Il percorso formativo \u00e8 caratterizzato e completato da materie di tipo:<\/p>\n
- \n
- economico-manageriale, mediante le quali lo studente approfondisce temi relativi ai contesti economici\/gestionali\/industriali;<\/li>\n
- giuridico, mediante la quale lo studente acquisisce conoscenze di tipo normativo sulla relazione esistente tra i dati, l’informazione e la comunicazione.<\/li>\n<\/ul>\n
Il Corso di Studi presenta inoltre una connotazione non solo fondata sul rigore teorico-formale ma anche di tipo applicativo proponendo al suo interno numerose attivit\u00e0 laboratori virtuali e moduli di altre conoscenze per il Mondo del Lavoro utili a mettere in pratica le conoscenze acquisite.<\/p>\n
Il Corso di Studi in Statistica e Big Data presenta anche un’estrema flessibilit\u00e0 per l’eventuale prosieguo degli studi in quanto lo studente pu\u00f2 strutturare il proprio percorso triennale per poi continuare la propria formazione verso lauree magistrali di tipo statistico, di tipo informatico e di tipo economico-manageriale.<\/p>\n
Sbocchi Occupazionali Del Corso Di Laurea Triennale Online in Statistica e Big Data L-41<\/strong><\/h2>\n
- \n
- Tecnici statistici<\/li>\n
- Tecnici gestori basi di dati<\/li>\n
- Tecnici dell’acquisizione delle informazioni<\/li>\n<\/ul>\n
Obiettivi Formativi del Corso Di Laurea Triennale Online in Statistica e Big data L-41<\/h2>\n
La laurea in Statistica e i Big Data ha come principale obiettivo quello di fornire agli studenti una formazione che combina tre componenti principali: la statistica per l’analisi dei Big Data, l’informatica per gestire la complessit\u00e0 dei Big Data, l’economia ed il management per utilizzare gli strumenti sviluppati in ambito statistico e informatico in contesti economico e aziendali.<\/p>\n
Per tale motivo, il corso di studi fornir\u00e0 agli studenti solide conoscenze di base in ambito statistico ed informatico che saranno strumentali per l’intero percorso formativo dello studente che si completa e si arricchisce con materie di tipo economico ed aziendale (economia, economia aziendale, economia e gestione delle imprese). Tale percorso garantir\u00e0, inoltre, un bagaglio culturale articolato al fine di venire incontro alle richieste di versatilit\u00e0 spesso richieste nel mondo lavorativo.<\/p>\n
I laureati in Statistica e Big Data devono:<\/p>\n
- \n
- Possedere un’adeguata conoscenza delle discipline statistiche;<\/li>\n
- Possedere un’adeguata conoscenza delle discipline di base nelle aree applicative individuate dalle strutture didattiche competenti;<\/li>\n
- Possedere una buona padronanza del metodo della ricerca e di parte almeno delle tecniche proprie dei diversi settori di applicazione;<\/li>\n
- Possedere competenze pratiche ed operative, relative alla misura, al rilevamento ed al trattamento dei dati pertinenti l’analisi statistica nei suoi vari aspetti applicativi;<\/li>\n
- Conoscere e gestire i principali flussi informativi necessari per la produzione di informazioni su temi di natura economica e aziendale;<\/li>\n
- Possedere gli strumenti logico-concettuali e metodologici per la progettazione ed esecuzione delle indagini statistiche (osservazionali o sperimentali) e per il trattamento informatico dei dati;<\/li>\n
- Possedere gli strumenti logico-concettuali e metodologici per la pianificazione, la gestione, il monitoraggio e la chiusura di progetti complessi orientati al raggiungimento di deliverables con tempi e costi definiti;<\/li>\n
- Essere in grado di utilizzare efficacemente, in forma scritta e orale, almeno una lingua dell’Unione Europea, oltre l’italiano, nell’ambito specifico di competenza e per lo scambio di informazioni generali;<\/li>\n
- Possedere adeguate competenze e strumenti per la comunicazione e la gestione dell’informazione.<\/li>\n<\/ul>\n
Requisiti Di Accesso Del Corso Di laurea Triennale Online in Statistica e Big Data L-41<\/h2>\n
Per l’ammissione al corso di laurea in Statistica e Big Data occorre essere in possesso di un diploma di scuola secondaria di secondo grado, o di altro titolo di studio conseguito all’estero e riconosciuto idoneo, e di un’adeguata preparazione iniziale. In particolare si richiede una buona cultura generale supportata da capacit\u00e0 logiche, il possesso di conoscenze di base di matematica e conoscenze di base degli strumenti digitali.<\/p>\n
