- Offerta Formativa A.A. 2023/2024
- Laurea Magistrale in DATA SCIENCE PER LE SCIENZE UMANE E SOCIALI
Laurea Magistrale in DATA SCIENCE PER LE SCIENZE UMANE E SOCIALI
- Corso di studi
- DATA SCIENCE PER LE SCIENZE UMANE E SOCIALI
- Corso di studi in inglese
- DATA SCIENCE FOR THE HUMAN AND SOCIAL SCIENCES
- Titolo
- Laurea Magistrale
- Classe MIUR
- Data science - LM Data (DM270)
- Durata
- 2 anni
- Crediti
- 120
- Dipartimento
- DIPARTIMENTO DI SCIENZE UMANE E SOCIALI
- Sito web del corso
- Lingua
- ITALIANO
- Sede
- Lecce
- Anno accademico
- 2023/2024
- Tipo di accesso
- Corso ad accesso libero
- Profili professionali formati
- 2.1.1.5.2 - Analisti e progettisti di basi dati
2.5.3.2.1 - Esperti nello studio, nella gestione e nel controllo dei fenomeni sociali
Descrizione del corso
lingua inglese.
Modalità: La frequenza dei corsi, dei laboratori, dei seminari e dei workshop svilupperà le capacità
di comunicazione scritta, orale e grafica (stesura di report, dashboard, realizzazione di presentazioni pubbliche, abilità oratoria etc.) e di interazione con esperti. Molti insegnamenti baseranno la attività di verifica su lavori di gruppo che i formandi presenteranno in forma di seminari ai docenti, ai colleghi e, ove possibile, ad esperti del settore.
Un ruolo importante è inoltre svolto, in questo senso, dal lavoro di preparazione della tesi di laurea magistrale,.
Strumenti: Preparazione di relazioni scritte, contenuti multimediali, dashboard e altre forme di comunicazione attraverso diverse piattaforme web (blog, e altri formati) in occasione
di esercitazioni di laboratorio e in convenzione con enti e aziende presso i quali lo studente integra
e completa la formazione teorico-pratica.
Modalità di valutazione: presentazione e discussione di elaborati di gruppo.
Strumenti: I formandi verranno proposti incontri annuali che allargano gli orizzonti comunicativi sulle problematiche di maggiore impatto sociale, nelle loro implicazioni scientifiche, etiche, sociali e giuridiche. Essi potranno partecipare alla predisposizione degli eventi e alla redazione dei diversi testi connessi.
Modalità di valutazione: presentazione e discussione di elaborati di gruppo, discussione e analisi critica di casi di studio.
All’inizio di ogni anno accademico, come già di prassi per i corsi del dipartimento proponente, il Consiglio didattico organizzerà uno o più incontri informativi per presentare il corso agli studenti neoiscritti, incontro che sarà aperto a tutti gli studenti e varrà tra l’altro anche come momento di informazione, orientamento e avviamento al corso magistrale per gli studenti dell’ultimo anno delle triennali di Psicologia, Sociologia, Pedagogia, Ingegneria, Matematica, Fisica ed Economia. Saranno inoltre organizzati, anche in modalità telematica e in momenti diversi dell’anno accademico, incontri e interventi personalizzati per favorire l’integrazione degli studenti provenienti da classi di laurea di primo livello diverse da quelle summenzionate e da altri Atenei.
I formandi avranno a disposizione la Segreteria servizi agli studenti situata presso l'edificio Studium 2000, in cui troveranno supporto e orientamento nelle ore di ricevimento. La stessa Segreteria, inoltre, svolge già abitualmente e svolgerà anche via e-mail attività di consulenza su orientamento, tutorato, mobilità internazionale, riconoscimento di CFU, piani di studio. Presso la stessa struttura, in continuità con quanto già si svolge per i corsi magistrali e triennali dello stesso edificio, verranno svolte attività inerenti ai tirocini formativo-curriculari per i vari corsi di studio afferenti al Dipartimento di Studi Umani e Sociali. Un portale servizi on-line offrirà una serie di servizi agli studenti. Attività di tutorato saranno svolte inoltre dal/dalla docente Delegato/a dipartimentale alla didattica.
