Data Science

Dietro l'etichetta di moda c'è un mestiere concreto: raccogliere dati, pulirli, modellarli e trasformarli in decisioni. La data science è oggi una delle competenze più cercate dalle aziende italiane — dalle banche alla grande distribuzione, dalla sanità alla pubblica amministrazione — e le università telematiche riconosciute dal MUR (ex MIUR) hanno risposto con percorsi che affrontano i dati da tre angolazioni diverse: quella statistica, quella ingegneristico-informatica e quella economico-gestionale. Capire quale delle tre fa per te è la vera decisione da prendere prima di iscriversi, perché i piani di studio, pur convergendo sugli stessi strumenti, partono da presupposti molto differenti. Il vantaggio della formula online è lo stesso per tutte: lezioni registrate fruibili quando vuoi ed esami in presenza nelle sedi distribuite sul territorio.

Sul versante statistico, Mercatorum propone Statistica e Big Data e Statistica e AI per le Aziende, due triennali costruite attorno all'analisi quantitativa applicata ai contesti d'impresa. L'angolazione ingegneristica è coperta da Ingegneria Informatica (Big Data) di Uninettuno, da Ingegneria Database e dal percorso eCampus in Ingegneria Informatica e dell'Automazione (Intelligenza Artificiale e Data Science). Chi arriva dall'economia trova in Pegaso Economia, Digital Data Analysis, Amministrazioni Pubbliche, disponibile anche negli indirizzi su innovazione e sostenibilità digitale e su governo e trasformazione digitale della PA. Per il post-laurea, il catalogo include il master Data Science e Intelligenza Artificiale di Uninettuno. L'elenco aggiornato dei corsi collegati all'area è consultabile in questa pagina e nel comparatore.

La scelta dipende da dove vuoi stare nella filiera del dato. Se ti attrae il modello — capire perché un algoritmo predice quello che predice — la strada statistica è la più coerente: è anche quella che i selezionatori apprezzano quando cercano analisti capaci di non fidarsi ciecamente dei numeri. Se preferisci costruire l'infrastruttura — pipeline, database, sistemi che processano milioni di record — la via ingegneristica è la tua: le figure di data engineer sono oggi perfino più richieste dei data scientist. Se infine il tuo interesse è usare i dati per decidere — nel marketing, nel controllo di gestione, nella PA — il percorso economico con taglio digital data analysis unisce competenze quantitative e comprensione dei processi. Per chi è già laureato in altra disciplina, il master post-laurea è la scorciatoia ragionevole.

Il nucleo comune a tutti i percorsi è quantitativo: statistica descrittiva e inferenziale, probabilità, matematica di base, programmazione. Da lì i piani divergono. I corsi statistici aggiungono modelli statistici avanzati, analisi multivariata, tecniche di campionamento e machine learning in chiave applicativa; quelli ingegneristici insistono su basi di dati, architetture per big data, algoritmi e sistemi distribuiti; quelli economici integrano microeconomia, statistica economica, digital analytics e organizzazione aziendale. Quasi ovunque compaiono laboratori con gli strumenti standard del settore. Un consiglio pratico: scarica i piani di studio e conta i CFU effettivamente dedicati a statistica e informatica — è il modo più rapido per distinguere un corso di data science sostanziale da uno che lo è solo nel nome.

I dati del nostro database collocano i percorsi di data science in una fascia piuttosto omogenea: le lauree Mercatorum in statistica e i percorsi Pegaso di digital data analysis vanno da 1.788 a 3.600 euro l'anno a seconda delle convenzioni applicate; Ingegneria Informatica (Big Data) di Uninettuno si posiziona tra 2.100 e 2.200 euro; il corso eCampus con indirizzo IA e Data Science tra 2.600 e 3.900 euro. Le differenze dentro le forbici dipendono da convenzioni attive, agevolazioni e formule di pagamento: la cifra esatta per il tuo caso la ottieni richiedendo informazioni dalla pagina del corso o confrontando gli atenei con il comparatore.

La modalità telematica si adatta bene a questa disciplina, che è per natura fatta di pratica al computer: si segue la videolezione, si replica l'analisi sul proprio portatile, si torna indietro quando qualcosa non torna. Le piattaforme degli atenei affiancano alle lezioni esercitazioni, dataset di prova e tutoraggio a distanza. Gli esami restano in presenza, nelle sedi d'esame dislocate nelle principali città, con appelli distribuiti lungo l'anno. Chi lavora dovrebbe pianificare con realismo: un esame di statistica inferenziale richiede settimane di preparazione costante, non un weekend di full immersion, e la flessibilità dell'online funziona solo con una routine di studio vera.

Le figure in uscita hanno nomi ormai standardizzati: data analyst, data scientist, data engineer, business intelligence specialist, analista quantitativo. I settori che assumono di più in Italia sono finanza e assicurazioni, consulenza, e-commerce e retail, energia, sanità e, in crescita, la pubblica amministrazione — non a caso uno dei percorsi Pegaso è dedicato proprio ai dati nella PA. Il percorso statistico apre anche alla ricerca e agli istituti di statistica; quello ingegneristico alle software house e ai team di piattaforma. Un'avvertenza onesta sul mercato: per i ruoli junior contano moltissimo i progetti dimostrabili, quindi conviene usare tesi, project work e laboratori per costruire un portfolio, non solo per superare l'esame.

Che differenza c'è tra i corsi di statistica e quelli di ingegneria per lavorare nei dati?

I primi formano chi analizza e modella (analyst, scientist), i secondi chi costruisce le infrastrutture che i dati li muovono (engineer). Sono ruoli complementari e entrambi molto richiesti: scegli in base a cosa ti diverte fare per otto ore al giorno.

Serve saper programmare prima di iscriversi?

No, la programmazione si impara durante il corso; serve però disponibilità a farlo, perché senza codice la data science moderna non esiste.

Le lauree online in data science valgono per i concorsi e le magistrali?

Sì: sono titoli con valore legale rilasciati da atenei riconosciuti dal MUR, validi per concorsi pubblici e per l'accesso alle lauree magistrali secondo i requisiti curriculari di ciascun ateneo.

Quanto costa una laurea online in quest'area?

In base ai listini nel nostro database, da 1.788 a 3.900 euro l'anno a seconda di ateneo, corso e convenzioni applicabili.

Posso lavorare mentre studio?

La formula telematica nasce per questo: lezioni registrate senza orari e soli esami in presenza. Serve però costanza settimanale, specie per gli esami quantitativi.

Sono già laureato: meglio una seconda triennale o un master?

Se la tua laurea ha già basi quantitative, il master in ambito data science è più rapido ed efficiente; una seconda triennale ha senso solo partendo da un percorso completamente umanistico e con obiettivi di lungo periodo.