Master in Computing for Data Science

Il corso forma esperti nell'uso di tecniche informatiche e matematiche per gestire, interpretare e valorizzare grandi quantità di dati complessi. Il programma copre l'informatica e i metodi IT per i big data, gli strumenti matematici per l'analisi e l'interpretazione dei dati, le tecniche di intelligenza artificiale per estrarre informazioni utili e gli aspetti legati all'interazione tra persone e computer. Gli studenti sviluppano così competenze sia teoriche sia applicative, necessarie per progettare sistemi informativi di nuova generazione. I contenuti combinano teoria e programmazione: si studiano algoritmi, modelli statistici e architetture per la gestione dei dati, con l'obiettivo di sviluppare sistemi in grado non solo di analizzare grandi volumi di informazioni, ma anche di renderle accessibili e utilizzabili da persone e organizzazioni.

La didattica è organizzata in due anni, a tempo pieno, nella sede di Bolzano e interamente in lingua inglese, in un ambiente fortemente internazionale: circa il 25% dei docenti proviene dall'estero e il corpo studentesco è composto in larga parte da persone di diversa nazionalità. Dopo una base comune, gli studenti scelgono tra due curricula. Il curriculum Machine Learning è orientato ai metodi di intelligenza artificiale basati sui dati e all'apprendimento automatico per l'analisi, e prevede cinque corsi opzionali personalizzabili. Il curriculum Artificial Intelligence for Data Management si concentra sulla gestione dei dati, sulle architetture informatiche e sui sistemi che permettono di mantenere e integrare dati eterogenei e complessi, anch'esso con cinque corsi opzionali. Il percorso comprende tirocini formativi all'estero e presso aziende internazionali e si avvale di collaborazioni con realtà come IBM, Oracle e Siemens e con università quali TU Wien, TU München e il Politecnico di Milano. La scelta di un'offerta formativa interamente in inglese e di un ambiente universitario internazionale prepara gli studenti a collaborare con team distribuiti e a misurarsi con standard professionali globali, mentre i corsi opzionali permettono di approfondire temi specifici.

La finalità è formare professionisti capaci di sviluppare soluzioni IT per la data science, con ruoli come Machine Learning Engineer e Data Architect. I settori di impiego sono molto ampi e comprendono finanza, retail, e-commerce, marketing, Industry 4.0, pubblica amministrazione, fisica, biologia, medicina e scienze della vita e ambientali. Il percorso è adatto a laureati in informatica, ingegneria, matematica o discipline affini che vogliono costruire una carriera nell'analisi avanzata dei dati e dell'intelligenza artificiale, in contesti internazionali e in continua evoluzione tecnologica, oppure proseguire con attività di ricerca. Le competenze sviluppate sono richieste in molti ambiti, dalle banche alle imprese manifatturiere, dalla sanità alla ricerca, dove i dati sono diventati una risorsa strategica e la capacità di progettare sistemi affidabili ed efficienti costituisce un elemento competitivo decisivo.