[{"_id":"6acc43289cd27de3ad904c6b","gdaId":11357,"ugovId":null,"extCode":"WDB-LM","ate_cod":"unipi","aa":"2026","cod":"11357","cdsId":"11357","cdsCod":"WDB-LM","des_it":"DATA SCIENCE AND BUSINESS INFORMATICS","des_en":"DATA SCIENCE AND BUSINESS INFORMATICS","lingua_cod":"eng","lingua_des_it":"Inglese","lingua_des_en":"English","area_cod":"AR_SCI","area_des_it":"Scienze matematiche, fisiche e della natura","area_des_en":"Mathematical Physical and Natural Sciences","sede_cod":"1059","sede_des_it":"Università di Pisa","sede_des_en":"Università di Pisa","sede_utenza_sostenibile":"76","sedeIstatCod":"050026","sedeDenominazioneComune":"PISA (PI)","altreSedi":[],"crediti":120,"durataAnni":2,"durata_it":"2 anni","durata_en":"2 years","normativa_cod":"DM270","normativa_it":"Riforma 270/04","normativa_en":"","classe_cod":"LM-18","classe_it":"Classe delle lauree magistrali in Informatica","classe_en":"Computer science","interClasse_cod":"LM Data","interClasse_it":"Data science","interClasse_en":"Data science","social":[],"modalita_didattica_cod":"C","modalita_didattica_it":"Convenzionale","modalita_didattica_en":"Conventional","verificaConoscenzeRichiesteAccesso":null,"accesso_it":"Libero","accesso_en":"Free","tipoAccesso":"L","ordinamento_it":"DATA SCIENCE AND BUSINESS INFORMATICS","ordinamento_en":"DATA SCIENCE AND BUSINESS INFORMATICS","ordinamento_aa":2026,"ordinamento_stato":"A","ordinamento_stato_des_it":"Aperto","ordinamento_stato_des_en":"Open","ordinamento_aa_cess":9999,"dataChiusuraRad":"2025-06-29T22:00:00.000Z","date_scadenze_it":null,"date_scadenze_en":null,"requisiti_it":{"obbligatori":[],"optional":[],"conoscenze":[{"tipoTitCod":"Conoscenze richieste per l´accesso","tipoTitDes":"Il Corso di Laurea Magistrale interclasse in Data Science and Business Informatics non è ad accesso programmato. Requisito curriculare generale per l'ammissione è il possesso di una laurea triennale delle classi delle lauree in Scienze e tecnologie informatiche (L-31), in Ingegneria dell'informazione (L-8), in Statistica (L-41), in Scienze dell'economia e della gestione aziendale (L-18), in Scienze economiche (L-33), in Scienze e tecnologie fisiche (L-30), in Scienze matematiche (L-35) e nelle corrispondenti classi di cui al D.M. 509/1999.\n\nSono anche ammessi studenti in possesso di una laurea triennale di un'altra classe avendo acquisito almeno 40 CFU complessivi nei seguenti settori INF/01, ING-INF/05, MAT/*, FIS/*, SECS-P/*, SECS-S/*, ING-IND/35. In ogni caso è richiesta una buona conoscenza della lingua Inglese (livello B2 o superiore).\n\nNel caso di titoli di studio validi conseguiti all'estero, in particolare nei Paesi della UE, sarà possibile la deroga a tale requisito generale solo con una delibera del Consiglio di Corso di Laurea, sulla base dello specifico percorso formativo del candidato.\n\nL'adeguatezza della personale preparazione, in particolare sui fondamenti delle scienze e delle tecnologie dell'informazione e della lingua Inglese, viene verificata mediante la valutazione del curriculum formativo e con un eventuale colloquio a cura del Presidente del CdS o di un suo delegato.","allegato":null}],"modalita":[{"tipoTitCod":"Modalità di ammissione","tipoTitDes":"Requisito curriculare generale per l'ammissione è il possesso di una laurea triennale delle classi delle lauree in Scienze e tecnologie informatiche (L-31), in Ingegneria dell'informazione (L-8), in Statistica (L-41), in Scienze dell'economia e della gestione aziendale (L-18), in Scienze economiche (L-33), in Scienze e tecnologie fisiche (L-30), in Scienze matematiche (L-35) e nelle corrispondenti classi di cui al D.M. 509/1999.\n\nSono anche ammessi studenti in possesso di una laurea triennale di un'altra classe avendo acquisito almeno 40 CFU in uno o più dei seguenti settori INF/01, ING-INF/05, MAT/*, FIS/*, SECS-P/*, SECS-S/*, ING-IND/35. 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Proficient knowledge of English at least at level B2 is also required. \n\nThe adequacy of personal preparation, particularly in the fundamentals of information science and technology and the English language, is assessed through the evaluation of the educational curriculum, and through an interview conducted by the President of the Course of Study or their delegate. 