Sezioni ordinamentali della scheda SUA

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Ordinamento 2014/15 disponibile al sito UniversItaly http://www.universitaly.it/index.php/scheda/sua/28704#3

Modifiche in accordo alla Guida CUN dell’8/9/2015 (nuova guida in fase di redazione) https://www.cun.it/uploads/4088/Guida_scrittura_ordinamenti_didattici.pdf?v=

Sezioni ordinamentali della scheda SUA

Quadro SUA: Informazioni generali sul corso Nome del corso, in inglese

Ordinamento 2014/15 Ordinamento 2017/18

Business Informatics Data Science and Business

Informatics

Nome del corso, in italiano

Informatica per l'Economia e per l'Azienda (Business Informatics)

Scienza dei Dati per l'Economia e per l'Azienda

Nota: Il titolo usato nei documenti ufficiali sarà solo quello in Inglese Lingua in cui si tiene il corso

Italiano Inglese

Quadro SUA: Amministrazione

Il nuovo nome del corso sostituisce il precedente. Lo spettro di interdisciplinarietà è allargato.

Quadro Amministrazione (Motivi dell'istituzione di più corsi nella classe) - Ordinamento 2017/18.

Il Corso di Laurea Magistrale in Data Science and Business Informatics differisce nettamente dagli altri corsi nella stessa classe LM-18 (Informatica, Informatica e Networking) relativamente alle competenze professionali fornite.

Il corso di laurea magistrale in Informatica è finalizzato alla formazione di una figura professionale con una profonda cultura nei fondamenti scientifici dell'informatica e di elevate competenze nelle relative tecnologie, con l'obiettivo di contribuire al progresso dell'informatica sia per quanto riguarda gli aspetti di base che per il loro utilizzo nei differenti ambiti applicativi.

Il corso di laurea magistrale in Informatica e Networking è finalizzato alla formazione di una figura professionale con elevate competenze scientifiche e tecnologiche tanto nelle discipline informatiche che in quelle delle telecomunicazioni, relativamente agli aspetti di networking, in maniera fortemente integrata.

Il Corso di Laurea Magistrale in Data Science and Business Informatics è invece finalizzato alla formazione di una figura professionale con una cultura interdisciplinare di informatica, economia e gestione aziendale, ricerca operativa, statistica, sistemi complessi, ecc. in grado di svolgere attività di analisi dei dati a supporto dei processi decisionali, con i metodi analitici della Data Science e della Business Intelligence, che richiedono l'uso di metodologie avanzate per la progettazione, sviluppo e gestione di sistemi informatici operazionali o direzionali innovativi.

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Quadro SUA: A1

A1.a "Consultazione con le organizzazioni rappresentative - a livello nazionale e internazionale - della produzione di beni e servizi, e delle professioni — Istituzione del corso”

dove occorre “Informatica per l'Economia e per l'Azienda (Business Informatics)”

sostituito con “Data Science and Business

Informatics (originariamente istituito con il nome di Informatica per l'Economia e per l'Azienda

(Business Informatics))”

Quadro SUA: A2a Profilo professionale e sbocchi occupazionali e professionali previsti per i laureati Rivisitazione e aggiornamento dei profili esistenti (modifiche varie non riportate in rosso).

Quadro A2a - Ordinamento 2017/18.

Esperto di sistemi e metodologie di supporto alle decisioni basati sull’analisi dei dati con tecniche della Data Science e della Business Intelligence.

funzione in un contesto di lavoro: Responsabile dell’analisi, progettazione, realizzazione e gestione di sistemi e metodologie di supporto alle decisioni basati sulla raccolta, organizzazione, analisi e

presentazione dei dati con tecniche analitiche o esplorative della Data Science e della Business Intelligence.

competenze associate alla funzione: Conoscenze avanzate delle metodologie e tecnologie 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.

sbocchi occupazionali: Il profilo professionale interessa aziende 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.

