I formandi nella classe LM-DATA dovranno possedere un uso adeguato della lingua italiana e della
lingua inglese.
Modalità: La frequenza dei corsi, dei laboratori, dei seminari e dei workshop svilupperà le capacità
di comunicazione scritta, orale e grafica (stesura di report, dashboard, realizzazione di presentazioni pubbliche, abilità oratoria etc.) e di interazione con esperti. Molti insegnamenti baseranno la attività di verifica su lavori di gruppo che i formandi presenteranno in forma di seminari ai docenti, ai colleghi e, ove possibile, ad esperti del settore.
Un ruolo importante è inoltre svolto, in questo senso, dal lavoro di preparazione della tesi di laurea magistrale.
Strumenti: Preparazione di relazioni scritte, contenuti multimediali, dashboard e altre forme di comunicazione attraverso diverse piattaforme web (blog, e altri formati) in occasione
di esercitazioni di laboratorio e in convenzione con enti e aziende presso i quali lo studente integra
e completa la formazione teorico-pratica.
Modalità di valutazione: presentazione e discussione di elaborati di gruppo.

I formandi saranno accompagnati nel rafforzamento dell'autonomia di analisi e giudizio delle proprie competenze attraverso l'interazione continua, all'interno di con gli attori e i partner strategici, oltre che con esperti da organizzazioni ed enti di ricerca in convergenza di interessi. In questo modo, si mira a rendere i formandi consapevoli del valore e dei limiti delle singole discipline, così come delle opportunità che possono emergere da una loro commistione mirata e orientata a obiettivi rilevanti per il singolo studente e per il territorio.

Strumenti: I formandi verranno proposti incontri annuali che allargano gli orizzonti comunicativi sulle problematiche di maggiore impatto sociale, nelle loro implicazioni scientifiche, etiche, sociali e giuridiche. Essi potranno partecipare alla predisposizione degli eventi e alla redazione dei diversi testi connessi.

Modalità di valutazione: presentazione e discussione di elaborati di gruppo, discussione e analisi critica di casi di studio.

L'orientamento in ingresso verrà curato, prevalentemente, dai docenti Serena Arima, Enrico Ciavolino e Mariano Longo. Le attività di orientamento si terranno presso il Centro Accoglienza Studenti (CAS) presso sportelli attivati nei due complessi Studium 2000 ed Ecotekne. L'assistenza per l'orientamento verrà fornita anche agli studenti intenzionati a iscriversi alla Laurea magistrale. A tal fine, la Segreteria didattica e il docente delegato alla didattica forniranno valutazioni delle carriere pregresse per l'accertamento dei requisiti curricolari, indicando eventuali carenze e modalità del loro superamento.
All'inizio di ogni anno accademico, come già di prassi per i corsi del dipartimento proponente, il Consiglio didattico organizzerà uno o più incontri informativi per presentare il corso agli studenti neoiscritti, incontro che sarà aperto a tutti gli studenti e varrà tra l'altro anche come momento di informazione, orientamento e avviamento al corso magistrale per gli studenti dell'ultimo anno delle triennali di Psicologia, Sociologia, Pedagogia, Ingegneria, Matematica, Fisica ed Economia. Saranno inoltre organizzati, anche in modalità telematica e in momenti diversi dell'anno accademico, incontri e interventi personalizzati per favorire l'integrazione degli studenti provenienti da classi di laurea di primo livello diverse da quelle summenzionate e da altri Atenei.
I formandi avranno a disposizione la Segreteria servizi agli studenti situata presso l'edificio Studium 2000, in cui troveranno supporto e orientamento nelle ore di ricevimento. La stessa Segreteria, inoltre, svolge già abitualmente e svolgerà anche via e-mail attività di consulenza su orientamento, tutorato, mobilità internazionale, riconoscimento di CFU, piani di studio. Presso la stessa struttura, in continuità con quanto già si svolge per i corsi magistrali e triennali dello stesso edificio, verranno svolte attività inerenti ai tirocini formativo-curriculari per i vari corsi di studio afferenti al Dipartimento di Studi Umani e Sociali. Un portale servizi on-line offrirà una serie di servizi agli studenti. Attività di tutorato saranno svolte inoltre dal/dalla docente Delegato/a dipartimentale alla didattica.

