Master in Big data

La continua evoluzione delle tecnologie informatiche, l’espansione delle reti di calcolatori e l’introduzione di sensori di diversa tipologia per il monitoraggio continuo di ambienti ha portato alla generazione e memorizzazione di un’enorme quantità di dati, comunemente individuati con il termine Big Data. La quantità di dati che sono creati e memorizzati a livello mondiale è impressionante; come riportato in una nota del Ministero dell’Istruzione, dell’Università, e della Ricerca, i Big Data a livello mondiale approssimano “la decina di zettabyte su supporti e di natura e formato molto diversi, provenienti da uno spettro amplissimo di ambiti”. Se si pensa che un zettabyte è pari a un miliardo di terabyte e che la capacità di memorizzazione di un calcolare di fascia medio/alta è pari ad un solo terabyte, si può immaginare l’immenso volume di dati accumulato fino ad oggi. E tale quantità continuerà a crescere nei prossimi anni.
Ad oggi, però, solo una piccola percentuale dei dati a disposizione delle amministrazioni pubbliche e private è in realtà analizzata. Eppure, i Big Data, se opportunamente analizzati possono dare risposte e identificare strategie che consentono la riduzione dei costi, la riduzione dei tempi, nonché lo sviluppo di nuovi prodotti e la definizione di strategie di mercato efficaci. Quando i Big Data sono analizzati in maniera efficiente con tecniche complesse di analisi di dati è possibile supportare efficacemente il management aziendale in diversi scenari, quali ad esempio la determinazione in tempo quasi reale delle cause di un fallimento o di uno specifico problema; la generazione di buoni sconto personalizzati sulla base delle specifiche abitudini di acquisto del cliente, il rilevamento di comportamenti fraudolenti prima che questi possano colpire ed arrecare un danno all’organizzazione. Un recente sondaggio condotto da Accenture su 4.300 manager di aziende operanti in 19 Paesi, tra cui l’Italia, ha dimostrato che il 96% dei dirigenti di aziende che hanno effettuato progetti con i Big Data è soddisfatto dei risultati e il 46% ha riscontrato un sensibile incremento di nuove fonti di reddito. Vincenzo Aloisio, Responsabile di Accenture Analytics IGEM, divisione di Accenture Digital ha affermato che “oggi, anche i tubi dell’acqua possono generare e fornire dati. Mentre l’Internet delle cose è una nuova fonte di informazione e consente di reperire una grande quantità di dati, le nuove tecnologie connesse ai Big Data aiutano a scoprire informazioni cruciali per il business. Le aziende che non implementano le soluzioni derivanti dai Big Data perdono l’opportunità di trasformare i dati in una risorsa in grado di guidare il loro business e determinare un vantaggio competitivo”.
I Big Data rappresentano, quindi, una sorgente di informazione vitale per ricavare nuova conoscenza. Ma per derivare intuizioni dai dati è necessario saperli analizzare in maniera efficace ed efficiente. Altrimenti sono e resteranno soltanto numeri. Nasce quindi l’esigenza di avere personale con competenze specializzate nell’analisi di dati di grandi dimensioni, comunemente chiamati manager o scienziati dei dati (data scientist). Lo scienziato dei dati generalmente è un manager che analizza i dati a disposizione dell’azienda per fornire al management le informazioni utili ad assumere decisioni e disegnare strategie. Lo scienziato dei dati però non è solo un’analista o uno stratega del business. E’ una figura professionale con diverse competenze. La prima è chiaramente legata alla gestione, acquisizione e/o estrazione, organizzazione ed elaborazione di dati digitali. La seconda competenza è di tipo statistico/matematico, e riguarda conoscenze e competenze sulle tecniche di analisi da utilizzare per l’estrazione di specifiche informazioni dai dati. La terza capacità è quella di “storytelling”, ovvero il sapere comunicare a tutti, generalmente manager, con diverse forme di rappresentazione, cosa suggeriscono le analisi condotte sui dati. La varietà di competenze di uno scienziato dei dati colloca, come affermato dall’economista Hal Ronald Varian, tale figura professionale tra le più “sexy” del futuro, dove l’aggettivo assume l’accezione di “interessante”. La figura dello scienziato dei dati è, in sostanza, una figura “molto ricca” sul piano delle competenze, e quindi anche difficilmente reperibile. Ed è proprio la mancanza di competenze adeguate, come indicato da uno studio voluto da Emc Data Science, uno dei fattori che impedisce alle aziende di cogliere, per esempio, le opportunità offerte dai big data. Per rispondere a tale esigenza formativa, l’Università degli Studi del Molise propone il Master Mario Massimo Petrone di I livello in “Gestione dei dati e dei documenti digitali nelle Amministrazioni Pubbliche e Private” con l’obiettivo di formare scienziati dei dati in grado di:

