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Laurea Magistrale DSSC

Italian English La laurea magistrale in Data Science and Scientific Computing (DSSC) è un corso internazionale in inglese offerto dalle Università di Trieste e di Udine in collaborazione con SISSA (International School for Advanced Studies), ICTP (International Centre for Theoretical Physics) e molti altri istituti di ricerca ed aziende locali.

DSSC mira alla formazione di figure professionali altamente richieste per via della digitalizzazione della società e dell'evoluzione dell'Industria 4.0.

La laurea magistrale in Data Science and Scientific Computing (DSSC) è strutturata in 2 curricula, ciascuno dei quali è organizzato in diversi piani di studio con una proposta di corsi di specializzazione corrispondenti ad una specifica area applicativa. Il primo semestre del primo anno è dedicato ai corsi centrali in comune tra i due curricula mentre il secondo semestre è concentrato su corsi caratterizzanti il curriculum. Per il secondo anno, lo studente può scegliere i corsi di specializzazione su un'area applicativa di interesse, a seconda del piano di studi scelto, e proseguirà la sua formazione con corsi seminariali e con un possibile tirocinio in un'azienda o in un istituto di ricerca. Il percorso formativo si concluderà con la stesura di una tesi magistrale.

Entrambi i curricula forniscono una solida preparazione sulle tre aree seguenti:
  • Data analytics e machine learning
  • Modellizzazione matematica e computazionale
  • Informatica, in particulare high-performance e calcolo distribuito
Ciascuno studente avrà l'opportunità di completare la proprio formazione con corsi a scelta che completano l'offerta formativa e rendono ogni percorso unico.

Curricula

Curriculum Data Science

L'obiettivo è la formazione di una figura professionale nel campo del data management e data analysis, con particolare attenzione al Big Data. Questo curriculum prevede corsi su machine learning, metodi statistici e data management. Ci si può specializzare ulteriormente in una delle seguenti aree: healthcare, foundations of data science, data engineering, social sciences, genomics e biotechnology.

Ulteriori informazioni sono disponibili qui.

Curriculum Computational Science and Engineering

L'obiettivo è la formazione di esperti in Computational Science e Engineering. Questo curriculum si concentra più su computational modelling, optimization, scientific programming e simulation. Le aree applicative di specializzazione sono svariate: fluidodinamica per scienze ingegneristiche e naturali, fisica computazionale, chimica computazionale, cosmologia computazionale, controllo e simulation-based design.

Ulteriori informazioni sono disponibili qui.

Study plans

Specifiche guide linea per i corsi di studio sono fornite nei seguenti pdf:

Borse di studio

Ci sono diverse borse di studio disponibili per un supporto parziale o totale:

La Sissa

  • scuola di PhD e prestigioso istituto di ricerca
  • più di 100 PhD in Matematica in 25 anni: PhD in Analisi Matematica, Modelli e Applicazioni, PhD in Fisica Matematica e PhD in Geometria
  • più di 50 ex allievi sono oggi professori universitari

L'Ambiente di Lavoro

  • ambiente scientifico molto stimolante
  • stretto contatto con gli studenti di PhD
  • intensa attività seminariale
  • numerosi professori visitatori di grande prestigio
  • tutor e percorsi formativi personalizzati
  • corsi di avviamento alla ricerca

Bando e Procedura di Applicazione

Link disponibili per le borse SISSA per l'a.a. 2020/2021:
  • PICA - Bando di concorso per titoli e colloquio per il conferimento di 4 borse di studio nell'ambito delle Lauree Magistrali in “Data Science and Artificial Intelligence” e “Scientific and Data Intensive Computing” - (cineca.it).
  • Regolamento
  • Bando
  • Procedura online (entro il 31/08/2021)
  • Sign in