l'edificio Studium 2000, in cui troveranno supporto e orientamento nelle ore di ricevimento. La stessa
Segreteria, inoltre, svolge già abitualmente e svolgerà anche via e-mail attività di consulenza su
orientamento, tutorato, mobilità internazionale, riconoscimento di CFU, piani di studio. Presso la
stessa struttura, in continuità con quanto già si svolge per i corsi magistrali e triennali dello stesso
edificio, verranno svolte attività inerenti ai tirocini formativo-curriculari per i vari corsi di studio
afferenti al Dipartimento di Studi Umani e Sociali. Un portale servizi on-line offrirà una serie di
servizi agli studenti. Attività di tutorato saranno svolte inoltre dal/dalla docente Delegato/a
dipartimentale alla didattica.
Le iniziative collegate all’accompagnamento al mondo del lavoro saranno programmate da
un’apposita commissione, già istituita presso il Consiglio Didattico del CdS, che si occupa della
gestione dei tirocini e dei rapporti con il mondo del lavoro e i portatori di interesse.
In quest'ottica il tirocinio (obbligatorio) è considerato funzionale all'inserimento dello studente nel
mondo del lavoro; nella scelta della sede del tirocinio e nel processo di accompagnamento durante il
tirocinio diverrà pertanto di assoluta rilevanza l’attività di orientamento del tutor interno. Alle
iniziative di corso di studio si affiancheranno i servizi di ateneo garantiti dall’ufficio di Job Placement
(bacheca cerca lavoro, supporto alla compilazione del curriculum, organizzazione delle settimane del
lavoro, ecc.). A livello di Ateneo, l'Ufficio Career Service, in collaborazione con il CdS, svolge e
svolgerà attività di sportello di assistenza ai laureati, fornendo tra l’altro informazioni sulla scrittura
dei curriculum, sulle tecniche di ricerca di lavoro, sulle opportunità di formazione successive alla
laurea.
Il corso prevede figure di tutor da identificare sia tra i docenti sia, laddove vengano individuate risorse
disponibili, tra figure professionali dotate di alta qualificazione nelle discipline oggetto di studio. In
particolare, si prevede un sistema di monitoraggio in itinere attraverso la somministrazione di
questionari atti a valutare l’efficacia delle diverse attività didattiche al fine di individuare
tempestivamente le discipline scoglio (sia nel settore ingegneristico-matematico-statistico sia nel
settore delle scienze-umane-sociali). Per tali discipline, si rafforzerà l’azione di tutoring. Si
prevederanno inoltre azioni di innovative di “peer-tutoring” che consentiranno il trasferimento di
competenze tra i laureati triennali che accedono al corso con approcci disciplinari diversi.
Tale valutazione sarà annuale e il corso di studi si impegna a trasmettere le schede riassuntive delle opinioni degli studenti entro il 30 aprile di ogni anno.
Opinioni degli studenti - A cura del Presidio della Qualità D'Ateneo
Modalità: Il Corso avvia gli studenti a una larga autonomia nella gestione degli orientamenti, stimolando in tutte le occasioni didattiche disciplinari, favorendo l’upskilling e il re-skilling degli studenti in entrata, rendendo in tal modo il laureato in uscita pronto a un mercato del lavoro caratterizzato da estrema interdisciplinarità e mobilità.
Strumenti: Le capacità di apprendimento saranno stimolate e testate attraverso il lavoro in
laboratorio ed eventuali esercitazioni e prove in aula. Gli studenti, infine, saranno stimolati allo
studio in itinere dei problemi affrontati nelle lezioni.
Modalità di valutazione: test scritti, esercizi e/o domande teoriche, analisi di casi studio, presentazione e discussione di elaborati di gruppo.
Il corso di Laurea pone le sue basi sulla consapevolezza che lo studio dei fenomeni sociali e, in generale, dei processi culturali richiede competenze trasversali che coinvolgono sia le scienze umane e sociali ma anche i metodi quantitativi dell’informatica e delle scienze matematico-statistico. Nell’epoca dei “big data”, i dati non solo costituiscono lo strumento fondamentale a supporto dei processi decisionali ma sono l’effetto ultimo di un processo di profonda trasformazione individuale e collettiva.