Gli studenti del corso di studio avranno a disposizione la Segreteria servizi agli studenti situata presso
l'edificio Studium 2000, in cui troveranno supporto e orientamento nelle ore di ricevimento. La stessa
Segreteria, inoltre, svolge già abitualmente e svolgerà anche via e-mail attività di consulenza su
orientamento, tutorato, mobilità internazionale, riconoscimento di CFU, piani di studio. Presso la
stessa struttura, in continuità con quanto già si svolge per i corsi magistrali e triennali dello stesso
edificio, verranno svolte attività inerenti ai tirocini formativo-curriculari per i vari corsi di studio
afferenti al Dipartimento di Studi Umani e Sociali. Un portale servizi on-line offrirà una serie di
servizi agli studenti. Attività di tutorato saranno svolte inoltre dal/dalla docente Delegato/a
dipartimentale alla didattica.
Le iniziative collegate all'accompagnamento al mondo del lavoro saranno programmate da
un'apposita commissione, già istituita presso il Consiglio Didattico del CdS, che si occupa della
gestione dei tirocini e dei rapporti con il mondo del lavoro e i portatori di interesse.
In quest'ottica il tirocinio (obbligatorio) è considerato funzionale all'inserimento dello studente nel
mondo del lavoro; nella scelta della sede del tirocinio e nel processo di accompagnamento durante il
tirocinio diverrà pertanto di assoluta rilevanza l'attività di orientamento del tutor interno. Alle
iniziative di corso di studio si affiancheranno i servizi di ateneo garantiti dall'ufficio di Job Placement
(bacheca cerca lavoro, supporto alla compilazione del curriculum, organizzazione delle settimane del
lavoro, ecc.). A livello di Ateneo, l'Ufficio Career Service, in collaborazione con il CdS, svolge e
svolgerà attività di sportello di assistenza ai laureati, fornendo tra l'altro informazioni sulla scrittura
dei curriculum, sulle tecniche di ricerca di lavoro, sulle opportunità di formazione successive alla
laurea.
Il corso prevede figure di tutor da identificare sia tra i docenti sia, laddove vengano individuate risorse
disponibili, tra figure professionali dotate di alta qualificazione nelle discipline oggetto di studio. In
particolare, si prevede un sistema di monitoraggio in itinere attraverso la somministrazione di
questionari atti a valutare l'efficacia delle diverse attività didattiche al fine di individuare
tempestivamente le discipline scoglio (sia nel settore ingegneristico-matematico-statistico sia nel
settore delle scienze-umane-sociali). Per tali discipline, si rafforzerà l'azione di tutoring. Si
prevederanno inoltre azioni di innovative di “peer-tutoring” che consentiranno il trasferimento di
competenze tra i laureati triennali che accedono al corso con approcci disciplinari diversi.

Le opinioni degli studenti relativi a ciascun corso e al dipartimento nel suo complesso verranno rilevate con opportuni questionari (valutazioni obbligatorie ex L. 370/99) sul portale web di ogni studenti.

Tale valutazione sarà annuale e il corso di studi si impegna a trasmettere le schede riassuntive delle opinioni degli studenti entro il 30 aprile di ogni anno.

Opinioni degli studenti - A cura del Presidio della Qualità D'Ateneo

L'obiettivo del personale docente è quello di trasmettere, sia nell'attività didattica che nella preparazione della tesi di laurea, oltre alle nozioni specifiche previste, un metodo scientifico razionale di studio e di approccio ai problemi, per consentire al laureato di affrontare in modo autonomo ed efficace l'ulteriore approfondimento dei temi di interesse nella vita professionale o negli studi successivi. Il Corso preparerà, inoltre anche grazie alle esperienze di tirocini o stage presso le parti consultate, alle dinamiche di lavoro in team e stimolerà le capacità di presentare e argomentare in pubblico i risultati dei propri elaborati.

Modalità: Il Corso avvia gli studenti a una larga autonomia nella gestione degli orientamenti, stimolando in tutte le occasioni didattiche disciplinari, favorendo l'upskilling e il re-skilling degli studenti in entrata, rendendo in tal modo il laureato in uscita pronto a un mercato del lavoro caratterizzato da estrema interdisciplinarità e mobilità.

Strumenti: Le capacità di apprendimento saranno stimolate e testate attraverso il lavoro in
laboratorio ed eventuali esercitazioni e prove in aula. Gli studenti, infine, saranno stimolati allo
studio in itinere dei problemi affrontati nelle lezioni.
Modalità di valutazione: test scritti, esercizi e/o domande teoriche, analisi di casi studio, presentazione e discussione di elaborati di gruppo.

