijn om technologisch innovatieve oplossingen te ontwerpen in publieke en private instellingen, zoals op het gebied van e-overheid en marktonderzoek.
Aan het einde van de cursus kunnen afgestudeerden transversaal werken binnen verschillende afdelingen van een bedrijf of administratie, afhankelijk van hun competentiedomeinen, en gegevens omzetten in bruikbare informatie. Door de rol van Data Scientist in een organisatie te vervullen, zullen afgestudeerden managementfuncties ondersteunen met de informatie die nodig is om weloverwogen beslissingen te nemen, waarbij ze soms anticiperen op trends en kansen grijpen van groot economisch, sociaal, politiek of ethisch belang, evenals in de definitie en planning van productie-, logistieke en organisatorische processen in de private, publieke en derde sector. Afhankelijk van hun interesses zullen ze ook in staat zijn om hun kennis van geavanceerde onderwerpen op het gebied van Data Science te verdiepen met toepassingen in specifieke competentiedomeinen, en/of geavanceerde technische concepten op het gebied van wiskunde, statistiek en informatietechnologie te verkennen.
Het interdepartementale karakter van de opleiding maakt het mogelijk om studenten met verschillende achtergronden te accepteren en hen een zeer interdisciplinair curriculum te bieden. Het eerste jaar omvat cursussen die gericht zijn op het integreren van de verschillende competenties en die de fundamentele disciplines van informatica, wiskunde, statistiek en sociale, psychologische en economische wetenschappen bestrijken. Deze introductiecursussen worden gevolgd door cursussen en workshops over relevante toepassingen van Data Science, in het bijzonder voor de Sociale, Psychologische en Economische Wetenschappen. Een adequaat aanbod van optionele cursussen en workshops maakt het ontwerpen van cursussen gericht op specifieke gebieden mogelijk. Als gevolg hiervan zullen studenten die een masterdiploma in Data Science behalen, een culturele, wetenschappelijke en methodologische achtergrond krijgen die hem/haar in staat stelt toegang te krijgen tot universitaire programma's na het masterniveau (tweede niveau master en Ph.D.).
leerplan
De master Data Science is georganiseerd in twee curricula. Studenten schrijven zich in voor één van de twee curricula, afhankelijk van hun vooropleiding.
- Curriculum A is bedoeld voor studenten met een bachelordiploma (Laurea) in computerwetenschappen, wiskunde, natuurkunde, statistiek of techniek.
- Curriculum B is bedoeld voor studenten met een bachelordiploma (Laurea) in sociologie, economie of psychologie.
Elk curriculum vertegenwoordigt een werklast van 120 CFU, inclusief verplichte cursussen, keuzevakken, laboratoria, open-choicecursussen, een fase en een scriptie, zoals gedetailleerd
onderstaand.
Studenten in beide curricula dienen bovendien de volgende activiteiten te voltooien:
- Keuzevak - 2e jaar (6 CFU): Studenten moeten 6 CFU kiezen uit een lijst met keuzevakken die te zijner tijd bekend wordt gemaakt (zie de Regelgeving voor meer informatie).
- Keuzevakken – 2e jaar (12 CFU): Studenten moeten 12 CFU kiezen uit een lijst met keuzevakken die te zijner tijd bekend wordt gemaakt (zie de Regelgeving voor meer informatie).
- Open keuzevakken (12 CFU): Studenten moeten 12 open keuzevakken kiezen uit het aanbod van de University of Trento . De vakken in de bovenstaande tabellen zijn automatisch goedgekeurd. In alle andere gevallen moet een gepersonaliseerd studieplan worden opgesteld en ingediend bij de commissie voor het studieplanonderzoek.
- Fase (9 CFU).
- Scriptie (18 CFU): De opleiding wordt afgesloten met de bespreking van een originele scriptie, onder begeleiding van een promotor, die 18 CFU levert.
Programma resultaat
De afgestudeerde met een diploma Data Science:
- Kan de oorsprong en de kenmerken van de verwerkte gegevens begrijpen; kent de ICT-technologieën die verband houden met de levensfasen van de gegevens en hun prestatiegrenzen; kan de stroom van generatie, verwerving, transmissie en toegang tot gegevens analyseren en beheren; kan heterogene archieven met statistische en administratieve gegevens beheren en integreren;
- Kan methoden en technieken uit de sociale wetenschappen en psychologie, bedrijfskunde en openbaar en privaat bestuur combineren met technologieën en methodologieën uit de informatietechnologie en data-analyse van wiskunde en statistiek, waarbij hij vaardigheden bezit op elk van de gebieden en erin slaagt veranderingen en technologische en organisatorische innovatie in bedrijven en besturen op een effectieve manier te interpreteren;
- Kan gegevens analyseren en interpreteren op basis van hun aard en variëteit, en daarbij de meest geschikte analytische benadering toepassen om te kunnen inspelen op de activiteiten of doelstellingen van de organisatie, of van een publieke of private instantie.
- Kan gegevensbronnen identificeren en benaderen en de meest geschikte en effectieve methoden en modellen kiezen om de besluitvormingsprocessen en strategische keuzes van het bedrijf en het management te ondersteunen en te sturen. Kan evolutielijnen en operationele plannen ontwikkelen en indicaties en programma's genereren voor de ontwikkeling van actie, ook door de toepassing van technieken om dimensionale complexiteit te verminderen en de ontwikkeling van voorspellende modellen om georganiseerde systemen van geavanceerde kennis te genereren.
