Stanno per iniziare i corsi di quest’anno accademico e già si programmano e si avviano le procedure per nuovi percorsi didattici che, se l’iter andrà in porto, saranno attivati nel 2019. Tra questi c’è la Laurea Magistrale in Data Science. È stata approvata dalla Scuola Politecnica e dal Dipartimento di Scienze Fisiche, che ha individuato il responsabile nel prof. Giuseppe Longo. Nei prossimi mesi andrà al vaglio degli altri organi di Ateneo e di quelli nazionali che dovranno dare il via libera all’iniziativa. “Quella che sta per nascere – dice il docente – è una laurea destinata a formare una figura professionale che si va sempre più affermando e che pare destinata, in futuro, ad occupare spazi sempre maggiori. Anche per questo la commissione BigData@MIUR, istituita nel 2016, raccomanda esplicitamente di rafforzare l’offerta di corsi di Data Science in tutti i Corsi di Studio, a partire addirittura dalle lauree triennali. Si prevede nei prossimi anni una crescita sostenuta dell’offerta di lavoro nel campo dei Big Data, superiore a quanto si prevede per l’Information Technology e decisamente superiore alla crescita in tutti gli altri settori”. Chiarisce: “L’analisi del Ministero prende le mosse dalla semplice constatazione che già nel 2000 il 25% di tutta l’informazione prodotta nel mondo era registrata su supporto digitale e ci si aspetta che il volume di dati immagazzinati crescerà del 40% all’anno fino al 2020. Possedere le competenze necessarie per scegliere ed accedere a questi dati, per integrarli, analizzarli ed estrarne conoscenza utile, per erogare servizi basati su dati digitali e per migliorare la qualità della vita delle comunità e di singole persone, è diventato uno dei principali volani della crescita sociale ed economica”.
“Una scorpacciata di
metodi matematici
ed ingegneristici”
al primo anno
metodi matematici
ed ingegneristici”
al primo anno
Sarà un Corso a numero programmato ma, al momento, è prematuro ipotizzare quanti saranno gli studenti in possesso della laurea triennale che saranno ammessi. “Durante il primo anno – dice il prof. Longo – si acquisiranno competenze tecnologiche e metodologiche. Una scorpacciata di metodi matematici ed ingegneristici”. Il secondo anno prevede tre curricula: Data Science per le Pubbliche Amministrazioni, l’Economia e le Aziende; Data Science per le Scienze di Base e l’Ingegneria; Data Science per la Real World Evidence in Farmacologia ed Oncologia.
“Una delle peculiarità della proposta didattica – prosegue il prof. Longo – è che coinvolge una pluralità di Dipartimenti della Federico II: Matematica, Fisica, Chimica, Agraria, Biologia, Ingegnerie, Economia, Sociologia, Scienze Politiche, solo per citarne alcuni. Posso anticipare, per esempio, che il prof. Nicola Russo di Studi Umanistici terrà un corso su Teoria ed Etica dei big data”. Il primo anno delle lezioni si svolgerà nella sede della Federico II di San Giovanni a Teduccio. I corsi del secondo anno saranno ospitati nei Dipartimenti correlati ai curricula. “Chi prenderà Data Science per la Real World Evidence in Farmacologia ed Oncologia – chiarisce il docente – andrà al Policlinico. Chi vorrà seguire il curriculum che privilegia l’aspetto economico andrà ad Economia. Le lezioni di Data Science per le Scienze di Base saranno ospitate a Monte Sant’Angelo”. La didattica, sottolinea, “si avvarrà di contributi di esperti provenienti dalle realtà che entreranno a far parte del Comitato scientifico. L’apprendimento delle conoscenze, l’acquisizione delle capacità e il raggiungimento degli obiettivi avverrà attraverso lezioni teorico-pratiche e laboratori didattici, lezioni trasversali multidisciplinari, interazione diretta con imprenditori del settore (questi ultimi direttamente coinvolti nel processo formativo anche tramite il Comitato di indirizzamento)”.