Il corso di studi in Data Science per le Scienze Umane e Sociali, in coerenza con gli obiettivi specifici della classe di Lauree LM91, ha l'ambizione di formare professionisti in grado di cogliere gli aspetti multidisciplinari dell'analisi e interpretazione dei dati nei diversi ambiti di applicazione, con particolare attenzione alle scienze umane e sociali.
Il corso di Laurea pone le sue basi sulla consapevolezza che lo studio dei fenomeni sociali e, in generale, dei processi culturali richiede competenze trasversali che coinvolgono sia le scienze umane e sociali ma anche i metodi quantitativi dell'informatica e delle scienze matematico-statistico. Nell'epoca dei “big data”, i dati non solo costituiscono lo strumento fondamentale a supporto dei processi decisionali ma sono l'effetto ultimo di un processo di profonda trasformazione individuale e collettiva.
Cambia il processo di raccolta e gestione dei dati, si evolvono le tecnologie a supporto del ciclo di vita del dato e si sviluppano nuove competenze per la valorizzazione e contestualizzazione del dato. In questo processo, il data scientist rappresenta la figura di riferimento.
Come ribadito anche nel programma PNR 2021-2017 e in linea con gli obiettivi europei di transizione verso l'industria 5.0, “risulta fondamentale promuovere l'armonizzazione tra le politiche della ricerca nella loro concretizzazione sui vari livelli (europeo, nazionale, regionale) e sui diversi settori perché da un lato è sempre più sfumato il confine tra le diverse discipline e dall'altro la soluzione ai problemi complessi che il futuro ci pone richiede sempre di più un'interazione sistematica tra diverse conoscenze e competenze
(interdisciplinarità), diversi ambiti di lavoro (intersettorialità) e diversi livelli di attuazione (interistituzionalità)”. Il corso definisce una figura di data scientist con competenze specialistiche di metodi computazionali e strumenti di implementazione dell'analisi dei dati.

Tutti i formandi in Data Science per le Scienze Umane e Sociali acquisiranno competenze specifiche delle metodologie matematico-statistiche e informatiche, ma anche strumenti di analisi qualitativa dei processi sociali e cognitivi. Il corso si prefigge di formare professionisti in grado di gestire, nel suo complesso, il processo di “analisi dei dati”, a partire dall'epistemologia del dato, gli aspetti computazionali relativi ai “big data”, le analisi statistiche per l'estrazione di informazione e l'interpretazione dei risultati nelle analisi di contesto. I profili professionali individuati sono quelli di Data Scientist, Data Manager, Data Analyst con particolari competenze nel trattamento e nell'interpretazione dei dati sociali . Le funzioni professionali svolte dai laureati in Data Science per le scienze umane e sociali sono quelle di analizzare, presentare e prevedere le tendenze fondamentali nei flussi di dati, identificare gli strumenti software necessari per l'elaborazione di grandi moli di dati, coordinare la raccolta e la pubblicazione di open data nel settore pubblico e privato e integrare le metodologie di data science all'interno dei processi organizzativi. Tale profilo può trovare la sua collocazione sia all'interno di aziende e amministrazioni pubbliche e private, inclusi enti o istituti di ricerca scientifica e tecnologica come si evince dagli spunti emersi dalla consultazione delle parti.

I laureati del CdLM in Data Science per le Scienze Umane e Sociali saranno in grado di inserirsi in
vari settori applicativi e attività di ricerca e sviluppo nell'ambito pubblico e privato in cui è richiesta
la progettazione, la gestione e la fruizione di database e l'analisi di grandi moli di dati a supporto dei processi decisionali. In particolare, saranno in grado di supportare l'intero
processo di gestione dei dati, dalla progettazione della struttura dati e delle interdipendenze, allo
scouting, all'identificazione e alla selezione di opportuni strumenti software di archiviazione, gestione ed elaborazione all'interno di database, all'implementazione di metodologie statistiche appropriate, fino alla contestualizzazione del risultato. I laureati in Data Science per le scienze umane e sociali
avranno la competenza per analizzare i metadati, valutandone qualità e coerenza in modo
interpretabile, ossia in modo tale che chiunque ne fruisca sia certo di utilizzare dati conformi al loro
significato, completi e affidabili nella loro qualità, supportando quindi un processo decisionale
consapevole. Avranno, inoltre, anche il ruolo di comunicare i risultati e contestualizzarli in modo
efficace rispetto all'audience di riferimento, supportando proattivamente le attività di dissemination
e di formazione.
Il corso di studi offre, nel primo anno, insegnamenti di base di carattere matematico/statistico e
socio/psicologico con il fine di riallineare i formandi provenienti da
esperienze triennali diverse. Gli insegnamenti proposti offrono solide basi culturali, a cominciare da una conoscenza approfondita di metodologie matematico-statistiche, con insegnamenti di Statistica e Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica. Le discipline matematico-statistiche
consentiranno l'acquisizione di metodologie quantitative avanzate al fine di valutare gli approcci e i
software più appropriati per analizzare correttamente i dati e i metadati e valutandone inoltre la qualità
e la coerenza.
I formandi acquisiranno competenze informatiche e acquisirano competenze per la gestione dei database, la progettazione e
definizione delle interdipendenze della struttura dati, come pure competenze per l'utilizzo di software
specifici. Ad esse saranno associate a competenze di natura giuridica, sociale ed economica, psicologica, pedagogica svolgono un ruolo
fondamentale nel corso di studi. Tali insegnamenti hanno la funzione
fondamentale in quanto trasferiscono competenze relative alla capacità analitica, alla
contestualizzazione, interpretazione e comunicazione dei dati e dei risultati delle analisi, tenendo
conto dell'impianto teorico metodologico delle discipline umane e sociali.
In tale logica sono inoltre inquadrate le attività formative affini e integrativi volte ad approfondire argomenti di modellistica per fenomeni umani e più sofisticati strumenti matematico-statistici per l'analisi dei dati.

