Il CdS in “Data Analytics, Economia e Tecnologie Digitali” si prefigge di fornire le conoscenze teoriche, le competenze operative e le abilità pratiche necessarie per operare in tutte le fasi e i processi che riguardano l'intero ciclo di produzione e utilizzo dei dati, come ad esempio: la raccolta dei dati, la pulizia e la valutazione della loro qualità, l'archiviazione e la gestione dei dati (anche in ottica di integrazione di fonti diverse), l'analisi dei dati, la restituzione dei risultati delle analisi sotto forma di grafici, report e/o strumenti interattivi. Il CdS considera anche temi trasversali a tutte queste fasi, come la sicurezza e privacy dei dati e le implicazioni etiche e giuridiche degli algoritmi di IA. Queste abilità possono essere spese in tutti quei contesti applicativi dove l'analisi dei dati risulta cruciale per gestire problemi complessi e prendere decisioni strategiche in condizioni di incertezza.

In dettaglio, il corso di laurea si propone i seguenti obiettivi formativi specifici:
- fornire solide conoscenze nelle discipline che stanno alla base dei metodi quantitativi per l'analisi dei dati, con particolare riferimento all'ambito matematico, statistico-probabilistico e informatico.
- Fornire le conoscenze metodologiche e le competenze pratico-operative per poter descrivere, analizzare (anche con finalità predittive) ed interpretare i fenomeni reali tramite i metodi e i modelli tipici della statistica classica, dello statistical learning (o apprendimento statistico) e dell'intelligenza artificiale. Tramite le attività formative caratterizzanti e distinte per i due percorsi previsti all'interno del CdS, sarà possibile effettuare approfondimenti metodologici e applicativi nell'ambito economico-statistico o informatico-ingegneristico.
- Arricchire la formazione con insegnamenti di conoscenza generale in relazione ai fenomeni, ai processi e ai contesti con cui i laureati dovranno operare, come ad esempio i sistemi economici (micro e macro) ed aziendali e le infrastrutture informatiche per la gestione dei flussi informativi. Particolare attenzione verrà dedicata alle questioni giuridiche legate al trattamento dei dati anche in relazione all'utilizzo di nuove tecnologie digitali e degli algoritmi di intelligenza artificiale (privacy, GDPR, AI act) in un'ottica di protezione e valorizzazione del patrimonio di dati.
- Sviluppare la capacità di contribuire alla soluzione di problemi decisionali tramite un approccio data-driven combinato con una sensibilità nell'interpretazione e comunicazione dei risultati, anche in contesti in cui si trovino ad operare figure con professionalità diverse e interdisciplinari. Queste capacità verranno sviluppate anche tramite specifiche attività come presentazioni, partecipazione a hackathon e a progetti di gruppo o individuali.

Gli obiettivi formativi sono perseguiti tramite un percorso strutturato in modo da garantire una solida formazione comune negli ambiti disciplinari portanti e fondamentali con particolare riferimento all'ambito matematico, statistico-probabilistico, statistico applicato e informatico. Fanno inoltre parte di questo percorso comune alcuni insegnamenti dedicati alla corretta contestualizzazione di qualsiasi fenomeno reale oggetto di studio: si tratta di insegnamenti dedicati ai fondamenti di economia (micro e macro), all'organizzazione aziendale e alle questioni di diritto nell'ambito tecnologico.
Sarà poi possibile per gli studenti specializzarsi scegliendo tra due percorsi, orientati rispettivamente alle discipline economico-statistiche e informatico-ingegneristiche e alle loro applicazioni. In particolare:
- il percorso economico-statistico mira a fornire le competenze per comprendere, gestire la complessità e prendere decisioni nell'ambito del sistema economico, con particolare riferimento a imprese, mercati e istituzioni. Per questo percorso vengono offerti insegnamenti legati ai modelli teorici economici, ai metodi empirici per l'analisi economica dei dati, la valutazione di impatto delle politiche pubbliche e lo studio delle dinamiche di interazione dei soggetti economici nei mercati. Grazie a queste conoscenze in metodi per la modellizzazione e le previsioni economiche, utilizzabili in contesti sia pubblici che privati, gli studenti saranno in grado di favorire un approccio quantitativo all'interpretazione e valutazione di problemi economici complessi.
- Il percorso informatico-ingegneristico si pone l'obiettivo di fornire le competenze necessarie a comprendere, utilizzare ed implementare sistemi ed algoritmi di gestione ed analisi del dato, nelle sue molteplici forme. Tramite specifici insegnamenti verranno fornite conoscenze e competenze nell'ambito della progettazione ingegneristica e la programmazione di applicativi software, che possono essere eseguiti sia in locale sia tramite il cloud attraverso reti di telecomunicazione. In ambito ingegneristico molti dati, prodotti da sensori, sono presenti sotto forma di segnali che evolvono nel tempo: per questo motivo, in questo percorso vengono affrontati i metodi per la descrizione ed analisi dei sistemi dinamici e dei segnali.

Nel dettaglio il percorso formativo è organizzato in 6 aree di apprendimento:
- Area Matematica (comune ai due percorsi) con insegnamenti dedicati ai concetti di base delle discipline matematiche e propedeutici ai corsi successivi.
- Area Statistica (comune ai due percorsi) con insegnamenti dedicati all'introduzione delle metodologie statistiche di base (statistica descrittiva, probabilità, inferenza, data visualization) e ai metodi più avanzati (statistical learning, metodi e modelli per dati complessi e per dati testuali).
- Area Informatica (comune ai due percorsi) con insegnamenti dedicati alla programmazione base e avanzata e alla gestione di basi di dati.
- Area Economia con insegnamenti comuni dedicati alle basi della micro e macroeconomia e insegnamenti specifici del percorso economico-statistico focalizzati su aspetti specifici come ad esempio le politiche pubbliche, l'economia industriale e i metodi empirici per l'analisi dei dati economici.
- Area Ingegneria con un insegnamento comune sul tema della gestione e organizzazione aziendale e insegnamenti specifici del percorso informatico-ingegneristico focalizzati su programmazione e progettazione del software e analisi dei segnali.
- Area Diritto e Lingua straniera (comune ai due percorsi) dedicata alla lingua straniera (inglese) e agli aspetti giuridici e normativi legati all'utilizzo dei dati e dell'intelligenza artificiale.

E' data la possibilità agli studenti di includere nel proprio percorso formativo un'esperienza di tirocinio formativo.

Requisito d'accesso al corso di laurea in “Data Analytics, Economia e Tecnologie Digitali” è il possesso di un diploma di scuola secondaria superiore o analogo titolo conseguito all'estero riconosciuto idoneo. Per una proficua partecipazione alle attività didattiche del corso di laurea si richiede il possesso di adeguate conoscenze iniziali di matematica, lingua inglese (almeno livello B1) e la lingua italiana (per gli studenti stranieri). La verifica delle conoscenze iniziali avverrà secondo le modalità previste dal Regolamento didattico del Corso di laurea.
Gli eventuali obblighi formativi (OFA) derivanti da carenze nelle predette conoscenze dovranno essere colmati nel primo anno di corso, secondo le modalità previste dal predetto Regolamento.