Keystone logo
University of Trento Магістр наук з інформаційних технологій
University of Trento

Магістр наук з інформаційних технологій

Trento, Італія

2 Years

Англійська

Денне навчання

Кінцевий термін подання заявки

Sep 2025

EUR 4 500 / per year *

На кампусі

* ЄС 340-3400 євро (діапазон гонорарів на основі особистого доходу та заслуг) | За межами ЄС: 1000-4500 євро (діапазон комісії базується лише на заслугах, тобто бал в оцінці заявки)

Введення

Магістр - це міждисциплінарний ступінь, запропонований спільно наступними організаціями в University of Trento :

  • Кафедра математики
  • Кафедра інформатики та інформатики
  • Кафедра економіки та менеджменту
  • Кафедра психології та когнітивної науки
  • Кафедра промислового машинобудування
  • Кафедра соціології та соціальних досліджень
  • CIMEC - Центр наук про розум / мозок
  • та FBK - Fondazione Bruno Kessler

Завдання

Міжфакультетський магістерський курс з науки про дані готує студентів стати професіоналами з аналізу даних із сильними поперечними навичками та здатністю працювати в динамічних та мультидисциплінарних середовищах з теоретичними, методологічними та практичними знаннями в галузі інформатики, математики та статистики, а також в одній або кількох сфер компетенції, які є основою Data Science, таких як соціальні, когнітивні, економічні, промислові науки та право.

Під час навчання особлива увага приділятиметься отриманню ноу-хау та розвитку soft skills. Вже на першому курсі студенту буде запропоновано пройти велику групу занять, які включають лабораторні заняття, міждисциплінарні робочі групи та тематичні дослідження з безпосереднім залученням експертів у цій галузі. Потім ці навички розвиваються шляхом стажування та стажування в державних установах, науково-дослідних інститутах, лабораторіях, а також державних і приватних компаніях.

Мета - створити нову професійну фігуру, здатну поєднувати міждисциплінарні знання та міжособистісні, комунікативні та організаторські здібності, які зможуть виконувати гучні технічні та / або керівні ролі у надзвичайно міждисциплінарних контекстах у таких галузях:

  • Технологія, здатність керувати проектами та застосовувати інноваційні рішення в галузі інформаційних та ІТ-систем і мережевих технологій, беручи до уваги комерційні, соціально-організаційні та регуляторні питання;
  • Корпоративно-організаційний, здатний керувати складними організаціями за допомогою сучасних технологій, таких як у сфері електронної комерції та веб-сервісів;
  • Соціально-психо-економічний, володіючи базовими навичками, необхідними для розробки технологічно інноваційних рішень у державних і приватних установах, наприклад у сфері електронного урядування та дослідження ринку.

Наприкінці курсу випускники зможуть працювати в кількох відділах компанії чи адміністрації відповідно до сфери компетенції, перетворюючи дані на корисну інформацію. Виконуючи роль Data Scientist в організації, випускники будуть підтримувати управлінські функції інформацією, необхідною для прийняття обґрунтованих рішень, іноді передбачаючи тенденції та використовуючи можливості великого економічного, соціального, політичного чи етичного значення, а також у визначенні та планування виробничих, логістичних та організаційних процесів у приватному, державному та третьому секторах. Залежно від їхніх інтересів, вони також зможуть поглибити свої знання з передових тем у галузі Data Science із застосуванням у конкретних сферах компетенції та/або досліджувати передові технічні концепції в галузі математики, статистики та інформаційних технологій.

Міжфакультетський характер навчального курсу дає можливість приймати студентів з різних професій і надавати їм високо міждисциплінарну навчальну програму. Перший рік включатиме курси, спрямовані на інтеграцію різних компетенцій і охоплюватиме фундаментальні дисципліни інформатики, математики, статистики та соціальних, психологічних та економічних наук. Ці вступні курси супроводжуватимуться курсами та семінарами з відповідних застосувань Data Science, зокрема для соціальних, психологічних та економічних наук. Адекватна пропозиція факультативних курсів і семінарів дозволить розробити курси, спрямовані на певні сфери. У результаті студенти, які отримають ступінь магістра в галузі Data Science, матимуть культурну, наукову та методологічну підготовку, яка дозволить їй/йому отримати доступ до університетських програм після рівня магістра (магістра другого рівня та доктора філософії).

Прийом

Навчальний план

Результат програми

Стипендії та фінансування

Карєрні можливості

Зручності

Про Школу

Запитання