La verifica della preparazione iniziale avverr\u00e0 tramite un test di ammissione, secondo modalit\u00e0 indicate nel Regolamento Didattico del Corso di Studio. Agli studenti che non superano tale test, ed intendono ugualmente iscriversi, sono assegnati gli Obblighi Formativi Aggiuntivi (OFA) che verranno assolti con attivit\u00e0 di recupero formativo consistenti nell’obbligo a seguire i precorsi (Corsi Zero) appositamente erogati dall’Universit\u00e0 ed a superare i relativi test finali.<\/p>\n
Piano Di Studi Del Corso Di laurea Triennale Online in Statistica e Big Data L-41<\/h2>\n
\n\n
\n \nAnno<\/th>\n Insegnamento<\/th>\n SSD<\/th>\n CFU<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n 1<\/td>\n Elementi di sistemi di elaborazione e programmazione<\/td>\n ING-INF\/05<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 1<\/td>\n Analisi matematica e geometria<\/td>\n MAT\/05<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 1<\/td>\n Calcolo delle probabilit\u00e0<\/td>\n MAT\/06<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 1<\/td>\n Statistica di base<\/td>\n SECS-S\/01<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 1<\/td>\n Data mining e big data<\/td>\n SECS-S\/01<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 1<\/td>\n Algoritmi e strutture dati<\/td>\n INF\/01<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 1<\/td>\n Per la conoscenza di almeno una lingua straniera<\/td>\n –<\/td>\n 6<\/td>\n<\/tr>\n \n 2<\/td>\n Programmazione per la statistica e i big data<\/td>\n ING-INF\/05<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 2<\/td>\n Inferenza e modelli statistici<\/td>\n SECS-S\/01<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 2<\/td>\n Indicatori spazio-temporali con i big data<\/td>\n SECS-S\/03<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 2<\/td>\n Economia e management dell’innovazione<\/td>\n SECS-P\/08<\/td>\n 6<\/td>\n<\/tr>\n \n 2<\/td>\n Economia aziendale<\/td>\n SECS-P\/07<\/td>\n 6<\/td>\n<\/tr>\n \n 2<\/td>\n Basi di dati<\/td>\n ING-INF\/05<\/td>\n 12<\/td>\n<\/tr>\n \n 2<\/td>\n Finanza aziendale<\/td>\n SECS-P\/09<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 2<\/td>\n Altre conoscenze utili per l’inserimento nel mondo del lavoro<\/td>\n MDL<\/td>\n 3<\/td>\n<\/tr>\n \n 3<\/td>\n Elaborazione dei Big data per l’impresa<\/td>\n SECS-S\/06<\/td>\n 6<\/td>\n<\/tr>\n \n 3<\/td>\n Modelli e dati per lo sviluppo sostenibile<\/td>\n SECS-S\/05<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 3<\/td>\n Elementi di Economia Politica<\/td>\n SECS-P\/01<\/td>\n 6<\/td>\n<\/tr>\n \n 3<\/td>\n Societ\u00e0, cambiamento e innovazione<\/td>\n SPS\/07<\/td>\n 6<\/td>\n<\/tr>\n \n 3<\/td>\n Diritto della privacy e protezione dei dati personali<\/td>\n IUS\/01<\/td>\n 9<\/td>\n<\/tr>\n \n 3<\/td>\n Diritto dell’informatica e delle tecnologie dell’informazione<\/td>\n IUS\/09<\/td>\n 6<\/td>\n<\/tr>\n \n 3<\/td>\n Insegnamento a scelta<\/td>\n –<\/td>\n 12<\/td>\n<\/tr>\n \n 3<\/td>\n Prova Finale<\/td>\n –<\/td>\n 3<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
![\"\"](\"https:\/\/www.unikaros.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Logo-MIUR-300x88.jpg\")
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- \n
- Se hai sostenuto esami universitari presso altri atenei<\/strong> (anche in seguito a decadimento o rinuncia agli studi);<\/li>\n
- Se sei in possesso di certificazioni linguistiche riconosciute dal M.I.U.R.<\/strong> (ESB, LRN, etc.);<\/li>\n
- Se sei in possesso di certificazioni informatiche<\/strong> riconosciute dal M.I.U.R.<\/strong> (Eipass, Pekit, Etc.);<\/li>\n
- Se hai un\u2019esperienza lavorativa documentabile pari o superiore a 6 mesi<\/strong> (anche stage, servizio civile, servizio militare o tirocinio).<\/li>\n<\/ul>\n
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- Se hai sostenuto esami universitari presso altri atenei<\/strong> (anche in seguito a decadimento o rinuncia agli studi);<\/li>\n