Ma quali saranno le lauree triennali dalle quali si potrà accedere a Data Science? Risponde Longo: “Si potrebbe assicurare l’accesso senza debiti formativi a tutti i laureati triennali della Federico II provenienti da Matematica, Biologia, Fisica, Chimica, Ingegneria, Agraria, Statistica per l’Impresa e la Società, Informatica, Scienze Geologiche, Economia e Commercio, Economia Aziendale (per coloro che sostengono l’esame di Mercati e investimenti finanziari)”. In altri casi – altre lauree triennali o laureati magistrali di altre classi – l’adeguatezza della preparazione “sarà valutata con un’attenta analisi del curriculum, con particolare attenzione al possesso delle nozioni e tecniche principali in discipline come Matematica e Statistica; Informatica, Architettura ed organizzazione di un sistema di calcolo ed altre ancora. Per facilitare il raggiungimento dei requisiti di conoscenza minimi si renderanno disponibili attraverso la piattaforma di e-learning di Ateneo corsi specifici finalizzati all’autoapprendimento delle conoscenze mancanti”.
Tra i possibili sbocchi professionali dei laureati, il docente indica: aziende e centri di ricerca che operano nel settore dell’elaborazione dell’informazione; società che richiedono la gestione di grandi quantitativi di dati; enti pubblici come l’Istat, l’Agenzia delle entrate; le agenzie per la protezione dell’ambiente, le Poste, la Protezione civile; laboratori di ricerca e sviluppo pubblici, per esempio l’Enea, la stazione zoologica Dohrn, l’istituto nazionale di geofisica e vulcanologia; le aziende ospedaliere e le Asl; assicurazioni: società di consulenza; industrie che operano in ambito ingegneristico, biomedico e farmaceutico.
“Una delle peculiarità della proposta didattica – prosegue il prof. Longo – è che coinvolge una pluralità di Dipartimenti della Federico II: Matematica, Fisica, Chimica, Agraria, Biologia, Ingegnerie, Economia, Sociologia, Scienze Politiche, solo per citarne alcuni. Posso anticipare, per esempio, che il prof. Nicola Russo di Studi Umanistici terrà un corso su Teoria ed Etica dei big data”. Il primo anno delle lezioni si svolgerà nella sede della Federico II di San Giovanni a Teduccio. I corsi del secondo anno saranno ospitati nei Dipartimenti correlati ai curricula. “Chi prenderà Data Science per la Real World Evidence in Farmacologia ed Oncologia – chiarisce il docente – andrà al Policlinico. Chi vorrà seguire il curriculum che privilegia l’aspetto economico andrà ad Economia. Le lezioni di Data Science per le Scienze di Base saranno ospitate a Monte Sant’Angelo”. La didattica, sottolinea, “si avvarrà di contributi di esperti provenienti dalle realtà che entreranno a far parte del Comitato scientifico. L’apprendimento delle conoscenze, l’acquisizione delle capacità e il raggiungimento degli obiettivi avverrà attraverso lezioni teorico-pratiche e laboratori didattici, lezioni trasversali multidisciplinari, interazione diretta con imprenditori del settore (questi ultimi direttamente coinvolti nel processo formativo anche tramite il Comitato di indirizzamento)”.
Ma quali saranno le lauree triennali dalle quali si potrà accedere a Data Science? Risponde Longo: “Si potrebbe assicurare l’accesso senza debiti formativi a tutti i laureati triennali della Federico II provenienti da Matematica, Biologia, Fisica, Chimica, Ingegneria, Agraria, Statistica per l’Impresa e la Società, Informatica, Scienze Geologiche, Economia e Commercio, Economia Aziendale (per coloro che sostengono l’esame di Mercati e investimenti finanziari)”. In altri casi – altre lauree triennali o laureati magistrali di altre classi – l’adeguatezza della preparazione “sarà valutata con un’attenta analisi del curriculum, con particolare attenzione al possesso delle nozioni e tecniche principali in discipline come Matematica e Statistica; Informatica, Architettura ed organizzazione di un sistema di calcolo ed altre ancora. Per facilitare il raggiungimento dei requisiti di conoscenza minimi si renderanno disponibili attraverso la piattaforma di e-learning di Ateneo corsi specifici finalizzati all’autoapprendimento delle conoscenze mancanti”.
Tra i possibili sbocchi professionali dei laureati, il docente indica: aziende e centri di ricerca che operano nel settore dell’elaborazione dell’informazione; società che richiedono la gestione di grandi quantitativi di dati; enti pubblici come l’Istat, l’Agenzia delle entrate; le agenzie per la protezione dell’ambiente, le Poste, la Protezione civile; laboratori di ricerca e sviluppo pubblici, per esempio l’Enea, la stazione zoologica Dohrn, l’istituto nazionale di geofisica e vulcanologia; le aziende ospedaliere e le Asl; assicurazioni: società di consulenza; industrie che operano in ambito ingegneristico, biomedico e farmaceutico.