Dopo aver superato tutte le verifiche delle attività formative incluse nel piano di studio, lo studente, indipendentemente dal numero di anni di iscrizione all'Università, è ammesso a sostenere la prova finale,
Per il conseguimento della laurea magistrale è richiesta la presentazione di una tesi elaborata dallo studente in modo originale sotto la guida di un relatore afferente al settore scientifico disciplinare o responsabile di un insegnamento presente nel percorso curriculare dello studente. La tesi può essere compilativa o di ricerca e può essere accompagnata da un prodotto
digitale che è parte integrante del lavoro finale che consiste nella preparazione e successiva presentazione, con discussione, di un elaborato scritto (tesi di laurea) su un argomento concordato con il docente relatore.

La prova finale consiste nella discussione pubblica della tesi dinanzi alla commissione, che esprime il giudizio complessivo
tenendo conto della qualità del lavoro svolto durante la tesi e del curriculum studiorum dello studente, valutando la maturità
culturale e la capacità di elaborazione intellettuale personale, nonché la qualità del lavoro svolto per la prova finale. La prova finale può svolgersi anche in lingua straniera. Al termine della discussione, il relatore e la commissione traducono il
loro giudizio valutativo in proposta di voto. La commissione attribuisce il voto, che è compreso in un arco da zero a sette
punti, più un punto per lo studente in corso e fino a due punti per lo studente Erasmus. Ai fini del superamento dell'esame
di laurea magistrale è necessario conseguire il punteggio minimo di 66 punti. L'eventuale attribuzione della lode, in
aggiunta al punteggio massimo di 110, è subordinata all'accertata rilevanza dei risultati raggiunti dal candidato e alla
valutazione unanime della commissione.

Per accedere al corso LM-Data in Data Science in Scienze Umane e Sociali è necessario avere conseguito la laurea in una delle classi di laurea ex D.M. 270/04, ex D.M. 509/99 o in altri ordinamenti previgenti, oppure altro titolo di studio conseguito all'estero riconosciuto idoneo. È inoltre richiesto il possesso del seguente requisito curriculare: aver conseguito almeno 16 CFU come segue:

16 CFU nell'ambito Matematico-Statistico (MAT/*, SECS-S/*, ING-INF/05, INF/01);

oppure

8 CFU nell'ambito Matematico-Statistico (MAT/*, SECS-S/*, ING-INF/05, INF/01) e 8 CFU in insegnamenti metodologici nei settori (SPS/07, M-PSI/03, SPS/04).

Coloro che siano in possesso dei requisiti sopraindicati potranno accedere al corso LM-DATA previo
superamento di un colloquio individuale con apposita commissione, che accerterà l'adeguatezza della
loro preparazione e del loro curriculum di studi, nonché la conoscenza della lingua Inglese pari al
livello B2. Le modalità della valutazione e la composizione e il funzionamento della Commissione
sono definiti nel Regolamento didattico del Corso.

Dopo la verifica dei requisiti curriculari, i candidati dovranno sostenere un colloquio individuale, che
verifichi l'adeguatezza della preparazione personale e accerti il livello di conoscenza dei principali strumenti di analisi dei dati Il colloquio verterà quindi sugli aspetti più rilevanti dell'analisi descrittiva ed di esplorazione dei dati. La commissione potrà prospettare casi studio e valutare come lo studente sia in grado, in base alle sue conoscenze pregresse, di orientarsi e fornire, in modo interlocutorio e per grandi linee, una soluzione originale al problema posto e, dove adeguato, anche in merito agli aspetti tecnologici. Saranno considerati anche gli aspetti motivazionali. La prova, il cui esito rappresenta requisito indispensabile ai fini dell'immatricolazione al corso. Lo studente sarà valutato da una commissione di almeno tre docenti membri del Consiglio Didattico. Ulteriori indicazioni sono fornite nel Regolamento didattico del corso e nel bando annuale di accesso.