• gestire e interrogare basi di dati strutturate e non strutturate;
• trattare nel rispetto della normativa vigente dati sensibili;
• memorizzare in modo efficiente ed efficace dati su sistemi cloud-based;
• analizzare dati attraverso l’uso di tecniche statistiche avanzate;
• fornire indicazioni strategiche al management aziendale sulla base delle analisi condotte;
• automatizzare processi di analisi di dati attraverso l’uso di linguaggi di scripting;
• definire strategie per la protezione di dati sensibili;
• comunicare in modo efficace i risultati delle analisi condotte.

Il Master Universitario Mario Massimo Petrone di I livello in “Gestione dei dati e dei documenti digitali nelle amministrazioni pubbliche e private”, di durata annuale, è articolato in un percorso di 60 Crediti Formativi Universitari (CFU), equivalenti a 25 ore ciascuno di impegno complessivo da parte dello studente per un totale di 1.500 ore così ripartite:

• 204 ore di lezioni frontali;
• 306 ore di attività formative on-line tramite una piattaforma di e-learning;
• 340 ore di studio autonomo;
• 650 ore tra project work e prova finale.

• Area statistico/matematica: analisi statistica dei dati, data mining, tecniche di machine learning, analisi di big data e teoria delle decisioni. Tali competenze saranno trasmesse attraverso la frequenza di attività didattiche appartenenti ai seguenti Settori Scientifici Disciplinari (SSD): MAT/08, MAT/09, SECS-S/01, SECS/02.
• Area informatica: automazione di processi di analisi di dati attraverso l’uso di linguaggi di scripting, sicurezza e protezione dei dati digitali, gestione di basi di dati strutturate (e.g., database relazionali) e non strutturate (basi di dati documentali), business intelligence, memorizzazione e gestione dei dati su sistemi cloud-based. Tali competenze saranno trasmesse attraverso la frequenza di attività didattiche appartenenti ai seguenti SSD: INF/01 e ING-INF/05.
• Area giuridica: regolamentazione delle tecnologie informatiche, princìpi generali in materia di trattamento dei dati. Tali competenze saranno trasmesse attraverso la frequenza di attività didattiche appartenenti ai seguenti SSD: IUS/20.
• Area della comunicazione: scienze umane e comunicazione, comunicazione visiva, comunicazione efficace. Tali competenze saranno trasmesse attraverso la frequenza di attività didattiche appartenenti ai seguenti SSD: SPS/08.
• Area gestionale: metodologie per la pianificazione strategica e la redazione del business plan. Tali competenze saranno trasmesse attraverso la frequenza di attività didattiche appartenenti ai seguenti SSD: SECS-P/08, SECS-P/10.

• Learning by doing, ovvero apprendimento attraverso il fare, attraverso l’operare, attraverso le azioni. Con tale attività si intende trasmettere agli allievi il “sapere come fare a”, piuttosto che di “conoscere che”; infatti attraverso il learning by doing l’allievo prende coscienza del perché è necessario conoscere qualcosa e come una certa conoscenza può essere utilizzata. Nello specifico, durante le attività didattiche del Master saranno organizzati dei Goal-Based-Scenarios (GBSs), ovvero simulazioni in cui il corsista persegue un obiettivo professionale concreto applicando ed utilizzando le conoscenze e le abilità funzionali al raggiungimento dell’obiettivo.
• Mining challenge, ovvero una gara tra i partecipanti al fine di premiare il gruppo di allievi che riesce a tirare fuori da una collezione di dati maggiore conoscenza. Il Mining challenge nasce con l’obiettivo di far sperimentare e comprendere il “come fare” attraverso l’approfondimento delle teorie e la discussione di gruppo. Se possibile, i dati da analizzare saranno forniti da aziende partner in modo da simulare un reale ambiente di lavoro. I risultati ottenuti saranno quindi presentati ad esponenti dell’azienda che, da esperti del dominio, individueranno il gruppo che secondo la loro opinione ha estratto le informazioni più utili.
• Problem solving e Brainstorming, ovvero discussioni in aula guidate dal docente su uno specifico problema al fine di individuare la soluzione più efficace ed efficiente. L’attività di brainstorming consente di far emergere le idee dei membri di un gruppo, che sono poi analizzate e criticate. Gli obiettivi di una tale attività sono: (i) aumentare la capacità di produrre idee, diversificate ed insolite; (ii) migliorare l’interazione fra le persone; (iii) migliorare l’interazione dello sforzo di ciascuno con quello di un altro.