Cambia il processo di raccolta e gestione dei dati, si evolvono le tecnologie a supporto del ciclo di vita del dato e si sviluppano nuove competenze per la valorizzazione e contestualizzazione del dato. In questo processo, il data scientist rappresenta la figura di riferimento.
Come ribadito anche nel programma PNR 2021-2017 e in linea con gli obiettivi europei di transizione verso l’industria 5.0, “risulta fondamentale promuovere l’armonizzazione tra le politiche della ricerca nella loro concretizzazione sui vari livelli (europeo, nazionale, regionale) e sui diversi settori perché da un lato è sempre più sfumato il confine tra le diverse discipline e dall’altro la soluzione ai problemi complessi che il futuro ci pone richiede sempre di più un’interazione sistematica tra diverse conoscenze e competenze
(interdisciplinarità), diversi ambiti di lavoro (intersettorialità) e diversi livelli di attuazione (interistituzionalità)”. Il corso di articola in 2 curricula: Il primo curriculum definisce una figura di data scientist specializzato nella modellizzazione e interpretazione di dati che coinvolgono l’essere umano nelle sue declinazioni psicologiche, comportamentali e di relazione sociale. Il secondo curriculum definisce una figura di data scientist con competenze specialistiche di metodi computazionali e strumenti di implementazione dell’analisi dei dati.
Tutti i formandi in Data Science per le Scienze Umane e Sociali acquisiranno competenze specifiche delle metodologie matematico-statistiche e informatiche, ma anche strumenti di analisi qualitativa dei processi sociali e cognitivi. Il corso si prefigge di formare professionisti in grado di gestire, nel suo complesso, il processo di “analisi dei dati”, a partire dall’epistemologia del dato, gli aspetti computazionali relativi ai “big data”, le analisi statistiche per l’estrazione di informazione e l’interpretazione dei risultati nelle analisi di contesto. I profili professionali individuati sono quelli di Data Scientist, Data Manager, Data Analyst con particolari competenze nel trattamento e nell'interpretazione dei dati sociali . Le funzioni professionali svolte dai laureati in Data Science per le scienze umane e sociali sono quelle di analizzare, presentare e prevedere le tendenze fondamentali nei flussi di dati, identificare gli strumenti software necessari per l'elaborazione di grandi moli di dati, coordinare la raccolta e la pubblicazione di open data nel settore pubblico e privato e integrare le metodologie di data science all’interno dei processi organizzativi. Tale profilo può trovare la sua collocazione sia all'interno di aziende e amministrazioni pubbliche e private, inclusi enti o istituti di ricerca scientifica e tecnologica come si evince dagli spunti emersi dalla consultazione delle parti.
vari settori applicativi e attività di ricerca e sviluppo nell'ambito pubblico e privato in cui è richiesta
la progettazione, la gestione e la fruizione di database e l’analisi di grandi moli di dati a supporto dei processi decisionali. In particolare, i laureati del CdLM saranno in grado di supportare l’intero
processo di gestione dei dati, dalla progettazione della struttura dati e delle interdipendenze, allo
scouting, all'identificazione e alla selezione di opportuni strumenti software di archiviazione, gestione ed elaborazione all'interno di database, all’implementazione di metodologie statistiche appropriate, fino alla contestualizzazione del risultato. I laureati in Data Science per le scienze umane e sociali
avranno la competenza per analizzare i metadati, valutandone qualità e coerenza in modo
interpretabile, ossia in modo tale che chiunque ne fruisca sia certo di utilizzare dati conformi al loro
significato, completi e affidabili nella loro qualità, supportando quindi un processo decisionale
consapevole. Avranno, inoltre, anche il ruolo di comunicare i risultati e contestualizzarli in modo
efficace rispetto all’audience di riferimento, supportando proattivamente le attività di dissemination
e di formazione.
Per il raggiungimento degli obiettivi formativi sopra elencati e per la formazione di tali competenze
il percorso didattico della LM-Data in oggetto prevede due curricula uno mirato maggiormente alla integrazione e contestualizzazione dei dati umani e sociali e l’altro focalizzato sugli approcci di machine Learning e analisi di big data.
