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sabato 07 dicembre 2019

Attualità lunedì 26 gennaio 2015 ore 17:00

Un master per formare i data scientist

In programma per la giornata di presentazione ci sono incontri e dibattiti con docenti e rappresentanti delle aziende e delle istituzioni



PISA — Al via il nuovo master in Big Data Analytics & Social Mining, il corso nato dalla collaborazione tra l’università di Pisa e il Cnr che mira a formare la figura professionale del data scientist. La giornata di apertura e accoglienza degli allievi è in programma mercoledì 28 gennaio, a partire dalle 10,30, nell’Aula Gerace del dipartimento di Informatica e si aprirà con i saluti di Paolo Mancarella, prorettore alla didattica dell’università di Pisa, Franco Turini, direttore del dipartimento di Informatica, Claudio Montani, direttore dell’Istituto di scienza e Tecnologie dell’Informazione A. Faedo e Domenico Laforenza, direttore dell’Istituto di Informatica e Telematica Iit-Cnr. 

All’evento parteciperanno i docenti, gli studenti e i rappresentanti delle aziende e delle istituzioni partner del master.

Alle ore 11, il professor Dino Pedreschi illustrerà il percorso di formazione del master, mentre alle 12 si terrà la tavola rotonda dal titolo La sfida della Big Data Analytics e della formazione dei Data Scientist con interventi di Enrico Melchioni (List), Monica Mori (Tiscali), Mariano Tredicini (Telecom Italia), Toni Virgillito (Istat). Modera Fosca Giannotti, coordinatore del Laboratorio SoBigData. 

Nel pomeriggio, a partire dalle 14, è previsto un incontro fra studenti, docenti e aziende partner del master. Saranno presenti Anna Monreale del dipartimento di Informatica, Claudio Lucchese dell’Isti-Cnr e Maurizio Tesconi dell’Iit-Cnr. Il programma mattutino è aperto al pubblico.

Il master è rivolto ai laureati magistrali in qualunque disciplina e mira a formare la figura professionale del data scientist, letteralmente lo scienziato dei dati che The Economist ha definito la più interessante del 21esimo secolo. 

Si tratta di una figura emergente che unisce le competenze dell’informatico, dello statistico e del narratore, al fine di estrarre "pepite d'oro" nascoste sotto le montagne dei Big Data.



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