Esperto di sistemi di supporto alle decisioni basati sui modelli matematici, statistici, dei sistemi complessi e della ricerca operativa.

funzione in un contesto di lavoro: Responsabile dell’analisi, progettazione, realizzazione e gestione di sistemi di supporto alle decisioni basati su modelli matematici, statistici, dei sistemi complessi e della ricerca operativa.

competenze associate alla funzione: Conoscenze avanzate delle metodologie e algoritmi di ottimizzazione, della ricerca operativa, dell’apprendimento automatico e della statistica. Capacità di analisi di processi aziendali e progettazione, realizzazione e gestione di soluzioni innovative per sistemi e processi di

supporto alle decisioni. Capacità di valutazione critica dell'evoluzione della ricerca e delle applicazioni nel campo sistemi di supporto alle decisioni basati su modelli matematici.

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sbocchi occupazionali: Il profilo professionale interessa aziende ed enti pubblici che utilizzano sistemi di supporto alle decisioni basati su modelli matematici, statistici o della ricerca operativa o sviluppano moduli software per tali sistemi.

Esperto di tecniche di analisi e progettazione dei processi nelle organizzazioni.

funzione in un contesto di lavoro: Responsabile dell’analisi e riprogettazione di processi complessi nelle organizzazioni con tecniche di modellazione informatiche e di analisi con tecniche della Data Science e della Business Intelligence.

competenze associate alla funzione: Conoscenze avanzate delle metodologie e tecniche informatiche nella modellazione e analisi dei processi nelle organizzazioni. Capacità di applicazione di metodi guidati dai dati per l’analisi e riprogettazione di processi nelle organizzazioni. Capacità di valutazione critica dell'evoluzione della ricerca e delle tecnologie nel campo delle analisi dei processi.

sbocchi occupazionali: Il profilo professionale interessa aziende ed enti pubblici che intendono utilizzare metodi informatici per l’analisi e riprogettazione di processi.

Quadro SUA: A2b Il corso prepara alla professione di (codifiche ISTAT) Sono aggiunte ulteriori professioni (vedi http://cp2011.istat.it/).

Quadro A2b - Ordinamento 2017/18.

1. Analisti e progettisti di software - (2.1.1.4.1) 2. Analisti di sistema - (2.1.1.4.2)

3. Analisti e progettisti di applicazioni web - (2.1.1.4.3) 4. Analisti e progettisti di basi dati - (2.1.1.5.2)

5. Specialisti nella commercializzazione nel settore delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (2.5.1.5.3)

6. Analisti di mercato (2.5.1.5.4)

Quadro SUA: A3a Conoscenze richieste per l'accesso

Il nuovo nome del corso sostituisce il precedente. Sono specificate meglio le lauree di ingresso. È aggiunto ING-IND/35.

Il Corso di Laurea Magistrale 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 (Classe 26 e Classe L-31), in Ingegneria dell'informazione (Classe 9 e Classe L-8), in Statistica (L-41), in Scienze dell'economia e della gestione aziendale (L-18), in Science 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. Sono 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. In ogni caso è richiesta una buona

conoscenza della lingua Inglese (livello B2 o superiore). Nel caso di altre lauree, o 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. L'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 ed eventualmente con una prova di verifica su argomenti specifici.

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Quadro SUA: A4a Obiettivi formativi specifici del Corso

Rivisitazione tenendo conto dei nuovi SSD. Semplificazione della parte su “Struttura del corso di studio”.