Il corso di studi offre, nel primo anno, insegnamenti di base di carattere matematico/statistico e
socio/psicologico comuni ai due curricula con il fine di riallineare i formandi provenienti da
esperienze triennali diverse. Gli insegnamenti proposti offrono solide basi culturali, a cominciare da una conoscenza approfondita di metodologie matematico-statistiche, con insegnamenti di Statistica e Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica. Le discipline matematico-statistiche
consentiranno l’acquisizione di metodologie quantitative avanzate al fine di valutare gli approcci e i
software più appropriati per analizzare correttamente i dati e i metadati e valutandone inoltre la qualità
e la coerenza.
I formandi acquisiranno competenze informatiche e acquisirano competenze per la gestione dei database, la progettazione e
definizione delle interdipendenze della struttura dati, come pure competenze per l’utilizzo di software
specifici. Tali competenze saranno associate a competenze di natura giuridica, sociale ed economica, psicologica, pedagogica svolgono un ruolo
fondamentale nel corso di studi. Tali insegnamenti hanno la funzione
fondamentale in quanto trasferiscono competenze relative alla capacità analitica, alla
contestualizzazione, interpretazione e comunicazione dei dati e dei risultati delle analisi, tenendo
conto dell’impianto teorico metodologico delle discipline umane e sociali.
In tale logica sono inoltre inquadrate le attività formative affini e integrativi volte ad approfondire argomenti di modellistica per fenomeni umani e più sofisticati strumenti matematico-statistici per l'analisi dei dati.
16 CFU nell’ambito Matematico-Statistico (MAT/*, SECS-S/*, ING-INF/05, INF/01);
oppure
8 CFU nell’ambito Matematico-Statistico (MAT/*, SECS-S/*, ING-INF/05, INF/01) e 8 CFU in insegnamenti metodologici nei settori (SPS/07, M-PSI/03, SPS/04).
Coloro che siano in possesso dei requisiti sopraindicati potranno accedere al corso LM-DATA previo
superamento di un colloquio individuale con apposita commissione, che accerterà l'adeguatezza della
loro preparazione e del loro curriculum di studi, nonché la conoscenza della lingua Inglese pari al
livello B2. Le modalità della valutazione e la composizione e il funzionamento della Commissione
sono definiti nel Regolamento didattico del Corso.
verifichi l'adeguatezza della preparazione personale e accerti il livello di conoscenza dei principali strumenti di analisi dei dati Il colloquio verterà quindi sugli aspetti più rilevanti dell’analisi descrittiva ed di esplorazione dei dati. La commissione potrà prospettare casi studio e valutare come lo studente sia in grado, in base alle sue conoscenze pregresse, di orientarsi e fornire, in modo interlocutorio e per grandi linee, una soluzione originale al problema posto e, dove adeguato, anche in merito agli aspetti tecnologici. Saranno considerati anche gli aspetti motivazionali. La prova, il cui esito rappresenta requisito indispensabile ai fini dell'immatricolazione al corso. Lo studente sarà valutato da una commissione di almeno tre docenti membri del Consiglio Didattico. Ulteriori indicazioni sono fornite nel Regolamento didattico del corso e nel bando annuale di accesso.
Profilo
Esperti nello studio, nella gestione e nel controllo dei fenomeni socialiFunzioni
Organizzare e strutturare questionari con domande con risposte sia quantitative che qualitative atte a rilevare gli aspetti più rivelanti dei fenomeni sociali di interesse; definizione dei soggetti di studio mediante analisi di contesto e pregressi studi di settore; interpretazione, in chiave sociologica ed evolutiva, dei modelli matematico-probabilistici applicati ai dati rilevati.Competenze
Gli insegnamenti forniranno ai formandi, in primo luogo, le conoscenze necessarie per una comprensione critica e approfondita dei metodi e degli strumenti quali/quantitativi che sono alla base della catena dell’informazione (dati, informazione, conoscenza, decisione), permettendo loro di diventare mediatori tra il dato e il suo effettivo utilizzo nelle valutazioni e nelle decisioni. In particolare, essi saranno in grado di mutuare modelli quantitativi e qualitativi già presenti, o svilupparne di nuovi ad hoc a partire dai requisiti e dagli obiettivi del caso studio in esame. I formandi saranno pronti alla comprensione della letteratura del fenomeni umani e sociali oggetto di studio e l'approfondita comprensione anche gli strumenti proposti per l'analisi empirica del dato. Essi avranno l'abilità di valutare le diverse fonti di incertezza che possono influenzare l’analisi e suggerire variabili ausiliarie appropriate nel contesto della modellistica.Gli strumenti tecnologici/software forniti permetteranno loroi di selezionare gli strumenti tecnologici/software maggiormente rispondenti agli obiettivi dell’indagine, tenendo in conto ulteriori fattori quali la disponibilità e l’accessibilità delle tecnologie, la scalabilità delle soluzioni proposte e l’aderenza ai criteri di confidenzialità, integrità e accessibilità dei dati per un loro uso etico.
