Coorte 2019/20: attività didattiche curriculum Data Science
Si riporta di seguito il dettaglio delle attività didattiche, estratto dalla Guida dello Studente. Dettagli sui singoli insegnamenti sono disponibili alla pagina Insegnamenti.
I ANNO (63 CFU) |
|||
Sem. |
Insegnamenti |
CFU |
SSD |
I |
|||
Data Mining and Organization |
12 |
INF/01 |
|
Parallel Computing |
6 |
ING-INF/05 |
|
II |
Algorithms and Programming for Massive Data |
6 |
INF/01 |
Advanced Statistical Models – Mod. A |
6 |
SECS-S/01 |
|
Data Security and Privacy |
9 |
INF/01 |
|
Corsi a scelta |
24 |
|
II ANNO (57 CFU) |
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Sem. |
Insegnamenti |
CFU |
SSD |
|
I |
Machine Learning |
9 |
ING-INF/05 |
|
Un corso a scelta tra:
|
6 |
SECS-S/01 |
||
II |
Attività di approfondimento |
3 |
|
|
Prova finale: sviluppo lavoro di tesi |
24 |
|
||
Prova finale |
3 |
|
||
Corsi a scelta |
12 |
|
Alle attività relative alla prova finale (Tesi di Laurea) sono attribuiti complessivamente 27 CFU, di cui 24 per il lavoro sperimentale, di ricerca e di rassegna e 3 CFU per la stesura e discussione della tesi. Altri 3 CFU sono riservati ad ulteriori attività formative.
I corsi a scelta, che dovranno essere chiaramente complementari alle conoscenze già acquisite, saranno così distribuiti:
- 12 CFU dovranno essere scelti tra quelli in elenco A.
- 6 CFU dovranno essere scelti tra quelli in elenco B.
- 6 CFU dovranno essere scelti tra quelli in elenco C.
- 12 CFU potranno essere scelti tra quelli in Elenco A, B o C ovvero tra i corsi offerti dall'Ateneo, purché coerenti con il curriculum degli studi. Tra questi corsi possono essere inseriti anche quelli attivati per lauree triennali.
Nelle seguenti tabelle vengono riportati i corsi che verranno attivati per gli studenti della coorte 2019/20.
ELENCO A |
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Sem. |
Insegnamenti |
CFU |
SSD |
I |
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Analysis of Algorithms and Data Structures |
6 |
INF/01 |
|
Distributed Programming for IoT |
6 |
INF/01 |
|
II |
Advanced Programming Techniques |
6 |
INF/01 |
Computer Forensics |
6 |
INF/01 |
|
Data Warehousing |
6 |
INF/01 |
|
Information Retrieval and Semantic Web Technologies |
6 |
INF/01 |
|
Web Mining |
6 |
INF/01 |
ELENCO B |
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Sem. |
Insegnamenti |
CFU |
SSD |
I |
Introduction to Statistical Modelling |
6 |
SECS-S/01 |
Fundamentals of Operational Research |
6 |
MAT/09 |
|
Optimization Methods |
6 |
MAT/09 |
|
Statistics for Spatial Data |
6 |
SECS-S/01 |
|
II |
Advanced Statistical Models – Mod. B |
6 |
SECS-S/01 |
Optimization of Complex Systems |
6 |
MAT/09 |
|
Stochastic Processes |
6 |
MAT/06 |
Note all'Elenco B: il corso Introduction to Statistical Modelling è pensato per gli studenti che hanno una preparazione nel settore SECS-S/01 insufficiente per affrontare il corso obbligatorio Advanced Statistical Models – Mod. A.
ELENCO C |
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Sem. |
Insegnamenti |
CFU |
SSD |
I |
Elements of Numerical Calculus |
6 |
MAT/08 |
I |
Numerical Methods for Graphics |
6 |
MAT/08 |
Note all'Elenco C: il corso Elements of Numerical Calculus è pensato per gli studenti che hanno una insufficiente preparazione di base nel settore MAT/08 e in particolare NON deve essere scelto dagli studenti provenienti dalla Laurea triennale in Informatica dell'Università di Firenze.