Il Corso di Laurea Magistrale in Data Science and Business Informatics è stato progettato per rispondere alla crescente domanda di laureati magistrali con una cultura interdisciplinare in grado di padroneggiare le tecnologie informatiche e al tempo stesso comprendere e modellare le esigenze ed i processi delle

organizzazioni sia in termini di gestione dei dati per attività operative innovative, sia per l'analisi di grandi quantità di dati accumulati nel tempo al fine di produrre informazione di supporto alle decisioni. Per migliorare l'efficacia e la tempestività dei processi decisionali nelle organizzazioni moderne, sia private sia pubbliche, non è più sufficiente, infatti, solo l'intuizione e l'esperienza, ma occorre la capacità di far leva:

(a) sull'informazione estratta dai dati raccolti con i metodi analitici della Data Science e della Business Intelligence, ed efficacemente organizzata e presentata,

(b) su modelli matematici, statistici, dei sistemi complessi e della ricerca operativa, (c) sull'analisi e riprogettazione di processi complessi,

(d) sulle opportunità offerte dal web e dall’Internet of Things.

La formazione interdisciplinare del laureato magistrale mira inoltre a superare il divario culturale tra gli informatici e i manager. Il laureato magistrale sarà in grado di svolgere attività di analisi dei dati a

supporto dei processi decisionali che richiedono l'uso di metodologie avanzate, quali quelle sopraelencate, per la progettazione, sviluppo, direzione lavori, stima, collaudo e gestione di sistemi informatici

operazionali o direzionali innovativi. Inoltre, il laureato magistrale possiede una preparazione culturale, scientifica e metodologica che gli permette di accedere ai livelli di studio universitario successivi al magistrale, in particolare ai Dottorati di Ricerca in Informatica o in Data Science.

AREE DI APPRENDIMENTO IN RELAZIONE ALLE DESTINAZIONI PROFESSIONALI Sono previste quattro aree di apprendimento.

AREA 1: Attività formative caratterizzanti dell'area Informatica

Quest'area comprende gli insegnamenti obbligatori e tre a scelta del SSD INF/01 Informatica e ING- INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni. Essi forniscono le basi scientifiche, metodologiche e tecnologiche di area informatica per l'analisi, la progettazione, la realizzazione, e la gestione di sistemi e processi informatici direzionali basati su metodi analitici della Data Science e della Business Intelligence (es., data warehousing, data mining, business process modeling, big data analytics, visual analytics, text analytics).

AREA 2: Attività formative affini dell'area Statistica, dei Sistemi Complessi e della Ricerca operativa Quest'area prevede insegnamenti affini obbligatori e a scelta delle aree ricerca operativa (SSD MAT/09), statistica (MAT/06, SECS-S/*, MED/01), e della fisica dei sistemi complessi (FIS/03, FIS/07), i quali presentano rispettivamente: l’analisi di importanti problemi decisionali di tipo tattico/strategico usando metodi e modelli di ottimizzazione (es., logistica); le metodologie e gli strumenti per indagini statistiche su dati economici, sociali, demografici, medici, finanziari, ecc.; i modelli e le applicazioni della fisica dei sistemi complessi all’analisi e alla simulazione di comportamenti sociali e di rete.

AREA 3: Attività formative affini dell'area Economico-aziendale

Quest'area comprende insegnamenti affini obbligatori e a scelta delle aree Economiche (SECS/P*, ING- IND/35), i quali forniscono le basi economiche, aziendalistiche, di marketing, finanziarie, e contabili per l'analisi e la comprensione dei processi e delle attività delle organizzazioni.

AREA 4: Attività formative affini complementari

Quest'area comprende i restanti insegnamenti affini a scelta di aree matematiche (MAT/02, MAT/03, MAT/08), informatiche (INF/01 e ING-INF/05), giuridiche (IUS/01, IUS/05), filosofiche (M-FIL/03), sociologiche (SPS/08, SPS/09) e psicologiche (M-PSI/05, M-PSI/06) che completano la preparazione multi-disciplinare.

STRUTTURA DEL PERCORSO DI STUDIO

La struttura del percorso di studio consiste in insegnamenti obbligatori dell’Area 1 per un minimo di 48 CFU, e di insegnamenti a scelta tra liste predefinite per le restanti aree per un minimo di 24 CFU.

