Le moderne tecnologie dell'informazione e della comunicazione, diffuse in tutti i settori privati e pubblici, generano quantità enormi di dati (big data) non sempre strutturati e facilmente utilizzabili. Diventa quindi fondamentale saper gestire e analizzare questi dati grezzi, disponibili in svariati formati differenti, per convertirli in informazioni utili a supportare i processi decisionali, coadiuvando buon senso, esperienza e intuito con dimensioni quantitative. Il Corso di Studio (CdS) in “Data Analytics, Economia e Tecnologie Digitali” è un percorso formativo di durata triennale progettato nella classe L-41 (Statistica). In particolare, Il CdS si prefigge di fornire le conoscenze teoriche, le competenze operative e le abilità pratiche necessarie per operare in tutte le fasi e i processi che riguardano l'intero ciclo di produzione e utilizzo dei dati, come ad esempio: la raccolta dei dati, la pulizia e la valutazione della loro qualità, l'archiviazione e la gestione dei dati (anche in ottica di integrazione di fonti diverse), l'analisi dei dati, la restituzione efficace dei risultati delle analisi sotto forma di grafici, report e/o strumenti interattivi. Il CdS considera anche temi trasversali a tutte queste fasi, come la sicurezza e privacy dei dati e le implicazioni etiche e giuridiche degli algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA). Queste abilità possono essere spese in tutti quei contesti applicativi dove l'analisi dei dati risulta cruciale per gestire problemi complessi e prendere decisioni strategiche in condizioni di incertezza.

La specificità del corso di laurea triennale in “Data Analytics, Economia e Tecnologie Digitali” risiede nel voler costruire un percorso formativo innovativo e di alto livello, fortemente focalizzato sui temi della data science, dando la possibilità agli iscritti di specializzarsi in un contesto applicativo specifico. Il CdS è caratterizzato infatti da una parte formativa comune e da insegnamenti specifici per due percorsi. Il percorso economico-statistico mira a fornire le conoscenze per comprendere, gestire la complessità e prendere decisioni nell'ambito del sistema economico, con particolare riferimento a imprese, mercati e istituzioni. Il percorso informatico-ingegneristico si pone l'obiettivo di fornire le conoscenze per la progettazione ingegneristica e la programmazione di applicativi software, anche in ottica di gestione di applicazioni data intensive, operanti su sistemi distribuiti attraverso reti di telecomunicazione. Il percorso informatico-ingegneristico si caratterizza inoltre per un maggiore focus sull'analisi dei segnali come tipo di dato che evolve nel tempo, molto comune nell'industria di prodotto e processo. Inoltre, tramite gli insegnamenti a scelta libera e il laboratorio di data science, il CdS offre la possibilità di diversificare le conoscenze e di approfondire temi utili per l'inserimento nel mondo del lavoro. Ad integrazione della didattica tradizionale (svolta in aula o in laboratorio informatico) gli insegnamenti del CdS possono prevedere progetti (individuali o di gruppo) su casi studio reali con l'obiettivo di rafforzare il pensiero critico e le capacità comunicative degli studenti.

Requisito d'accesso al corso di laurea in “Data Analytics, Economia e Tecnologie Digitali” è il possesso di un diploma di scuola secondaria superiore o analogo titolo conseguito all'estero riconosciuto idoneo. In conclusione del percorso di studi i laureati avranno solide conoscenze nelle discipline che stanno alla base dei metodi quantitativi per l'analisi dei dati, con particolare riferimento all'ambito matematico, statistico-probabilistico e informatico. Inoltre, grazie agli approfondimenti teorici e pratici che caratterizzano i due percorsi nelle aree economico-statistico e informatico-ingegneristico, i laureati acquisiranno una profonda conoscenza e capacità di utilizzo dei principali metodi, modelli e algoritmi per l'analisi descrittiva, inferenziale e di modellizzazione delle diverse tipologie di dati, anche ai fini previsivi. Al tempo stesso i laureati avranno maturato la flessibilità necessaria per applicare le conoscenze acquisite in diversi contesti applicativi e utilizzare strumenti tecnologici in continua evoluzione. I laureati potranno trovare sbocchi occupazionali come analisti dei dati in tutti quei contesti lavorativi e settori applicativi ove l'analisi dei dati rivesta un ruolo determinante per supportare decisioni strategiche, migliorare l'efficienza operativa e innovare processi e prodotti. Gli sbocchi professionali attesi sono nel settore privato o della pubblica amministrazione, così come nel settore tecnologico, industriale e manifatturiero, ma anche in centri e istituti di ricerca. Il titolo consente inoltre l'accesso a Master di primo livello e ai corsi di Laurea Magistrale tra cui quelli della classe LM-82 (Scienze Statistiche), LM-32 (Ingegneria Informatica, ove venga riconosciuta, dalla commissione di ammissione alla laurea magistrale, l'equivalenza fra corsi del settore INF/01 e ING-INF/05), LM-56 (Scienze dell'Economia) e LM-Data (Data Science). Inoltre, la laurea permette l'ammissione all'esame di Stato per l'abilitazione alla professione di Attuario Iunior (https://www.ordineattuari.it/).

