Corso di Laurea Magistrale

Le lauree triennali hanno un naturale proseguimento formativo nella laurea magistrale, alla quale i laureati triennali in Scienze Statistiche che hanno seguito un percorso metodologico possono iscriversi direttamente. Possono inoltre essere ammessi alla laurea magistrale tutti gli altri laureati (in Scienze Statistiche, studenti in possesso di un diploma di laurea non conseguito in Scienze Statistiche, o di un titolo equivalente conseguito all’estero), purché in possesso di specifici requisiti curricolari e di un’adeguata preparazione nelle materie di base (si veda   http://www.stat.unipd.it/it/studiare/ammissione-laurea-magistrale).

Il laureato magistrale in Scienze Statistiche sa adottare procedure orientate alla soluzione di problemi complessi grazie all’impiego di appropriate tecniche statistiche. È preparato ad affrontare problemi statistici, concependo e gestendo l’intero procedimento scientifico che conduce ai metodi statistici appropriati ed efficaci. Inoltre, acquisisce le competenze necessarie per progettare e gestire in autonomia strumenti per la rilevazione, l’utilizzo, la gestione e l’esposizione di dati. Al termine del percorso formativo il laureato possiede strumenti e competenze per la valutazione, l’interpretazione, la gestione e l’adeguata comunicazione di informazioni e ha sviluppato la capacità di lavorare in gruppo, dimostrando attitudine al confronto interdisciplinare con professionisti, specialisti e non specialisti della materia. Questo percorso di laurea magistrale è finalizzato a sviluppare una preparazione interdisciplinare, che consenta al laureato di operare efficacemente in svariati contesti lavorativi e di ricerca.

Presidente

Il presidente della Laurea Magistrale è attualmente il prof. Bruno Scarpa.

Struttura e percorsi

La Laurea Magistrale in Scienze Statistiche prevede 11/12 esami distribuiti in 2 anni di corso.

E' costituita da un sostanzioso tronco comune composto da 5 insegnamenti per complessivi 45 CFU, in grado di fornire un ricco bagaglio di conoscenze metodologiche e applicative comuni. 

Si prevede poi un insieme composto da almeno tre insegnamenti (per un minimo di 27 CFU) selezionati all'interno di un paniere di materie erogate dal Dipartimento di Scienze Statistiche. Questi insegnamenti consolidano la preparazione in metodologie quantitative e in strumenti e metodi di analisi dei dati. Prendendo in prestito la terminologia dall’ambiente anglo-sassone, questi insegnamenti assieme al tronco comune permettono al laureato di avere una preparazione principale in materie di data science e di scienze statistiche. In questo senso è da intendersi il termine “major” associato a questo paniere.

Inoltre si suggerisce un insieme di materie composto da due o tre insegnamenti (per un minimo di 18 CFU) selezionati all'interno di un paniere di materie in cui gli strumenti statistici vengono utilizzati e quindi principalmente erogati da altri Dipartimenti dell’Ateneo. La scelta di 18 CFU in un ambito applicativo della statistica permette allo studente di conseguire una preparazione secondaria (con terminologia anglo-sassone “minor”, non quindi nel senso di minore qualità o difficoltà, ma secondaria rispetto alla preparazione principale in materie statistiche) in una materia diversa dal data science e dalle scienze statistiche. Gli studenti interessati ad approfondire aspetti relativi a materie non presenti nel paniere “minor”, possono comporre un piano di studi libero selezionando gli insegnamenti di interesse per almeno 18 CFU purché appartenenti ai settori scientifici disciplinari considerati coerenti dalla Commissione Pratiche Studenti (http://www.stat.unipd.it/studiare/commissioni).

Gli studenti che per qualche motivo hanno già competenze applicative adeguate, o che non intendono avvalersi dell’opportunità di apprendere competenze su materie diverse dalla statistica, possono scegliere un piano libero di studi in cui anche i 18 CFU previsti per materie non statistiche vengano coperti da materie erogate dal Dipartimento di Scienze Statistiche. I piani di studio composti al di fuori dei percorsi formativi standard (tre insegnamenti dal paniere major e due dal paniere minor) saranno comunque soggetti ad approvazione della Commissione Pratiche Studenti (http://www.stat.unipd.it/studiare/commissioni).

Completano i 120 CFU del percorso magistrale un insegnamento da 9 CFU a scelta libera purchè coerente con il resto della formazione e 21 CFU di altre attività (tesi di laurea magistrale e tirocinio formativo).

Di seguito vengono presentate le attività formative previste dal Corso di Laurea Magistrale in Scienze Statistiche per gli studenti che si immatricolano nell’a.a. 2017/18. Dopo l’elenco degli insegnamenti obbligatori comuni, la presentazione delle singole attività didattiche è dapprima organizzata per panieri e successivamente per percorsi.