Completano il percorso insegnamenti a scelta libera dello studente per 9 CFU e la tesi di laurea magistrale per 27 CFU. L’obiettivo è di favorire l'iscrizione di studenti in possesso di lauree di classi diverse, anche conseguite all'estero, permettendo variazioni di percorso sulla base della laurea di ingresso e degli interessi dello studente. La suddivisione degli insegnamenti per anno di corso suggerita nel regolamento didattico

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(vedi link inserito) è da intendersi come indicativa. Lo studente può acquisire i 120 CFU necessari al conseguimento del titolo in un tempo inferiore ai due anni. L'organizzazione didattica è su due semestri.

L’erogazione è in lingua Inglese per tutti i corsi obbligatori e in numero sufficiente a coprire il totale dei CFU di ciascun gruppo a scelta con l’obiettivo di rendere la laurea magistrale fruibile in ambito

internazionale.

Quadro SUA: A4b1 Conoscenza e comprensione, e Capacità di applicare conoscenza e comprensione:

Sintesi

Riorganizzato e complementato.

Quadro A4b1 - Ordinamento 2017/18.

Conoscenza e capacità di comprensione. Il laureato magistrale in Data Science and Business Informatics ha una conoscenza avanzata dei seguenti aspetti delle discipline informatiche caratterizzanti:

- fondamenti e aspetti applicativi dell'informatica;

- principi, strutture, utilizzo, metodi di progettazione e realizzazione di sistemi informatici gestionali e direzionali, di supporto alle decisioni, con strumenti di data warehouse, data mining, big data e visual analytics, e di supporto ai servizi aziendali offerti sul Web;

- metodi e strumenti di analisi delle prestazioni dei processi aziendali e della loro eventuale riprogettazione anche utilizzando servizi e opportunità offerte da web e Internet of Things;

- metodi scientifici di indagine in ambienti sociali e aziendali complessi.

Inoltre, il laureato magistrale ha conoscenze di una o più delle discipline affini:

- di ambito ricerca operativa: conoscenze approfondite delle tecniche per lo sviluppo e la soluzione di modelli di ottimizzazione complessi, con particolare enfasi su quelli relativi alla struttura ed al funzionamento dei sistemi logistici,

- di ambito statistica: conoscenze dei metodi statistici per l’analisi dei dati, per la ricerca sperimentale e tecnologica, per l’economica, la demografia, la finanza, la medicina, le reti sociali,

- di ambito sistemi complessi: conoscenze dei modelli matematici e sperimentali (es., di simulazione) di fenomeni complessi naturali e antropici, in particolare nell'ambito della sociologia, dell'econofisica, della epidemiologia e neuroinformatica,

- di ambito economico-aziendale: conoscenze dell'economia aziendale, della gestione delle imprese, delle analisi dei processi aziendali, della contabilità e gestione dei costi, del controllo di gestione,

dell’organizzazione aziendale, del marketing, della gestione dell’innovazione.

Infine, il laureato magistrale, sulla base delle conoscenze acquisite nel corso di laurea e dei suoi interessi, complementerà le conoscenze caratterizzanti ed affini sopra riportate con conoscenze:

- della progettazione del software, della programmazione e degli algoritmi, dei modelli di intelligenza artificiale, delle basi di dati;

- giuridiche ed etico-morali di base negli ambiti del diritto dell’informatica e del trattamento dei dati;

- psico-sociologiche sui metodi scientifici di indagine e sui modelli teorici delle scienze umane e biologiche.

La conoscenza e la capacità di comprensione degli argomenti trattati vengono promosse negli

insegnamenti con l'elaborazione di progetti, con attività di laboratorio e sperimentali, con la preparazione della tesi di laurea e sono verificate con prove scritte e orali.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Il laureato magistrale ha le capacità tecnico- scientifiche necessarie per:

- lavorare con ampia autonomia, anche assumendo responsabilità di progetti e strutture,

- pianificare, progettare, realizzare, gestire e provvedere alla manutenzione di sistemi informatici sia operazionali che direzionali di elevata qualità e di tipo innovativo, sia in architetture desktop sia per architetture distribuite e per il web,