Il CdS, pur essendo svolto interamente in lingua italiana incentiva le esperienze di studio all'estero promuovendo i programmi di mobilità in Europa (programma Erasmus+) o verso paesi Extra UE.

Il CdS in “Data Analytics, Economia e Tecnologie Digitali” si prefigge di fornire le conoscenze teoriche, le competenze operative e le abilità pratiche necessarie per operare in tutte le fasi e i processi che riguardano l'intero ciclo di produzione e utilizzo dei dati, come ad esempio: la raccolta dei dati, la pulizia e la valutazione della loro qualità, l'archiviazione e la gestione dei dati (anche in ottica di integrazione di fonti diverse), l'analisi dei dati, la restituzione dei risultati delle analisi sotto forma di grafici, report e/o strumenti interattivi. Il CdS considera anche temi trasversali a tutte queste fasi, come la sicurezza e privacy dei dati e le implicazioni etiche e giuridiche degli algoritmi di IA. Queste abilità possono essere spese in tutti quei contesti applicativi dove l'analisi dei dati risulta cruciale per gestire problemi complessi e prendere decisioni strategiche in condizioni di incertezza.

In dettaglio, il corso di laurea si propone i seguenti obiettivi formativi specifici:
- fornire solide conoscenze nelle discipline che stanno alla base dei metodi quantitativi per l'analisi dei dati, con particolare riferimento all'ambito matematico, statistico-probabilistico e informatico.
- Fornire le conoscenze metodologiche e le competenze pratico-operative per poter descrivere, analizzare (anche con finalità predittive) ed interpretare i fenomeni reali tramite i metodi e i modelli tipici della statistica classica, dello statistical learning (o apprendimento statistico) e dell'intelligenza artificiale. Tramite le attività formative caratterizzanti e distinte per i due percorsi previsti all'interno del CdS, sarà possibile effettuare approfondimenti metodologici e applicativi nell'ambito economico-statistico o informatico-ingegneristico.
- Arricchire la formazione con insegnamenti di conoscenza generale in relazione ai fenomeni, ai processi e ai contesti con cui i laureati dovranno operare, come ad esempio i sistemi economici (micro e macro) ed aziendali e le infrastrutture informatiche per la gestione dei flussi informativi. Particolare attenzione verrà dedicata alle questioni giuridiche legate al trattamento dei dati anche in relazione all'utilizzo di nuove tecnologie digitali e degli algoritmi di intelligenza artificiale (privacy, GDPR, AI act) in un'ottica di protezione e valorizzazione del patrimonio di dati.
- Sviluppare la capacità di contribuire alla soluzione di problemi decisionali tramite un approccio data-driven combinato con una sensibilità nell'interpretazione e comunicazione dei risultati, anche in contesti in cui si trovino ad operare figure con professionalità diverse e interdisciplinari. Queste capacità verranno sviluppate anche tramite specifiche attività come presentazioni, partecipazione a hackathon e a progetti di gruppo o individuali.