Struttura generale

CFU                                           

45      Tronco comune                

27      Percorso (major)              

18      Percorso (minor)              

9        A scelta                            

21      Tesi di laurea magistrale  e ulteriori attività

 

Insegnamenti obbligatori

Nome insegnamento

Anno Corso

CFU

Percorso

Regola

SSD

Calcolo delle Probabilità

1

9

comune 

obbligatorio nel CdLM

MAT/06

Statistica Progredito

1

9

SECS-S/01

Analisi dei Dati (Data Mining)

1

9

SECS-S/01

Modelli Statistici per Dati Sociali

1

9

SECS-S/04-05

Modelli Statistici per Dati Economici

2

9

SECS-S/03

 

Insegnamenti statistici "major"

Vanno selezionati almeno tre insegnamenti tra quelli della seguente lista:

Nome insegnamento

Anno Corso

CFU

SSD

Metodi Statistici per il Marketing

2

9

SECS-S/03

Strumenti Statistici per l'Analisi di Dati Aziendali

2

9

SECS-S/03

Metodi e Modelli Statistici per la Finanza

2

9

SECS-S/03

Analisi di Dati in Finanza

2

9

SECS-S/03

Biostatistica Computazionale e Bioinformatica

2

9

SECS-S/02

Statistica Medica ed Epidemiologia Progredito

2

9

SECS-S/01 SECS-S/04-05

Statistica per la Tecnologia e l'Industria

2

9

SECS-S/01

Statistica Computazionale Progredito

2

9

SECS-S/01

Teoria e Modelli Demografici

2

9

SECS-S/04-05

Temi e Metodi di Popolazione e Società

2

9

SECS-S/04-05

Metodi Statistici per l'Inferenza Causale

2

9

SECS-S/03

Statistica Iterazione

2

9

SECS-S/01

Theory and Methods for Inference*

2

9

SECS-S/01

Statistical Models*

2

9

SECS-S/01-03

* Insegnamento valido anche per il Dottorato in Scienze Statistiche

 

Insegnamenti non statistici "minor"

Vanno selezionati al più due insegnamenti nella seguente lista:

Nome insegnamento

Anno Corso

CFU

SSD

Metodi informatici per la statistica e il data science

1

9

ING-INF/01

Social media

1

9

SPS/07

Gli obiettivi della ricerca clinica in oncologia

1

9

MED/01

Marketing quantitativo

1

9

SECS-P/08

Marketing progredito

1

9

SECS-P08

Ottimizzazione Stocastica

1

9

MAT/09

Sistemi informativi (*)

1

6

ING-INF/05

Computational Finance

1

9

SECS-P/05

Processi Stocastici (*)

1

9

MAT/06

Introduzione alla Biologia

1

9

BIO/13

Bioimmagini (*)

1

6

ING-INF/06

Environmental Impact and Life Cycle Assessment (*)

1

6

ICAR/03

Algoritmi per la Bioinformatica (*)

1

6

ING-INF/05

Ingegneria della Qualità (*)

1

9

ING-INF/07

Apprendimento Automatico (*)

1

6

INF/01

Demografia Storica (avanzato) (*)

1

9

SECS-S/04

Calcolo Numerico

1

6

MAT/08

Genes, mind and social behavior (*)

1

6

M-PSI/05

Management and performance measurement of public organizations (*)

1

6

SECS-P/07

Operations and supply chain management (*)

1

6

SECS-P/08

Psychology of econmic decisions (*)

1

6

M-PSI/01

Sociologia dei sistemi lavorativi e migrazioni (*)

1

9

SPS/09

Stochastic methods for finance (*)

1

9

SECS-S/06

(*) insegnamenti presi ("mutuati") da altri corsi di laurea magistrale

Ulteriori attività formative

Nome attività formativa

Anno Corso

CFU

Regola

SSD

AF 1 (coerente con LM)

2

9

a scelta

 

Tirocini Formativi e di Orientamento

2

1

obbligatorio

 

Prova Finale

2

20

obbligatorio

 

Informazioni sul Tirocinio formativo

 

Percorsi

Il Consiglio di Corso di Studi suggerisce alcuni percorsi di studio caratterizzati da un insieme di scelte per i 27 CFU di materie statistiche e per i 18 CFU di materie non statistiche. Lo scopo è facilitare gli studenti nella scelta di percorsi coerenti che garantiscano un’organica preparazione orientata a specifici ambiti applicativi della statistica. 


Statistica per l'Azienda


Nome insegnamento

Anno Corso

CFU

Percorso

Regola

Paniere

SSD

Metodi Statistici per il Marketing

2

9

Statistica per l'Azienda

 obbligatorio di percorso

//

SECS-S/03

Strumenti Statistici per l'Analisi di Dati Aziendali

2

9

SECS-S/03

Metodi Statistici per l'Inferenza Causale

2

9

 

1 a scelta

 

Paniere (major)

SECS-S/03

Statistica per la Tecnologia e l'Industria

2

9

SECS-S/01

Marketing quantitativo

1

9

 

almeno 18 CFU a scelta 

Paniere (minor)