Sbocco
La figura professionale eserciterà la sua professione sia in ambito pubblico (ad esempio, nelle pubbliche amministrazione) che in ambito privato (industrie ed enti privati): svolgeranno, in entrambi i settori, un ruolo chiave nella valutazione dei servizi mediante la definizione ad-hoc di questionari, delle ricadute in ambito socio/culturale di decisioni pubbliche e/o aziendali e sulla definizione di strumenti atti a prevedere/risolvere criticità negli ambienti in cui operano.Profilo
Analisti dei dati e pianificatori di indaginiFunzioni
Pianificazione e strutturazione di indagini campionarie, dalla definizione del questionario alla definizione della struttura di campionamento; verifica della qualità dei dati; analisi descrittiva e inferenziale dei dati; definizione di modelli esplicativi e previsivi; comunicazione e contestualizzazione dei risultati ottenuti.Competenze
I formandi acquisiranno le conoscenze necessaria per la pianificazione di indagini campionarie, in base a diversi metodi di campionamento e la definizione di numerosità campionarie ad-hoc per lo studio dei fenomeni sociali oggetto di analisi.Essi apprenderanno i principali metodi probabilistici per l'inferenza, modelli statistici esplicativi e previsioni e lo studio di network (quali social-network) utilizzabili per lo studio delle interazioni tra soggetti e variabili coinvolti nello studio. La formazione in ambito informatico fornirà loro gli strumenti software per l'analisi e la gestione dei data base, quali i principali strumenti per la conservazione e la gestione di grandi moli di dati. La formazione ambito sociale fornirà ai formandii gli strumenti per comprendere le principali dinamiche dei fenomeni umani e sociali: tali strumenti saranno di supporto per la definizione dei modelli statistici più appropriati, sia in termini di scelta delle variabili ausiliarie sia in termini di definizione di strutture di correlazione/interazione spaziale e temporale tra le variabili di interesse.
Sbocco
I contesti professionali dei laureati nella LM in oggetto sono molteplici:funzioni di elevata responsabilità nel settore terziario e nelle pubbliche amministrazioni, in Enti governativi e non governativi, in istituti nazioni (ISTAT) o internazionali/sovranazionali di statistica (EUROSTAT), per esempio, per lo sviluppo e la gestione di servizi innovativi basati sui dati, quali, ad esempio, quelli relativi alle social network, agli indicatori di benessere sociale e materiale, agli impatti sociali di processi produttivi, alle statistiche di genere;
nel settore industriale e aziendale, possono ricoprire posizioni di responsabilità nella pianificazione di strumenti a supporto delle decisioni, di studi di customer satisfation o di miglioramento della filiera organizzativa, proporre soluzioni innovative nell’ambito dei processi decisionali di livello operativo, strategico/direzionale e di tutti i processi basati sul trattamento delle informazioni provenienti da singole banche dati o da integrazione tra esse;
nei settori scientifici e tecnologici si possono definire come figure di supporto agli specialisti del campo per le attività riguardanti gestione, trattamento e analisi dei dati e per la modellistica. Oltre alle attività di Ricerca e Sviluppo, essi potranno inoltre supportare le collaborazioni per la definizione e lo svolgimento di progetti di ricerca nella metodologia, nella quantificazione dell’incertezza e dei rischi, infine nelle fasi di valutazioni degli impatti.
