Laurea Magistrale in STOCHASTICS AND DATA SCIENCE

Laurea Magistrale in
STOCHASTICS AND DATA SCIENCE
Università di Torino
Laura Sacerdote (Coordinator), Matteo Ruggiero (Deputy Coordinator)
Dati e decisioni: la sfida della società moderna
“Big data, the next frontier for innovation, competition, and productivity.”
McKinsey, 2011
“Data Scientist: the sexiest job of the 21st century”
Harvard Business Review, 2012
Data Scientist rated no. 1 job in 2016
Glassdoor (LinkedIn and CareerCast among best jobs in previous years)
“Crescono i Big Data in Italia, scarseggiano ancora governance e competenze”
La Stampa, 2013
“Data Scientist nei prossimi anni tra le figure più ricercate”
Il Sole 24 Ore, 2014
Matteo Ruggiero (Unito) - LM in Stochastics and Data Science
La risposta internazionale
M.Sc. in Data Science/Data Analytics or related:
45 M.Sc. programs in the USA:
Stanford, Harvard, Berkeley, CMU, Columbia, UPenn, Chicago,
UTexas, UCSD, Boston, . . .
28 M.Sc. programs in the UK:
Warwick, London, Bristol, Glasgow, Sheffield, Edinburgh, Liverpool,
Sussex, Essex,. . .
30 (approx) M.Sc. programs in the rest of Europe:
Pompeu Fabra, Paris, Madrid, Lisbon, Copenhagen, Nantes,
Stockholm, Helsinki, . . .
[Fonte: www.mastersportal.eu]
e poi, ad esempio, . . .
Alan Turing Institute, UK’s new national institute for data science
First endowment: £67 mln from governm. + univ. partners
Matteo Ruggiero (Unito) - LM in Stochastics and Data Science
La risposta italiana
Lauree Magistrali in Data Science or related:
Roma “La Sapienza” (inglese)
LM-91 (Tecniche e metodi per la società dell’informazione)
(INF, ING-INF, SECS-P, SECS-S, IUS, SPS,. . . )
Master annuali in Data Science or related:
in italiano: Tor Vergata, Bologna, Polito, Milano Bicocca
in inglese: Polimi
Forthcoming
Piemonte Orientale/Unito: “Computational Data Science”
LM-18 Informatica, inglese
Matteo Ruggiero (Unito) - LM in Stochastics and Data Science
Un percorso formativo in Data Science
Area intrinsecamente interdisciplinare:
modelli stocastici per descrivere i dati
spazi infinito-dimensionali
dinamiche temporali
altri tipi di dipendenza tra i dati
metodologia statistica per fare inferenza su quantità di interesse
stima flessibile (nonparametrica)
quantificazione dell’incertezza
previsione
strategie computazionali/computer science per l’implementazione
Monte Carlo methods (MCMC, SMC and Particle Filtering)
machine learning
data mining
Matteo Ruggiero (Unito) - LM in Stochastics and Data Science
Sbocchi professionali
Industria e servizi ad alto contenuto tecnologico
telecomunicazioni, mercati energetici, GDO e e-commerce, Information
technology, Social Media, Bio-scienze (genomica, bio-informatica, image
analysis, neuroscienze)
Compagnie assicurative e finanziarie
Enti pubblici e privati di ricerca
Agenzie internazionali: ONU, BCE, EUROSTAT, . . .
Studi di terzo livello (PhD, Master)
matematica applicata, probabilità, statistica, ricerca operativa, finanza
quantitativa, economics, bio-statistica, neuroscienze computazionali,. . .
...