SECS-P/08

Operations and supply chain management

1

6

SECS-P/08

Marketing quantitativo

1

9

SECS-P/08

Social media

1

9

SPS/07

Ottimizzazione Stocastica

1

9

MAT/09

Sistemi informativi

1

6

ING-INF/05

Management and performance measurement of public organization

1

6

SECS-P/07

Psychology of economic decisions

1

6

M-PSI/01


Statistica per la Finanza


Nome insegnamento

Anno Corso

CFU

Percorso

Regola

Paniere

SSD

Metodi e Modelli Statistici per la Finanza

2

9

Statistica per la Finanza

obbligatorio di percorso

//

SECS-S/03

Analisi di Dati in Finanza

2

9

SECS-S/03

Statistica Computazionale Progredito

2

9

 

1 a scelta

Paniere (major)

SECS-S/01

Statistica Iterazione

2

9

SECS-S/01

Computational Finance

1

9

 

almeno 18 CFU a scelta

Paniere (minor)

SECS-P/05

Stochastic methods for finance

1

9

SECS-S/06

Social media

1

9

SPS/07

Processi Stocastici

1

9

MAT/06

Sistemi informativi

1

6

ING-INF/05

Psychology of economic decisions

1

6

M-PSI/01


Biostatistica


Nome insegnamento

Anno Corso

CFU

Percorso

Regola

Paniere

SSD

Biostatistica Computazionale e Bionformatica

2

9

Biostatistica

obbligatorio di percorso

 

//

SECS-S/02

Statistica Medica ed Epidemiologia progredito

2

9

SECS-S/01 SECS-S/04-05

Statistica Iterazione

2

9

 

1 a scelta

 

Paniere (major)

 

SECS-S/01

Statistica computazionale progredito

2

9

SECS-S01

Introduzione alla Biologia

1

9

 

almeno 18 CFU a scelta

Paniere (minor)

BIO/13

Gli obiettivi della ricerca clinica in oncologia

1

9

MED/01

Bioimmagini

1

6

ING-INF/06

Social media

1

9

SPS/07

Environmental Impact and Life Cycle Assessment

1

6

ICAR/03

Algoritmi per la Bioinformatica

1

6

ING-INF/05


Statistica per la Tecnologia


Nome insegnamento

Anno Corso

CFU

Percorso

Regola

Paniere

SSD

Statistica per la Tecnologia e l'Industria

2

9

Statistica per la Tecnologia

obbligatorio di percorso

//

SECS-S/01

Statistica Computazionale Progredito

2

9

SECS-S/01

Statistica Iterazione

2

9

 

1 a scelta

Paniere (major)

SECS-S/01

Insegnamento a scelta dal paniere major

2

9

SECS-S/01

Metodi informatici per la statistica e il data science

1

9

 

almeno 18 CFU a scelta

 

 

Paniere (minor)

 

 

ING-INF/01

Ingegneria della Qualità

1

9

ING-INF/07

Processi Stocastici

1

9

MAT/06

Bioimmagini

1

6

ING-INF/06

Sistemi informativi

1

6

ING-INF/05

Social media

1

9

SPS/07

Apprendimento automatico

1

6

INF/01


Popolazione e Società


Nome insegnamento

Anno Corso

CFU

Percorso

Regola

Paniere

SSD

Teorie e Modelli Demografici

2

9

Popolazione e Società

obbligatorio di percorso

//

SECS-S/04-05

Temi e Metodi di Popolazione e Società

2

9

SECS-S/04-05

Statistica Medica ed Epidemiologia Progredito

2

9

 

1 a scelta

Paniere (major)

SECS-S/01 SECS-S/04-05

Metodi Statistici per l'Inferenza Causale

2

9

SECS-S/03

Social media

1

9

 

almeno 18 CFU a scelta

 

Paniere (minor)

SPS/07

Genes, mind and social behavior

1

6

M-PSI/05

Management and performance measurement of public organizations

1

6

SECS-P/07

Psychology of economic decisions

1

6

M-PSI/01

Demografia Storica (avanzato)

1

9

SECS-S/04

Sociologia dei sistemi lavorativi e migrazioni

1

6

SPS/09

Ottimizzazione Stocastica

1

9

MAT/09

 

 

Ambiti occupazionali

Il corso di laurea magistrale in Scienze Statistiche forma figure di elevata professionalità nel campo della gestione e dell’analisi statistica dei dati. Sbocchi occupazionali e attività professionali previsti dai corsi di laurea sono in uffici studi e programmazione della pubblica amministrazione e degli enti locali, in uffici statistici di medio-grandi imprese, in uffici marketing di imprese di produzione e di distribuzione, in uffici per la gestione del portafoglio e l’analisi del rischio di banche, assicurazioni e società finanziarie, in società di gestione di sistemi informativi, in istituti di ricerca che operano nel campo biomedico, in attività di consulenza professionale con funzioni di elevata responsabilità.

Il corso di laurea magistrale, pur mantenendo lo stesso nome, è revisione e razionalizzazione del corso di laurea magistrale pre-esistente.

Programmi e appunti degli insegnamenti

Scheda completa del Corso sul sito di Ateneo

 

Coorti precedenti

Gli studenti delle coorti precedenti devono fare riferimento alle informazioni relative al corso dell'a.a. della loro immatricolazione.

Le informazioni sulle coorti precedenti sono disponibili al seguente link.