Intervista al Coordinatore del Master in Data Science
il valore dell’interpretazione dei dati nello sviluppo della conoscenza
A.A. 2014/2015
Domenica Fioredistella Iezzi è il direttore del Master in Data Science, istituito e attivato presso il Dipartimento di Scienze storiche, filosofico-sociali, dei beni culturali e del territorio, in collaborazione con i Dipartimenti di Ingegneria Civile e Ingegneria Informatica, Studi di Impresa Governo e Filosofia e in convenzione con BAICR Cultura della Relazione.
Professoressa associata in Statistica sociale presso l’Università di Roma Tor Vergata, insegna “Statistica sociale” e “Statistica per la valutazione dei servizi turistici”; è consigliere della Società Italiana di Statistica; ha incarichi di ricerca presso atenei esteri. Autrice e referee di numerosi articoli scientifici su riviste nazionali e internazionali. I suoi principali temi di ricerca riguardano: Analisi di dati testuali e Text Mining, Metodi e modelli statistici per la costruzione di indicatori complessi.
Cosa rappresenta il termine “Data Scientist”?
Il data scientist è un analista di dati in grado di monitorare, analizzare, elaborare, interpretare e diffondere dati, strutturati e non strutturati, per un sempre maggiore sviluppo della conoscenza. È una figura professionale emergente che nei prossimi anni diventerà sempre più diffusa e richiesta in tutte le realtà professionali: pubbliche e private.
In che contesto nasce questo Master?
Il Master in Data Science, realizzato da Tor Vergata in convenzione con il BAICR, nasce per rispondere a nuove esigenze del mercato del lavoro, che chiede una crescente e continua produzione, diffusione e analisi di “big data”, ossia di saper maneggiare collezioni di dati che per le loro caratteristiche (volume, velocità e varietà) non possono essere trattati con i tradizionali sistemi per basi di dati. Gli sviluppi tecnologici dell’informatica, inoltre, hanno permesso l’espansione di metodologie e algoritmi per l’acquisizione, classificazione e gestione automatica di informazioni di diversa natura (anche testuale) e le competenze richieste sono di tipo trasversale, infatti, vanno dalla linguistica computazionale e alla statistica, alle scienze cognitive, all’intelligenza artificiale. Per questo motivo, la progettazione del Master è stata il frutto di una collaborazione tra dipartimenti di aree diverse: umanistica/sociale, ingegneria informatica ed economia.
L’Università di Roma Tor Vergata, nell’A.A. 2013/2014, ha lanciato un altro master che affronta le stesse tematiche del Data Science. Per quale motivo si è deciso di ripartire con questo nuovo progetto? Non c’è il rischio che i due master vadano in conflitto tra di loro?
Il Master in questione, in realtà, per quanto affronti tematiche vicine alle nostre, rimane un prodotto molto diverso. Per prima cosa, Il Master in Data Science è un master di I livello, a differenza del termine di paragone. Inoltre è organizzato e promosso dal Dipartimento di Scienze storiche, filosofico-sociali, dei beni culturali e del territorio, in collaborazione con i Dipartimenti di Ingegneria Civile e Ingegneria Informatica, Studi di Impresa Governo e Filosofia, e per questo motivo, i temi affrontati hanno una matrice di carattere prevalentemente umanistico. Nonostante il tema abbia una natura molto tecnica, nel nostro master, ci riproponiamo di affrontare le tematiche secondo un aspetto più interpretativo, ma non per questo meno professionalizzante.
Che valore aggiunto fornisce agli studenti, questo percorso didattico?
Attraverso la modalità di erogazione blended, vogliamo andare a fornire a tutti la possibilità di usufruire di una formazione di altissimo livello, concentrata tra le lezioni in presenza e tutto il materiale messo a disposizione nelle sessioni gestite a distanza. Questa modalità si rileva particolarmente flessibile nella gestione della didattica, lasciando molto spazio di personalizzazione allo studente per esempio già impegnato in attività lavorativa avanzata.
Chi sono i docenti del Master in Data Science? Sono tutti accademici o sono presenti anche rappresentanti delle istituzioni e esperti del settore?
I membri del collegio docenti, sono di natura variegata. La base di competenza disciplinare e didattica è data da un corpo docente universitario di altissimo livello, al quale abbiamo pensato di affiancare diversi tecnici, esperti e professionisti già impegnati in questo particolare settore. Queste testimonianze rappresentano il valore aggiunto per il nostro piano didattico, in quanto porteranno agli studenti un background utile ad immergersi più facilmente nell’ambito di questa particolare professione.
Sono previsti stage e più in generale esperienze di rilievo ad aziende operanti nei settori di competenza?
Dopo il periodo di didattica, composto da 5 moduli (conoscere e selezionare le fonti, progettare, governare, comunicare e promuovere) della durata di un mese ciascuno (da marzo a luglio), è previsto un tirocinio formativo presso aziende pubbliche e private qualificate (da settembre a novembre), che consenta allo studente di mettere in pratica le nozioni acquisite durante la formazione. Nella realtà italiana, in cui sono prevalenti le piccole e medie organizzazioni, questa figura professionale assume un ruolo di vero e proprio regista dell’informazione: garantisce il governo tecnico e organizzativo dei dati, si fa carico dell’attività di raccolta e diffusione dei dati e delle informazioni, estende la mappa delle fonti e dei referenti, abilitando allo stesso tempo la creazione di una intelligenza diffusa dei dati e delle informazioni.
Per ulteriori informazioni
Master in Data Science: il valore dell’interpretazione dei dati nello sviluppo della conoscenza
Link al Bando sul sito dell’Università degli studi di Roma Tor Vergata
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