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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
SCIENZE STATISTICHE
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20
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Principali informazioni sul corso
Tipologia di corso Corso di laurea magistrale D.M. 270/2004
Ss1736
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Codice corso SS1736
Anno di attivazione 2009/10
Ordinamento 2014/15
Classe LM-82 - Classe delle lauree magistrali in Scienze statistiche
Titolo rilasciato
Sede Padova
Lingua di erogazione Italiano
Curricula attivati Percorso Comune
Corsi affini --
Corsi della stessa classe    --

Regolamento didattico Regolamento Regolamento emanato con DR n. 1673/2018 del 22/05/2018
Allegato1 Quadro generale delle attività formative
Allegato2 Attività formative proposte, elenco degli insegnamenti e loro organizzazione in moduli

Il Corso di Studio in breve
Caratteristiche e finalità
Il Corso si configura come un corso di laurea in Data science e forma figure di elevata professionalità nella gestione e l'analisi dei dati. Fornisce solide competenze sia tecniche che sostantive, che consentono di utilizzare teorie e tecniche statistiche nella raccolta, analisi e sintesi di informazioni, nella definizione di modelli utili per interpretare le grandi quantità di dati oggi disponibili, nell'individuazione di soluzioni statistiche adatte ai vari settori della produzione di beni e servizi e nell'incremento della conoscenza scientifica in materia.
L'iscrizione al Corso richiede solide conoscenze pregresse di matematica e di statistica e propone l'acquisizione di una ulteriore formazione di base, finalizzata ad approfondire, da una parte le conoscenze della teoria della probabilità e della statistica e della modellazione stocastica, e dall'altra gli strumenti, i metodi e i modelli per l'analisi di dati in diversi contesti applicati.
Tali basi comuni sono necessarie alla successiva preparazione specializzata, articolata nell'acquisizione di ulteriori competenze, sia di metodo sia sostantive. Chi studia potrà orientare la propria specializzazione verso ambiti diversi. Infatti, oltre a una principale e solida preparazione nelle materie statistiche e di data science, viene proposto a studentesse e studenti di scegliere almeno una materia da approfondire di ambito non statistico, come ad esempio quello sociale e demografico, economico e finanziario, aziendale e di marketing, tecnologico, biologico, medico, ecc.

Ambiti occupazionali
La collocazione professionale di laureate e laureati in Scienze statistiche avviene in diversi ambiti: aziende di produzione e servizi, aziende commerciali, aziende profit e no profit, istituti bancari e finanziari, enti pubblici. Coerentemente con i propri interessi e le proprie attitudini, chi studia ha l'opportunità di specializzarsi nell'analisi di mercato, nella gestione delle imprese, nella finanza, nei fenomeni economici e sociali, negli ambiti biomedici, ecc. Con queste competenze, può trovare collocazione in diverse aree funzionali quali: data science, marketing strategico, analisi del mercato, previsione delle vendite, ricerca e sviluppo, supporto alla direzione generale, pianificazione e controllo, gestione di sistemi informativi economici, analisi delle politiche industriali, del lavoro e territoriali, uffici studi, promozione finanziaria, analisi dei mercati finanziari e dei portafogli di investimenti, controllo della qualità, valutazione della soddisfazione di clienti o utenti, conduzione di indagini campionarie, previsioni demografiche.

Accesso
Tipo di accesso Accesso libero con requisiti
Posti riservati ai cittadini non comunitari residenti all'estero 20
        di cui studenti cinesi (programma "Marco Polo") 2
Numero minimo di preimmatricolazioni condizionante l'attivazione del corso   --
Prevista iscrizione come studenti part time
Tasse Prospetto Tasse A.A. 2019/20
Avviso di ammissione    Avviso di ammissione A.A. 2019/20

Prove di ammissione e Preselezioni
Dati aggiornati al 26/06/2019, ore 07:30
Prova di ammissione Periodo di preimmatricolazione Numero di preimmatricolati
al corso
Di cui con opzione di
prima scelta, se prevista
Laurea Magistrale in Scienze Statistiche dal 17/06/2019 al 30/09/2019 5 5