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Infatti, le moderne tecniche di analisi dei dati (data warehousing, machine learning, data mining, artificial intelligence, big data analytics, visual analytics, text analytics, …) permettono la costruzione di modelli di fenomeni e sistemi (fisici, sociali, economici, aziendali, logistici, …) sempre più complessi, che possono essere utilizzati al fine di migliorare l'efficacia e la tempestività dei processi decisionali delle organizzazioni sia pubbliche che private.I laureati avranno conoscenze specialistiche dei metodi e degli strumenti della Data Science e della Business Intelligence per ideare, pianificare, progettare e gestire applicazioni che forniscono ai decisori i modelli predittivi più adatti per comprendere, scoprire e prevedere fenomeni interessanti e li aiutino a sviluppare tattiche e strategie efficaci, basate su tali informazioni, per accrescere il vantaggio competitivo o il bene pubblico. Ciò richiede, oltre alle conoscenze più prettamente informatiche, una formazione multidisciplinare che comprende elementi di economia e gestione aziendale, metodi di ottimizzazione matematica, metodologie ed applicazioni della statistica, ed altre.Sono ammessi studenti in possesso di una laurea triennale in discipline informatiche, economiche o scientifiche o con almeno 40 CFU in queste discipline.Il percorso di formazione si articola secondo un curriculum unico, caratterizzato da un'ampia libertà di scelta dello studente per ciò che riguarda gli insegnamenti e da uno spazio molto ampio dedicato all'attività di tesi, prevalentemente svolta sotto forma di attività di progetto formativo all'interno di una scelta molto ampia di organizzazioni e aziende. La classe di laurea non ha quindi alcun impatto sul piano di studi, in quanto nell'impostazione del Corso di Laurea Magistrale i due insiemi di competenze sono inscindibili. Gli studenti devono comunque indicare all'atto dell'iscrizione la classe di iscrizione (LM-18 a meno di esplicita scelta diversa), indicazione che può essere variata fino all'iscrizione al secondo anno inviando all'Unità Didattica del Dipartimento di Informatica il modulo disponibile a: https://www.unipi.it/index.php/trasferimenti-e-passaggi/item/8078-cambio-curriculum-classe. La scelta è rilevante ai fini dell'accesso agli ordini professionali, in quanto solo i laureati della classe LM-18 possono iscriversi, previo superamento dell'esame professionale di Stato per l'esercizio della professione d'Ingegnere, all'ordine degli Ingegneri Informatici. Per contro, le tabelle ministeriali attualmente abilitano all'insegnamento di matematica e fisica per le superiori (A-27) la classe LM-DATA, ma non la classe LM-18.Il corso è insegnato completamente in inglese, fatta salva la possibilità per lo studente che lo desideri di usufruire anche di alcuni corsi in italiano mutuati da altri CdS. Esiste un percorso per l'acquisizione di un doppio titolo con l'Università di Paris Dauphine.Gli studenti della LM possono proseguire i loro studi in diverse scuole di dottorato, tra cui quelle dedicate all'Informatica, all'Ingegneria Informatica, o all'Intelligenza Artificiale.","carattTitolo":"Il Corso di Studio in breve","cdsId":11357,"ordine":229,"tipoCarattCod":"DESC_COR_BRE","tipoTestoProgDidCod":"DESC_COR_BRE","quadroSua":"PRESENTAZIONE","origine":"REG","annoOrdinamento":2026,"annoRegolamento":2026,"allegato":null}],"programma_testi_obiettivi_en":[{"aaId":2026,"carattTesto":"","carattTitolo":"Student Rating","cdsId":11357,"ordine":2,"tipoCarattCod":"VAL_STU","tipoTestoProgDidCod":"VAL_STU","quadroSua":null,"origine":"REG","annoOrdinamento":2026,"annoRegolamento":2026,"allegato":null},{"aaId":2026,"carattTesto":"","carattTitolo":"Evaluation of undergraduates","cdsId":11357,"ordine":3,"tipoCarattCod":"VAL_LAU","tipoTestoProgDidCod":"VAL_LAU","quadroSua":null,"origine":"REG","annoOrdinamento":2026,"annoRegolamento":2026,"allegato":null},{"aaId":2026,"carattTesto":"","carattTitolo":"Employment