Data intelligence e strategie decisionali

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ID :

04560

Course type :

Master

Academic year :

2025/2026

Degree level :

Length :

Annual

Tuition fee :

6000

CFU :

Adesione al Protocollo d'intesa PA 110 e lode :

Importo PA 110 e lode :

5400

Numero posti PA 110 e lode :

Il termine per la presentazione delle domande di ammissione è fissato al 31 gennaio 2026.\ \ Per conoscere i dettagli del corso, consulta i documentipubblicati in questa pagina:

Nell'Ordinamentotroverai gli obiettivi, i risultati di apprendimento, l'importo della quota di iscrizione e altre informazioni didattiche.
NelPiano Formativotroverai i requisiti di accesso, la prova di selezione, il corpo docente, il piano delle attività didattiche, la modalità di erogazione prevista e tanto altro.

Per qualsiasi altra informazione puoi contattare i referenti del corso ai recapiti pubblicati in questa pagina.

Educational goals

Arricchire le competenze di manager e dirigenti fornendo gli strumenti di analisi dati, intelligenza artificiale e supporto alle decisioni, identificati correntemente con i termini “Analytics” o “Artificial Intelligence”, e le indicazioni per il loro utilizzo e la valutazione preventiva del loro impatto nei processi aziendali reali. Formare professionisti dotati di competenze multidisciplinari in grado di gestire l’acquisizione e la gestione di dati aziendali e Big Data e costruire modelli analitici che aggiungono valore alle decisioni di aziende, istituzioni e individui. Approfondire gli aspetti tecnici tramite moduli di Data Driven Decision Making, Interpretable Artificial Intelligence e Data Science sia a livello metodologico che computazionale tramite l’utilizzo di piattaforme e software (quali ad es. Python, Hadoop, CPLEX, R, DISCO-Flexicon,..). Ottimizzare le decisioni manageriali e i processi aziendali mediante l’uso dei moderni strumenti di Data Analysis e Business Intelligence, Optimization, Transparent AI con riferimento a problematiche diverse: dal marketing, alla gestione dei clienti, alla qualità dei servizi, alla produzione, all’allocazione delle risorse, alla previsione, all’analisi dei rischi etc.. Apprendere, utilizzare ed integrare strumenti e tecniche di Machine Learning e Data Mining, gestire, analizzare e sintetizzare conoscenza dai Big Data mediante l'uso di sistemi distribuiti quali Hadoop e Spark. Gestire e interagire con algoritmi generativi di intelligenza artificiale come supporto a livello tattico-operativo e per il ridisegno dei processi aziendali.

Prova di ammissione

Prevista

Data e ora prova di ammissione

Thursday, 5 February 2026 - 3:00pm

Modalità

test

Luogo

SALA 34

Argomenti

CONOSCENZE PREGRESSE ATTINENTI AI TEMI DEI MODULI DEL MASTER

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Bando unico di ammissione