Laurea Magistrale in Data Science

Summer School
23 luglio 2018
24 luglio 2018
25 luglio 2018
26 luglio 2018
27 luglio 2018
28 luglio 2018
29 luglio 2018
30 luglio 2018
31 luglio 2018
1 agosto 2018
2 agosto 2018
3 agosto 2018
4 agosto 2018
23 luglio - 4 agosto 2018

Sede

Dipartimento di Sociologia e Ricerca Sociale
via Verdi, 26 - Trento

Descrizione generale e contenuti

La Summer School si rivolge, in particolare ma non esclusivamente, ai laureati triennali che intendono iscriversi alla Laurea Magistrale in Data Science dell’Università di Trento, ma non possiedono tutti i crediti formativi necessari all’iscrizione.

I requisiti richiesti per l’ammissione alla LM ( link ) comprendono, infatti, l’equivalente di almeno: 

  • 6 CFU relativi a insegnamenti appartenenti ai settori scientifico-disciplinari di area informatica (INF/*) o ingegneristico-informatica (ING-INF/*);
  • 6 CFU relativi a insegnamenti appartenenti ai settori scientifico-disciplinari pertinenti all’area sociologica (SPS/*) o economica (SECS-P/*) o attinenti alle scienze cognitive (M-PSI/*) o giuridiche (IUS/*);
  • 6 CFU relativi a insegnamenti appartenenti ai settori scientifico-disciplinari di area matematica (MAT/*) o statistica (SECS-S/*).

La Summer School intende offrire, nell’arco di due settimane, l’opportunità di seguire da 1 a 4 corsi brevi, ciascuno di 18 ore e da 3 CFU, nelle seguenti tre macro aree disciplinari: (MAT/*, SECS-S/*); (INF/*, ING-INF/*); e (SPS/*, SECS-P/*, M-PSI/*).

La frequenza ai corsi è obbligatoria e i partecipanti possono iscriversi fino a un massimo di due corsi alla settimana per un totale di quattro corsi nelle due settimane.
Ogni corso permette di acquisire 3 CFU, per acquisire 6 CFU in una delle tre macro aree disciplinari è pertanto necessario seguire entrambi i corsi di quella macro area. 
Per acquisire 6 CFU in una delle tre macro aree disciplinari è pertanto necessario seguire i 2 corsi relativi a quella macro area. L’acquisizione dei CFU in ciascuna delle macro aree relative ai corsi frequentati sarà riconosciuta al termine della scuola e previo superamento di un esame di profitto.
I corsi saranno tenuti in lingua italiana e non sono previsti requisiti d’accesso alla Summer School.

Programma

Il programma dei corsi è reperibile al seguente indirizzo.

Costi e scadenze

Costi di iscrizione:

  • 100 Euro la quota di iscrizione a 1 corso;
  • 140 Euro la quota di iscrizione a 2 corsi;
  • 160 Euro la quota di iscrizione a 3 corsi;
  • 180 Euro la quota di iscrizione a 4 corsi.

Scadenza iscrizioni: 19 luglio 2018

Topics

Pima Settimana
23 luglio – 28 luglio

Modulo 1: MATEMATICA & STATISTICA (18 ore, 3 CFU, (MAT/*, SECS-S/*)
Titolo: Algebra lineare e probabilità

Modulo 2: INFORMATICA  (18 ore, 3 CFU, INF/01)
Titolo: Fondamenti di programmazione in Python

Modulo 3: SCIENZE ECONOMICHE, PSICOLOGICHE E SOCIOLOGICHE (18 ore, 3 CFU, SPS/*, SECS-P/*, M-PSI/*)
Titolo: Introduzione alle teorie

Seconda Settimana
30 luglio – 04 Agosto

Modulo 4: MATEMATICA & STATISTICA (18 ore, 3 CFU, (MAT/*, SECS-S/*)
Titolo: Introduzione alla statistica

Modulo 5: COMPUTER SCIENCE (Hours 18, 3 CFU, INF/01)
Titolo: Fondamenti di algoritmi in Python

Modulo 6: SCIENZE ECONOMICHE, PSICOLOGICHE E SOCIOLOGICHE (18 ore, 3 CFU, SPS/*, SECS-P/*, M-PSI/*)
Titolo: Modelli e metodologie

Alloggio

L’Opera Università offre la disponibilità di 30 stanze singole per l’intero periodo (23 luglio - 3 agosto 2018) presso la Residenza Universitaria di San Bartolameo
Il costo delle stanze singole è di euro 20,00 per notte. Oltre a ciò va quantificato il costo delle pulizie, pari a euro 40,00 per stanza, che l’Opera sostiene alla fine dell’utilizzo dell’alloggio da parte dell’utente. Ogni stanza è dotata di un set di biancheria (lenzuola e asciugamani).
Per prenotare una stanza, scrivere a: diego.giuliani [at] unitn.it

 

Per informazioni e iscrizioni alla Scuola contattare:

Diego Giuliani
Università degli Studi Trento
Via Inama, 5 - 38122 Trento
tel. 0461 282309
E-mail: diego.giuliani [at] unitn.it
Webpage: https://offertaformativa.unitn.it/en/lm/data-science/application

 

Download 
application/pdfPoster SS LM Data Science(PDF | 104 KB)