status","cdsId":11357,"ordine":4,"tipoCarattCod":"SBO_PRO","tipoTestoProgDidCod":"SBO_PRO","quadroSua":null,"origine":"REG","annoOrdinamento":2026,"annoRegolamento":2026,"allegato":null},{"aaId":2026,"carattTesto":"","carattTitolo":"","cdsId":11357,"ordine":13,"tipoCarattCod":"REQ_ACC","tipoTestoProgDidCod":"REQ_ACC","quadroSua":"QUADRO_A","origine":"ORD","annoOrdinamento":2026,"annoRegolamento":null,"allegato":null},{"aaId":2026,"carattTesto":"","carattTitolo":"","cdsId":11357,"ordine":16,"tipoCarattCod":"PROVA_FINALE","tipoTestoProgDidCod":"PROVA_FINALE","quadroSua":"QUADRO_A","origine":"ORD","annoOrdinamento":2026,"annoRegolamento":null,"allegato":null},{"aaId":2026,"carattTesto":"A general curricular requirement for admission is the possession of a three-year degree from the degree classes in Computer Science and Technology (L-31), Information Engineering (L-8), Statistics (L-41), Economics and Business Management (L-18), Economics (L-33), Physical Science and Technology (L-30), Mathematics (L-35) and the corresponding classes under Ministerial Decree 509/1999. \n\nStudents with a Bachelor’s Degree from another class having acquired at least 40 CFUs in total in one or more of the following fields INF/01, ING-INF/05, MAT/, FIS/, SECS-P/, SECS-S/, ING-IND/35 are also admitted. 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Sportello: dal martedì al giovedì dalle ore 10.00 alle ore 13.30. Per informazioni scrivere a : </strong><a href=”mailto:datascience@di.unipi.it”> datascience@di.unipi.it </a></p>","allegato":null}],"ruoli_en":[{"carica":"<p><strong>Presidente del Corso di Laurea<br /></strong>Antonio Frangioni<br /></strong>Email: </strong><a href=\"antonio.frangioni@unipi.it\">antonio.frangioni@unipi.it</a></p>\n<p><strong>Referente didattico<br /></strong>Rosaria Mongini<br /><strong>Tel.</strong> (+39) 050 2212727<br /> <strong>Email: </strong><a href=”mailto:rosaria.mongini@unipi.it”>rosaria.mongini@unipi.it</a><br /><strong>Unità Didattica del Dipartimento di Informatica: </strong> <a href=\"https://didattica.di.unipi.it/contatti/\">https://didattica.di.unipi.it/contatti/</a><br /><strong>Orario di ricevimento:</strong> Ufficio: su appuntamento previo contatto e-mail / telefono (+39) 050 2212727/3110/3162. Sportello: dal martedì al giovedì dalle ore 10.00 alle ore 13.30. 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raccolta, organizzazione, analisi e presentazione dei dati con tecniche analitiche o esplorative della Data Science e della Business Intelligence. Collabora con i ruoli dirigenti delle organizzazioni nell’individuazione dei requisiti e nella comunicazione dei risultati,","funzioni_en":null,"competenze_it":"Conoscenze avanzate delle metodologie e tecnologie dell’Informatica, della Data Science e della Business Intelligence. Capacità di analisi di processi aziendali e progettazione, realizzazione e gestione di soluzioni innovative per sistemi e metodologie di supporto alle decisioni. Capacità di valutazione critica dell'evoluzione della ricerca e delle tecnologie nel campo delle applicazioni della Data Science e della Business Intelligence. Capacità di tradurre problemi complessi in modelli matematici che ne colgono gli aspetti cruciali. Capacità di valutare gli errori e le incertezze insiti nei modelli adottati. Capacità di comunicazione con la committenza sia per ciò che riguarda l’analisi dei problemi che la valutazione dei risultati.","competenze_en":null,"sbocco_it":"Il profilo professionale interessa aziende, organizzazioni ed enti pubblici che utilizzano l'analisi dei dati di produzione, di distribuzione, di mercato, di consumo, di accesso ai servizi e ad Internet, di reti sociali, di statistica ufficiale per la progettazione o l'ottimizzazione di processi, di prodotti, di servizi, di strategie nei settori dell'industria, dei servizi, dell'ambiente e territorio, della sanità, della scienza, della cultura, dei beni culturali e della pubblica amministrazione. Sono interessate anche aziende che producano strumenti software di supporto per queste attività.","sbocco_en":null}],"ateSedeAmmDes":null,"collDott":[],"convenzioniDott":null,"modalitaAmmissioneDott":null,"dataCreazione":"2026-10-12T03:20:07.543Z","dataModifica":"2026-10-12T03:20:07.543Z","utenteCreazioneId":"628ce23eb152800018a2757f","utenteModificaId":"628ce23eb152800018a2757f","url":"/corsi/2026/11357?annoOrdinamento=2026"}]