Gli obiettivi formativi sono perseguiti tramite un percorso strutturato in modo da garantire una solida formazione comune negli ambiti disciplinari portanti e fondamentali con particolare riferimento all'ambito matematico, statistico-probabilistico, statistico applicato e informatico. Fanno inoltre parte di questo percorso comune alcuni insegnamenti dedicati alla corretta contestualizzazione di qualsiasi fenomeno reale oggetto di studio: si tratta di insegnamenti dedicati ai fondamenti di economia (micro e macro), all'organizzazione aziendale e alle questioni di diritto nell'ambito tecnologico.
Sarà poi possibile per gli studenti specializzarsi scegliendo tra due percorsi, orientati rispettivamente alle discipline economico-statistiche e informatico-ingegneristiche e alle loro applicazioni. In particolare:
- il percorso economico-statistico mira a fornire le competenze per comprendere, gestire la complessità e prendere decisioni nell'ambito del sistema economico, con particolare riferimento a imprese, mercati e istituzioni. Per questo percorso vengono offerti insegnamenti legati ai modelli teorici economici, ai metodi empirici per l'analisi economica dei dati, la valutazione di impatto delle politiche pubbliche e lo studio delle dinamiche di interazione dei soggetti economici nei mercati. Grazie a queste conoscenze in metodi per la modellizzazione e le previsioni economiche, utilizzabili in contesti sia pubblici che privati, gli studenti saranno in grado di favorire un approccio quantitativo all'interpretazione e valutazione di problemi economici complessi.
- Il percorso informatico-ingegneristico si pone l'obiettivo di fornire le competenze necessarie a comprendere, utilizzare ed implementare sistemi ed algoritmi di gestione ed analisi del dato, nelle sue molteplici forme. Tramite specifici insegnamenti verranno fornite conoscenze e competenze nell'ambito della progettazione ingegneristica e la programmazione di applicativi software, che possono essere eseguiti sia in locale sia tramite il cloud attraverso reti di telecomunicazione. In ambito ingegneristico molti dati, prodotti da sensori, sono presenti sotto forma di segnali che evolvono nel tempo: per questo motivo, in questo percorso vengono affrontati i metodi per la descrizione ed analisi dei sistemi dinamici e dei segnali.

Nel dettaglio il percorso formativo è organizzato in 6 aree di apprendimento:
- Area Matematica (comune ai due percorsi) con insegnamenti dedicati ai concetti di base delle discipline matematiche e propedeutici ai corsi successivi.
- Area Statistica (comune ai due percorsi) con insegnamenti dedicati all'introduzione delle metodologie statistiche di base (statistica descrittiva, probabilità, inferenza, data visualization) e ai metodi più avanzati (statistical learning, metodi e modelli per dati complessi e per dati testuali).
- Area Informatica (comune ai due percorsi) con insegnamenti dedicati alla programmazione base e avanzata e alla gestione di basi di dati.
- Area Economia con insegnamenti comuni dedicati alle basi della micro e macroeconomia e insegnamenti specifici del percorso economico-statistico focalizzati su aspetti specifici come ad esempio le politiche pubbliche, l'economia industriale e i metodi empirici per l'analisi dei dati economici.
- Area Ingegneria con un insegnamento comune sul tema della gestione e organizzazione aziendale e insegnamenti specifici del percorso informatico-ingegneristico focalizzati su programmazione e progettazione del software e analisi dei segnali.
- Area Diritto e Lingua straniera (comune ai due percorsi) dedicata alla lingua straniera (inglese) e agli aspetti giuridici e normativi legati all'utilizzo dei dati e dell'intelligenza artificiale.

E' data la possibilità agli studenti di includere nel proprio percorso formativo un'esperienza di tirocinio formativo.

Requisito d'accesso al corso di laurea in “Data Analytics, Economia e Tecnologie Digitali” è il possesso di un diploma di scuola secondaria superiore o analogo titolo conseguito all'estero riconosciuto idoneo. Per una proficua partecipazione alle attività didattiche del corso di laurea si richiede il possesso di adeguate conoscenze iniziali di matematica, lingua inglese (almeno livello B1) e la lingua italiana (per gli studenti stranieri). La verifica delle conoscenze iniziali avverrà secondo le modalità previste dal Regolamento didattico del Corso di laurea.
Gli eventuali obblighi formativi (OFA) derivanti da carenze nelle predette conoscenze dovranno essere colmati nel primo anno di corso, secondo le modalità previste dal predetto Regolamento.

