Data Science
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Master
A Padova
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Descrizione
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Tipologia
Master
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Luogo
Padova
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Durata
2 Anni
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Inizio
Scegli data
The program intends to build Data Scientists whose solid technical background is complemented by a multidisciplinary preparation on various fields in which big data emerge. Highly required by Industries, Consulting Companies and Public Institutions, Data Scientists design and implement the analysis of big data, and provide managers and stakeholders with a clear account of their results. Graduates will be able to master tools coming from Engineering, Computer Sciences, Statistics and Mathematics for collecting, managing and analyzing big data, and to translate their work into highly valuable information.
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Graduates will have job opportunities in Italy and abroad in
internet companies, consulting companies
startups and high tech industries
public administrations
research centers.
To be admitted to the course, basic knowledge of the following disciplines is required: Mathematics, Differential and integral calculus for functions of one or more real variables. Numerical sequences and infinite sums. Basic notions of linear Algebra. Basic notions of Probability, including random variables, expectation, Central Limit Theorem. Computer Science. Programming in high level language (e.g. Java, C, C++, Python). Computer architecture: CPU, memory, peripherals, networks, operating system. Algorithms and data structures.
Opinioni
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Valutazione del corso
Lo consiglia
Valutazione del Centro
Chiara Beghin
S.
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
7 anni del centro in Emagister.
Materie
- E-learning
- Information systems
- Social Data
- Machine Learning
- Data science
- Financial Data
- Business Economic
- Biological data
- Big Data
- Numerical methods
- Computational Marketing
Programma
First year
I semester
- Fundamentals of Information Systems (12CFU)
- Stochastic Methods (6 CFU).
- Statistical Learning (part I) (6 CFU).
- Cognitive, Behavioral and Social Data (6 CFU).
II semester
- Algorithmic Methods and Machine Learning (12CFU)
- Optimization for Data Science (6 CFU)
- Statistical Learning (part II) (6 CFU)
- Elective course (6 CFU)
Second year
I semester
- Business Economic and Financial Data (6 CFU)
- Biological data (6 CFU)
- Elective course (6 CFU)
- Elective course (6 CFU)
- Elective course (6 CFU)
II semester
- Stage and final exam (30 CFU)
List of elective courses
All courses are credited with 6 CFU
- Game Theory. I semester
- Introduction to Omic Disciplines. I semester
- Mathematical models and numerical methods for big data, I semester
- Computational Marketing. I semester
- Law and Data. I semester
- Computer and Network Security, I semester
- Process Mining. I semester
- Bioinformatics, I semester
- Methods and Models for Combinatorial Optimization, I semester
- Biology and Physiology, I semester
- Human Computer Interaction, I semester
- Network Science, I semester
- Knowledge and Data Mining. II semester
- Human Data Analytics. II semester
- Big Data Computing, II semester
- Structural Bioinformatics, II semester
- Cognitive services, II semester
- Bioinformatics & Computational Biology, II semester
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