Matteo Ruggiero (Unito) - LM in Stochastics and Data Science
La Laurea Magistrale in
STOCHASTICS AND DATA SCIENCE
Iniziativa di tre gruppi disciplinari/dipartimenti di Unito
probabilità (Dip. di Matematica “G. Peano”)
statistica (Dip. ESOMAS)
computer science (Dip. di Informatica)
Prima LM in Italia di questo tipo in classe matematica (LM-40)
Enfasi su
modellizzazione e analisi in condizioni di incertezza (Stochastics)
implementazione statistica e gestione rigorosa dei dati (Data Science)
Interamente in lingua inglese
Prima coorte partita nell’a.a. 2015/16
Matteo Ruggiero (Unito) - LM in Stochastics and Data Science
Percorso formativo
4 fasi (quasi coincidenti coi semestri)
(I) corsi intensivi su materie teoriche di base:
analysis; probability; statistical inference; programming
(II) corsi avanzati su temi caratterizzanti:
stochastic processes I & II; SDEs; time series; multivariate
statistics; machine learning; Bayesian nonparametric statistics;
databases and algorithms
(III) personalizzazione del percorso dello studente:
simulation methods for statistics/economics/computer science;
data mining; econometrics; game theory; decision theory;
complex networks; information theory; corsi liberi
(IV) tesi e/o stage
Matteo Ruggiero (Unito) - LM in Stochastics and Data Science
Attività qualificanti
Visiting professors esperti nelle varie aree disciplinari, con moduli di
insegnamento
Coinvolgimento studenti per seminari di relatori internazionali
Giornate di formazione con SAS
Eventuale supporto per scuole estive di probabilità e statistica tenute
da esperti del settore
Eventuali moduli di insegnamento da parte di rappresentanti di
imprese ad alto profilo quantitativo
[parzialmente supportate da finanziamento CRT]
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Reazioni
Parti sociali e territorio
grande apprezzamento da realtà imprenditoriali per attenzione ad esigenze
in evoluzione del mondo del lavoro
rappresentanti di importanti istituzioni nel Comitato di Indirizzo (BCE,
Banca d’Italia, McKinsey, Intesa San Paolo,. . . )
finanziamento Fondazione CRT come supporto all’avviamento
Studenti
ottima risposta all’esordio: 70 domande (15 da stranieri), 42 ammessi
29 immatricolati (70%); provenienza mista
Matem. 59%, Statist. 14%, Econ. 14%, Ingegn. 10%, Fisica 3%
Piemonte 55%, fuori regione 45%
non in competizione con LM in matematica esistente (da colloqui ai
candidati)
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Considerazioni finali 1/3
Una visione d’insieme
Data Science area interdisciplinare:
basi matematiche e probabilistiche, metodologia statistica, computer science
Approccio top-down
conoscenze teoriche e metodologiche
padronanza di modelli
indipendenza nella loro formulazione e analisi
specializzazione prevista per una fase successiva
Ottima risposta parti sociali e studenti di diverse aree
Ottime possibilità lavorative in Italia e all’estero, in crescita
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Considerazioni finali 2/3
A chi “appartiene” il Data Science?
A chi sarà in grado di dare per primo risposte valide e convincenti alle
crescenti richieste
Informatici e ingegneri hanno colto la sfida e stanno costruendo
percorsi didattici ad hoc
Classi di Laurea Magistrale
ideale LM interclasse (matematica e statistica → troppi vincoli)
classi attuali non sempre adatte ad affrontare sfide moderne, ma
occasione storica per la matematica
servirebbe più flessibilità o classi più ampie
possibilità prendere doppia laurea
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Considerazioni finali 3/3
Ruolo della Matematica
Opportunità importante per la Matematica
Ruolo fondamentale nel costituire
fonte dei fondamenti teorici di questa “nuova” area
collante tra le varie discipline chiamate in causa
Può essere il motore fondante di un Data Science “in salsa italiana”
grande enfasi su solide basi teoriche, non corsi di “ricette”
laureati italiani apprezzati all’estero per la formazione matematica
Potenziale interfaccia e locomotiva (almeno locale) di un fenomeno
che avrà grande impatto a livello globale
Matteo Ruggiero (Unito) - LM in Stochastics and Data Science
Informazioni dettagliate sul corso sono disponibili alla pagina
www.master-sds.unito.it
Matteo Ruggiero (Unito) - LM in Stochastics and Data Science