La formazione in aula, che si svolgeranno presso la sede di Campobasso dell’Università del Molise sarà articolata secondo le aree tematiche sopra menzionate, di norma fuori dall’orario di lavoro e preferibilmente nel fine settimana.

Nell’ambito del Master Universitario Mario Massimo Petrone in “Gestione dei dati e dei documenti digitali nelle amministrazioni pubbliche e private” i partecipanti si avvarranno della piattaforma di e-learning Moodle appositamente personalizzata per il Master, sia per accedere al materiale didattico, sia per interagire con i docenti e i tutor, sia per partecipare all’attività di verifica on-line. Attraverso la piattaforma Moodle, condivisa da tutti gli stakeholder, sarà possibile fruire dei materiali didattici messi a disposizione dei docenti, attivare comunicazioni “one-to-one” o di gruppo, aprire discussioni, richiedere chiarimenti ed eseguire test di autovalutazione. La piattaforma di e-learning consentirà, inoltre, ai partecipanti di creare propri spazi per l’inserimento di materiali e per l’interazione con altri partecipanti e/o esperti del settore.

Per ciascun partecipante è previsto, durante lo svolgimento del Master, la partecipazione ad uno stage da svolgersi presso alcune imprese pubbliche e private che saranno partner del Master stesso. Le organizzazioni potranno essere localizzate anche al di fuori del territorio regionale ed eventualmente proposte dallo stesso studente. Al momento sono in fase di definizione accordi con le seguenti aziende/enti presso i quali sarà possibile svolgere lo stage:

• Regione Molise
• Comune di Campobasso
• Neuromed
• La Molisana
• UnionCamere
• Labnet della School of Management di Torino

L’obiettivo del project work è consolidare negli allievi competenze integrate di data analysis e favorire la loro integrazione in reali ambienti di lavoro. A tale scopo, il Project work sarà svolto dagli allievi su database di aziende convenzionate in base agli interessi da queste espressi. Nell’ambito del Project Work gli allievi, sotto la guida di un docente tutor ed in stretta collaborazione con un tutor aziendale, svilupperanno un progetto aziendale, applicando e collegando le tecniche, le conoscenze e le competenze acquisite in aula ed esprimendo nuove potenzialità, nuove risorse e nuovi talenti.
Durante il Project Work i partecipanti potranno verificare sul campo le competenze teoriche acquisite e applicare i metodi e gli strumenti in situazioni reali. L’attività di tirocinio/project work avrà la durata di 500 ore.

Il Master è rivolto ad un massimo di 25 studenti in possesso Diploma di Laurea, conseguito antecedentemente al DM 509/99, o Laurea Triennale, conseguita ai sensi dell’ordinamento di cui al DM n. 270/04 o al precedente DM n. 509/99 in qualsiasi disciplina o titolo equipollente. I requisiti di ammissione devono essere posseduti entro il termine ultimo di presentazione della domanda di partecipazione e devono essere esplicitamente dichiarati dal candidato nel modulo di domanda, pena l’esclusione d’ufficio.
Possono accedere al Master studenti in possesso di titoli accademici rilasciati da Università straniere, riconosciuti equipollenti dal Comitato Tecnico Scientifico del Master al solo fine dell’ammissione allo stesso e/o nell’’ambito di accordi inter-universitari di cooperazione e mobilità.
L’Università si riserva di non attivare l’iniziativa qualora non si raggiunga il numero minimo di iscritti pari a 20.

• fino a 10 punti per il voto del titolo di accesso;
• fino a 50 punti per il cv (esperienze di lavoro, studio, ricerca, pubblicazioni e ulteriori titoli diversi da quello di accesso al Master);
• fino a 40 punti per la prova orale.

Dei 25 posti disponibili 4 saranno riservati a dipendenti dell’INPS, poichè l’ente ha finanziato quattro borse di studio. Le medesime modalità di selezione saranno applicate ma sarà creata una graduatoria separata.

Per la partecipazione al master è prevista una quota di partecipazione pari a € 2.500, oltre alla tassa regionale per il diritto allo studio.

Referenti Scientifici del Master
Prof. Gilda Antonelli antonelli@unimol.it
Prof. Rocco Oliveto rocco.oliveto@unimol.it

Responsabile del procedimento
Dott. Michele Lauriola michele.lauriola@unimol.it

Sede Amministrativa del Master
Centro Unimol Management
via F. De Sanctis – 86100 Campobasso
tel: 0874/404341-831
e-mail: unimolmanagement@unimol.it