Profilo professionale

I Data Scientist contribuiscono alla progettazione, allo sviluppo e alla messa in produzione di una grande varietà di prodotti basati sui dati o di servizi di analisi di dati (data pipeline) per le aziende e per le istituzioni pubbliche. Il mercato del lavoro svizzero offre posti di lavoro nel data engineering (organizzazione di grande quantità di dati), nella data analysis (analisi di dati tramite algoritmi) e nei data-driven services (servizi a valori aggiunto legati all’analisi dei dati). Dall’acquisizione ed elaborazione dei dati, al Machine Learning / Deep Learning, allo sviluppo di prodotti innovativi basati sui dati, il profilo offre sfide e opportunità rilevanti in molti diversi settori industriali.

Contenuti del profilo

Il profilo di studi MSE in Data Science si fonda su tre principali tematiche:

• analisi dei dati tramite algoritmi avanzati (data analytics);
• ingegnerizzazione dei dati (data engineering);
• Sviluppo di prodotti e servizi innovativi basati su dati (data-driven products and services)

Caratteristiche del profilo offerto da SUPSI

Il profilo in Data Science prevede i seguenti focus:

• Metodi di machine learning probabilistico (reti Bayesiane, ottimizzazione Bayesiana, etc).
• Deep Learning e Computer Vision.
• Analisi automatica dei testi (Natural language processing).
• Progetti con aziende nazionali e internazionali.

Competenze

I laureati del Master MSE in Data Science sono in grado di applicare metodi statistici per
analizzare dati e trarre conclusioni statisticamente significative. Lo studente crea modelli basati sui dati utilizzando algoritmi di data mining, machine learning e deep learning. Lo studente è in grado di organizzare la raccolta di dati provenienti da fonti eterogenee e di strutturarli in modo efficiente su computer. Le competenze includono inoltre la capacità di processare dati che arrivano in continuazione (data streams), estrarre caratteristiche utili per la predizione (features) e applicare modelli. Lo studente impara a comprendere le esigenze aziendali riguardanti l’analisi dei dati e di trarre suggerimenti operativi basati sull’analisi dei dati. Inoltre lo studente viene sensibilizzato su aspetti non tecnici legati all’etica, alla privacy e alla sicurezza del processamento dei dati all’interno di aziende e istituzioni pubbliche.

Requisiti e procedura di ammissione

La scuola universitaria professionale di riferimento valuta individualmente l’idoneità degli studenti interessati.  La valutazione delle qualifiche di entrata è parte del processo di iscrizione della rispettiva scuola.

Moduli di teoria consigliati

I moduli di teoria contano 30 dei 90 ECTS. I moduli vengono erogati in varie sedi da Professori provenienti da tutta la Svizzera. Lo studente seguirà questi moduli insieme ad altri studenti MSE. Moduli di teoria consigliati per il profilo MSE in Data Science (DS).

Fundamental theoretical principle modules (FTP)

• FTP_AppStat: Applied Statistics and Data Analysis (Lugano e Zurigo)
• FTP_AdvAlgDS: Advanced Algorithms and Data Structures (Lugano)
• FTP_ApprAlg: Approximation algorithms (Lugano)
• FTP_ModSim: Modelling Simulation and Optimisation (Lugano)
• FTP_MachLe: Machine Learning (Zurigo)
• FTP_Optimiz: Optimization (Zurigo)
• FTP_PredMod: Predictive Modelling (Zurigo)
• FTP_StochMod: Stochastic Modelling (Zurigo)

Technical scientific specialization modules (TSM)

• TSM_DataAnaCla: Data Analysis and Classification (Lugano)
• TSM_AdvStDaAn: Advanced Statistical Data Analysis (Zurigo)
• TSM_AnSeqDa: Analysis of Sequential Data (Zurigo)
• TSM_AnTeDe: Analysis of Text Data (Zurigo)
• TSM_CompVis: Machine Learning in Computer Vision (Zurigo)
• TSM_DataMgmt: Data Management (Zurigo)
• TSM_DeLearn: Deep Learning (Zurigo)

Context modules (CM)

• CM_AdvProjMgmt: Advanced Project Management (Lugano)
• CM_IntSust: Integrated Sustainable Management of Production Systems (Lugano)
• CM_QRM: Quality and Risk Management (Lugano e Zurigo)
• CM_Ethics: Ethics and Corporate Responsibility (Zurigo)
• CM_PrivLaw: Privacy and Law (Zurigo)
• CM_SmartSer: Smart Services (Zurigo)

Differenza tra il MSE e il Bachelor of Science

Il profilo MSE in Data Science completa la formazione nei settori del data engineering, analisi di dati tramite algoritmi (data analytics) e lo sviluppo di prodotti innovativi basati sui dati (data-driven products). Il profilo fornisce competenze in statistica, machine learning e deep learning, e nel campo della progettazione, implementazione e messa in produzione di prodotti basati sui dati per le aziende.