Profilo
Analisti e progettisti di basi datiFunzioni
Le professioni comprese in questa unità analizzano, progettano, sviluppano e collaudano i sistemi di gestione di banche dati, garantendone e controllandone le prestazioni ottimali e la sicurezza. Si occupano inoltre di controllare la qualità dei dati ricevuti, redigere o presentare rapporti o documenti tecnici,progettare, sviluppare e collaudare sistemi di gestione di banche dati. L'integrazione sia deterministica che probabilistica di diversi archivi e di estrazione di informazioni di contesto è uno dei ruoli innovativi di questa nuova figura professionale.Competenze
I formandi acquisiranno le competenze necessarie per la progettazione di basi di dati e la definizione di strumenti internet per la diffusione dei risultati (applicativi, APP ...). Saranno inoltre in grado di definire gli strumenti di integrazione di dati di tipo probabilistico con conseguente valutazione del rischio, sia probabilistico che legale, del processo di integrazione dei dati. Avranno la competenza per costruire basi di dati specifiche dei dati sociali, con funzioni ad-hoc mirate alla sintesi, alla integrazione e all'analisi dello specifico tipo di dato (si pensi, ad esempio, alla gestione computerizzata delle schede cliniche dei pazienti che permetta la registrazione univoca di dati sanitari, sociali e di percezione del servizio sanitario).Sbocco
Tale figura professionale trova la sua collocazione sia in ambito pubblico (pubbliche amministrazioni, ASL, biblioteche, anagrafi) sia in ambito privato (industri, enti privati) che necessitano di manipolare grandi moli di dati e strutturarle in base dati ad-hoc. Il contributo di tale profilo può essere essenziale ad esempio per la creazione di registri informatici, quali quelli sanitari o scolastici, e al loro mantenimento automatico nel tempo.Piano di studi
Data Analytics
Data Mining (ING-INF/05)
9 crediti - Obbligatorio
Introduzione all’elaborazione dei dati e Machine Learning (ING-INF/03)
9 crediti - Obbligatorio
Metodi qualitativi per la data science (SPS/07)
9 crediti - Obbligatorio
Modelli multidimensionali per l’analisi dei dati (M-PSI/03)
9 crediti - Obbligatorio
Project Management (ING-IND/35)
8 crediti - Obbligatorio
Statistica e matematica per la data science
14 crediti - Obbligatorio
Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro (NN)
1 crediti - Obbligatorio
Analisi dei dati e big data (ING-INF/05)
6 crediti - Obbligatorio
Metodi matematici per la data science (SECS-S/06)
8 crediti - Obbligatorio
Modelli statistici per la Data Science (SECS-S/01)
6 crediti - Obbligatorio
Privacy, sicurezza e dati sensibili per la Data Science (IUS/20)
6 crediti - Obbligatorio
PROVA FINALE (PROFIN_S)
12 crediti - Obbligatorio
Tecnologie internet (ING-INF/05)
9 crediti - Obbligatorio
TIROCINIO (NN)
5 crediti - Obbligatorio
Human and Social Data
Data Mining (ING-INF/05)
10 crediti - Obbligatorio
Introduzione all’elaborazione dei dati e Machine Learning (ING-INF/03)
10 crediti - Obbligatorio
Metodi qualitativi per la data science (SPS/07)
9 crediti - Obbligatorio
Modelli multidimensionali per l’analisi dei dati (M-PSI/03)
8 crediti - Obbligatorio
Project Management (ING-IND/35)
8 crediti - Obbligatorio
Statistica e matematica per la data science
14 crediti - Obbligatorio
Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro (NN)
1 crediti - Obbligatorio
Digital Technologies in the learning process (M-PED/03)
4 crediti - Non obbligatorio
Economia Cognitiva e Sperimentale (SECS-P/01)
5 crediti - Obbligatorio
Modelli statistici per la Data Science (SECS-S/01)
6 crediti - Obbligatorio
Privacy, sicurezza e dati sensibili per la Data Science (IUS/20)
6 crediti - Obbligatorio
PROVA FINALE (PROFIN_S)
12 crediti - Obbligatorio
Psicologia degli atteggiamenti e delle opinioni (M-PSI/05)
4 crediti - Non obbligatorio
Tecnologie internet (ING-INF/05)
10 crediti - Obbligatorio
TIROCINIO (NN)
5 crediti - Obbligatorio