Data Science, Calcolo scientifico & Intelligenza Artificiale — Università degli Studi di Firenze, Firenze

Il piano degli esami

1° anno

• FONDAMENTI DI STATISTICA PER DATA SCIENCE — 6 CFU
• STATISTICAL LEARNING PER DATA SCIENCE — 6 CFU
• ORGANIZZAZIONE DATI E DATA MINING — 12 CFU
• Opzionali, secondo le regole di scelta del proprio piano di studio (a scelta): PROBABILITA' PER DATA SCIENCE 9 CFU; APPROSSIMAZIONE NUMERICA PER DATA MODELING 9 CFU; METODI NUMERICI PER DATA SCIENCE 6 CFU; OTTIMIZZAZIONE NUMERICA PER MACHINE LEARNING 6 CFU; FONDAMENTI DI INFORMATICA PER DATA SCIENCE 9 CFU; SICUREZZA DEI DATI E PRIVACY 9 CFU; IL LINGUAGGIO DEL VIVENTE 6 CFU; CALCOLO ALTE PRESTAZIONI APPLICATO ALLA CHIMICA 6 CFU; DATA SCIENCE PER LE SCIENZE BIO-CHIMICHE 6 CFU; FONDAMENTI DI CHIMICA PER IL DATA/COMPUTATIONAL SCIENTIST 6 CFU; DATA SCIENCE PER LE NEUROSCIENZE 6 CFU; GEOCHIMICA COMPUTAZIONALE E GEOSTATISTICA 6 CFU; LOGICA PER L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE 6 CFU; ALGORITHMS AND PROGRAMMING FOR MASSIVE DATA 6 CFU

2° anno

• PROVA FINALE — 3 CFU
• COMPUTATIONAL LEARNING — 6 CFU
• PROVA FINALE: SVILUPPO LAVORO DI TESI — 18 CFU
• ATTIVITA' DI APPROFONDIMENTO — 3 CFU
• Opzionali, secondo le regole di scelta del proprio piano di studio (a scelta): INFORMATICA FORENSE 6 CFU; LINGUAGGIO, COGNIZIONE E COMPUTAZIONE 6 CFU; MODELLI IN BIOLOGIA COMPUTAZIONALE 6 CFU; MODELLISTICA CHIMICO-FISICA 6 CFU; DATA SCIENCE IN FISICA DELLE PARTICELLE 6 CFU; ANALISI DI SERIE NUMERICHE PER LA GEOFISICA 6 CFU; PALEOBIOLOGIA NUMERICA 6 CFU; GEOMETRIC DEEP LEARNING 6 CFU; MODELLI MATEMATICI PER I REGISTRI DISTRIBUITI: TEORIA E CASI D'USO 6 CFU; STATISTICAL ANALYSIS OF NETWORK DATA 6 CFU; STATISTICAL PHYSICS AND COMPLEX SYSTEMS 6 CFU; QUANTUM MACHINE LEARNING 6 CFU; ANALISI DELLE IMMAGINI E COMPUTER VISION CON APPLICAZIONI ALLE SCIENZE FISICHE 6 CFU; BIG DATA IN BIOLOGIA 6 CFU