Calendari del corso
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014
Visualizza il calendario degli appelli Appelli 2019/20 Ord.2014
Visualizza le sessioni delle prove finali --
Visualizza storico dei Calendari

Riferimenti
Sito della struttura didattica http://www.stat.unipd.it/studiare/ammissione-laurea-magistrale
Siti ministeriali Universitaly
Strutture di riferimento Scuola di Scienze
Dipartimento di Scienze Statistiche
Presidente del corso di studio   BRUNO SCARPA

Opinione degli Studenti
Anno 2016/17: Anno 2015/16: Anno 2014/15:

Membri del Gruppo per l'Accreditamento e la Valutazione (GAV)
Docente BASSI FRANCESCA (15/04/2016—29/09/2020)
Docente SARTORI NICOLA (30/09/2016—29/09/2020)
Docente TANTURRI MARIA LETIZIA (30/09/2016—29/09/2020)
Presidente GAV SCARPA BRUNO (30/09/2016—29/09/2020)
Stakeholder ANASTASIA BRUNO (30/09/2016—29/09/2020)
Studente BELLONI PIETRO (30/09/2016—29/09/2020)
Studente PINATO CARLO (30/09/2016—29/09/2020)

Insegnamenti per tutti gli anni di corso
Nota bene:
Qui trovi l'elenco degli insegnamenti previsti dal tuo percorso formativo, in ordine di anno di corso.
Cliccando su "Info e programma A.A. 2019/20" potrai vedere i dettagli dell'insegnamento previsti per l'A.A 2019/20.
Attenzione: nei prossimi anni accademici tali informazioni potrebbero subire modifiche.
Se non trovi questo link significa che l'insegnamento non esiste nel 2019/20 e che verrà erogato per la prima volta in un anno accademico successivo.

Curr. Codice Insegnamento CFU Anno Periodo Lingua Responsabile
COMUNE SCP9087340 9 I Primo
semestre
ENG MICHELE MORETTO
COMUNE SC01122905 6 I Primo
semestre
ITA FABIO AIOLLI
COMUNE SCP4062979 9 I Primo
semestre
ITA MARKUS FISCHER
COMUNE SCP4063078 9 I Primo
semestre
ENG MASSIMILIANO CAPORIN
COMUNE SCP8084941 9 I Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063319 9 I Primo
semestre
ITA LIBERO VITIELLO
COMUNE SCP4063085 9 I Primo
semestre
ITA ROBERTO GRANDINETTI
COMUNE SCP6076457 9 I Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063071 9 I Primo
semestre
ITA FAUSTA ONGARO
COMUNE SCP4063083 9 I Primo
semestre
ITA MARCO FORMENTIN
COMUNE SS02107624 6 I Primo
semestre
ITA MARISTELLA AGOSTI
COMUNE SCP4062891 9 I Secondo
semestre
ITA BRUNO SCARPA
COMUNE SCP7081744 9 I Secondo
semestre
ITA PIERFRANCO CONTE
COMUNE SCP7081820 9 I Secondo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063217 9 I Secondo
semestre
ITA LUIGI DE GIOVANNI
COMUNE SCP8084942 9 I Secondo
semestre
ITA LIVIO FINOS
COMUNE SCP7081819 9 I Secondo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063084 9 I Secondo
semestre
ITA NICOLA SARTORI
COMUNE SCP4063318 9 II Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063351 9 II Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063385 9 II Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP9087378 9 II Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063387 9 II Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063394 9 II Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063389 9 II Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063360 9 II Primo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063304 9 II Secondo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063364 9 II Secondo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063368 9 II Secondo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063377 9 II Secondo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063306 9 II Secondo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063380 9 II Secondo
semestre
ITA
COMUNE SCP4063246 9 II Secondo
semestre
ENG

Stages e tirocini
Curr. Codice Insegnamento CFU Anno Periodo Lingua Responsabile
COMUNE SCP4065406 1 II Secondo
semestre
ITA

Prove finali
Curr. Codice Insegnamento CFU Anno Periodo Lingua Responsabile
COMUNE SSN1042952 20   Annuale ITA