- Kan werken in interdisciplinaire werkgroepen en kan de meest geschikte communicatie- en storytellingmethoden gebruiken om empirisch bewijs in de meest geschikte vorm te presenteren ter ondersteuning van tactische en strategische managementbeslissingen, met bijzondere aandacht voor kwesties met betrekking tot de synthese en effectieve weergave en visualisatie van informatie. Kan vloeiend Engels en Italiaans spreken, zowel schriftelijk als mondeling, en kan daarbij ook gebruikmaken van vakjargon.
- Beschikt over juridische basiskennis op het gebied van en de regelgevingsvraagstukken die verband houden met het gebruik van informatietechnologie en gegevensverwerking (onder andere met betrekking tot veiligheidsvraagstukken, bescherming van vertrouwelijkheid en rechtsgeldigheid).
Beurzen en financiering
Beurzen voor niet-EU-burgers die in het buitenland wonen
Kandidaten met de hoogste score komen in aanmerking voor een UniTrento-beurs, toegekend door de evaluatiecommissie op basis van de score van de aanvraag. Studenten die een UniTrento-beurs ontvangen, hoeven geen collegegeld te betalen.
De hoogte van het collegegeld voor niet-EU-kandidaten die in het buitenland wonen, is afhankelijk van de beoordeling van de aanvraag tijdens de selectie. Kijk voor meer informatie op de webpagina over beurzen van UniTrento.
Beurzen voor EU-burgers en niet-EU-burgers die regelmatig in Italië wonen
DSU (Diritto allo Studio Universitario)-beurzen zijn beschikbaar voor EU-burgers en niet-EU-burgers die in Italië wonen en die voldoen aan de ISEE-vereisten op basis van het gezinsinkomen. Meer informatie is beschikbaar over beurzen die vanaf juni/juli beschikbaar zijn.
Meer informatie over collegegeld en ISEE vindt u op de webpagina van Opera Universitaria.
Carrièremogelijkheden
De persoon met een masterdiploma Data Science kan technische en/of managementfuncties vervullen in contexten die een goede kennis van de disciplines computerwetenschappen, wiskunde, statistiek en sociale wetenschappen vereisen, evenals een grondige kennis van dataverwerking voor probleemoplossingsdoeleinden. De data scientist is een professional die verantwoordelijk is voor het verzamelen, analyseren, uitwerken, interpreteren, verspreiden en visualiseren van kwantitatieve of kwantificeerbare data van de organisatie voor analytische, voorspellende of strategische doeleinden. In zijn/haar werk identificeert, verzamelt, compileert, prepareert, valideert, analyseert en interpreteert hij/zij data over verschillende activiteiten van de organisatie om informatie te extraheren (synthetisch of afgeleid van analyse), ook door de ontwikkeling van voorspellende modellen om geavanceerde, georganiseerde kennissystemen te genereren. De data scientist is daarom een analist van grote hoeveelheden zeer complexe technische data (big data en open data). Bovendien zijn ze in staat methoden en technieken van bedrijfsbeheer en administratie uit de publieke, private en derde sector te combineren met technologieën en methodologieën uit de computerwetenschappen en de sociale wetenschappen, waardoor ze vaardigheden op elk van deze gebieden bezitten.
Competenties die bij de graad horen
Dankzij de diepgaande kennis die afgestudeerden verwerven, zijn zij in staat om:
- Gegevensbronnen identificeren en openen;
- Bedrijfsprocessen ondersteunen en ontwikkelen;
- Om geschikte en effectieve methoden en modellen te kiezen ter ondersteuning van strategische bedrijfsbeslissingen;
- Ontwikkel lijnen van evolutie en operationele plannen;
- De verkregen informatie samenvatten en op basis daarvan indicaties genereren ter ondersteuning van de actieve ontwikkelingsprogramma's;
- Ten slotte presenteert de Data Scientist deze informatie in een vorm die het meest geschikt is om de tactische en strategische beslissingen van het management te ondersteunen. Hierbij besteedt hij of zij bijzondere aandacht aan kwesties die verband houden met de synthese en effectieve weergave en visualisatie van informatie.
Werkgelegenheid
Wereldwijd is er een groeiende belangstelling voor Big Data, Open Data en het beroep van Data Scientist. Dit komt voornamelijk door de groeiende vraag naar deze professionals in de Analytics-markt vanuit de meer traditionele sectoren van de economie, waaronder de banksector.
productie; telecommunicatie en media; openbaar bestuur en gezondheidszorg; overige
zakelijke dienstverlening; grootschalige distributie; nutsvoorzieningen; en verzekeringen.
Concreet bieden de vaardigheden die afgestudeerden met een masterdiploma in Data Science verwerven, hen professionele en carrièremogelijkheden in:
- Publieke of private marktonderzoeks- en analyse-instituten;
- Organisaties die zich op nationaal of internationaal niveau richten op het formuleren en uitvoeren van sociaal en economisch beleid;
- Organisaties, publiek of privaat, die zich richten op innovatie en de promotie van diensten en producten voor consumenten, het ontwerpen van nieuwe diensten in de publieke sector of het definiëren van nieuwe communicatiestrategieën;
- Particuliere ondernemingen, waaronder ook kleine en middelgrote ondernemingen, beschouwen het als strategisch om effectief gebruik te maken van de beschikbare informatie bij het plannen van marktstrategieën, proces- en productinnovatie en bedrijfsmanagement.