La prova finale consiste nella stesura di una breve relazione scritta su un argomento relativo agli ambiti disciplinari previsti dal piano di studio. La prova dovrà consentire di valutare l'acquisita padronanza degli strumenti metodologici e teorici assimilati durante il corso, nonché la capacità di effettuare una ricerca bibliografica e un'analisi critica delle fonti raccolte.
In coerenza con il percorso formativo e le caratteristiche previste, la prova finale può consistere in:
- un elaborato di ricerca e approfondimento su tematiche coerenti con il percorso formativo (tesi);
- un elaborato basato sulla rielaborazione e la lettura critica di pubblicazioni scientifiche e/o dati (relazione);
- un elaborato basato sull'esperienza di tirocinio (relazione).

La tesi può essere richiesta dagli studenti e dalle studentesse che abbiano conseguito una media di 99/110 negli esami sostenuti e maturato almeno 120 CFU. La relazione può essere richiesta da coloro che abbiano maturato almeno 150 CFU.
La prova finale è di norma redatta in lingua italiana. Può essere, in accordo con il/la docente relatore/relatrice, redatta anche in lingua inglese. Nel caso in cui la prova finale venga redatta in lingua inglese dovrà essere accompagnata da un sunto in lingua italiana.
Il relatore può essere un/a docente o un ricercatore/ricercatrice o un/a docente a contratto dell'Università degli Studi di Bergamo. Il Consiglio di Dipartimento definisce le modalità di assegnazione delle tesi e delle relazioni ai relatori e alle relatrici, garantendo il più largo ricorso alle competenze a disposizione del Dipartimento e una equilibrata ripartizione dei carichi relativi.
Il relatore ha il compito di concordare con lo studente e la studentessa il titolo e i riferimenti bibliografici della relazione e di presentare alla commissione la sua valutazione in merito. Nel caso della tesi di ricerca e approfondimento deve anche seguirne la preparazione.
La Commissione di valutazione della prova finale, unitamente al calendario dei loro lavori, è stabilita dal Direttore di Dipartimento, e comunque sotto la sua responsabilità nel caso di delega dell'incarico ad altri docenti.
La Commissione è composta da un minimo di 3 membri tra professori di prima, seconda fascia, ricercatori e docenti a contratto dell'Ateneo, dei quali la maggioranza deve appartenere al Dipartimento. Almeno un membro della Commissione deve essere un professore di prima o seconda fascia.
Le funzioni di Presidente della Commissione sono svolte, ove presente, dal Presidente del Consiglio di Corso di studio o dal Professore di prima o seconda fascia più anziano nel ruolo.
La Commissione deve esprimere il proprio giudizio tenendo conto dell'intero percorso di studi dello studente. La valutazione di partenza (punteggio base) è data dalla media curriculare ponderata, con i corrispondenti crediti formativi, dei voti conseguiti nelle singole valutazioni di profitto (esami valutati in trentesimi), espressa in centodecimi dei voti.
La media curriculare finale viene arrotondata all'unità, per difetto qualora il punteggio abbia decimali inferiori a 0,50 e per eccesso se abbia decimali pari o superiori a 0,50.
Per le tesi, la Commissione potrà disporre di un massimo di 7 punti oltre il punteggio base con la sola eccezione del caso in cui tale punteggio sia 102 su 110.
Per la relazione, la Commissione potrà disporre di un massimo di 3 punti oltre il punteggio base con la sola eccezione del caso in cui tale punteggio sia 106 su 110.
Ai fini del superamento dell'esame finale è necessario conseguire il punteggio minimo di 66/110. L'eventuale attribuzione della lode, in aggiunta al punteggio massimo di 110/110, è subordinata alla valutazione unanime della Commissione.
Per ulteriori specifiche su modalità di svolgimento, termini e adempimenti amministrativi si rinvia al Regolamento prove finali di laurea pubblicato sul sito del Corso di Studio.
Il corso di studio provvede al rilascio, su richiesta degli interessati, di un certificato che riporta le principali indicazioni relative al curriculum specifico seguito da ogni studente per conseguire il titolo, anche in lingua inglese e secondo modelli conformi a quelli adottati dai Paese europei.