- promuovere l'innovazione dei processi aziendali,

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- utilizzare metodi quantitativi per valutare costi e benefici delle tecnologie dell'informazione nella gestione e nel governo delle aziende dei settori manifatturiero, commerciale, dei servizi e della pubblica amministrazione,

- pianificare e gestire in modo ottimale i principali sistemi logistici applicando i metodi matematici della ricerca operativa,

- interagire con i manager, responsabili della pianificazione strategica e della valutazione e miglioramento dei processi aziendali e dei servizi sociali, nella scelta dei metodi e strumenti informatici o matematici più adatti da applicare per la soluzione dei problemi,

- utilizzare fluentemente l’Inglese, in forma scritta e orale, con riferimento specifico ai lessici disciplinari.

Le capacità applicative sono raggiunte dallo studente attraverso il coinvolgimento nello sviluppo di progetti, attività di laboratorio e preparazione della tesi di laurea. A tal fine, gli studenti vengono

incoraggiati a preparare la tesi di laurea presso aziende o enti esterni per applicare le conoscenze acquisite alla soluzione di casi reali.

Le capacità applicative sono verificate con prove scritte e orali, discussione dei risultati ottenuti, schede di valutazione da parte dei tutori aziendali.

Quadro SUA: A4c Autonomia di giudizio, Abilità comunicative, Capacità di apprendimento Modifiche minimali.

Quadro A4c - Ordinamento 2017/18.

Autonomia di giudizio. Il laureato magistrale in Data Science and Business Informatics è in grado di valutare i bisogni informativi delle organizzazioni, di analizzare e di valutare le soluzioni esistenti e di proporre nuove soluzioni innovative. L'autonomia di giudizio sarà affinata durante il Corso di Studio attraverso incontri e colloqui con esponenti del mondo del lavoro invitati a tenere seminari su temi specifici, con l'elaborazione di progetti e con la preparazione della tesi di laurea.

L'autonomia di giudizio sarà verificata con la discussione dei progetti e dei risultati della tesi di laurea.

Inoltre, il laureato magistrale è consapevole sia delle responsabilità e degli impatti sociali, etici, giuridici e deontologici relativi alla sua professione, sia delle problematiche della sicurezza, della privacy del

trattamento dei dati sensibili e dei rischi dei sistemi informatici.

Abilità comunicative. Il laureato magistrale è in grado sia di gestire le comunicazioni e le relazioni del lavoro di gruppo nel proprio ambito professionale, che di presentare le conclusioni delle proprie attività, anche a interlocutori non specialistici, e di discuterne criticamente l'approccio adottato, i concetti usati, la validità della soluzione trovata ed i risultati ottenuti. Il laureato magistrale è in grado di utilizzare

fluentemente, in forma scritta e orale, la lingua Inglese, con riferimento anche ai lessici disciplinari.

Le abilità comunicative sono acquisite dallo studente attraverso lavori di gruppo per lo sviluppo di progetti, attività di laboratorio, preparazione della tesi di laurea e didattica in lingua Inglese. A tal fine, gli studenti vengono incoraggiati ad usufruire di periodi di permanenza all'estero con il programma Erasmus- Socrates, nonché a svolgere le tesi di laurea presso aziende ed enti esterni.

Le abilità comunicative sono verificate con prove scritte e orali, preparazione e presentazione dei risultati dei progetti e della tesi di laurea.

Capacità di apprendimento. Il laureato magistrale ha acquisito un metodo di studio che gli consente di mantenere aggiornate e ampliare le proprie conoscenze al fine di operare in un settore in continua evoluzione. Le capacità di apprendimento sono affinate dallo studente con la preparazione degli esami, con le attività progettuale e di laboratorio, e con attività di tutorato sia da parte dei docenti che dei relatori delle tesi di laurea. Le capacità di apprendimento sono verificate con prove scritte e orali, anche in itinere, e con la preparazione e presentazione dei risultati dei progetti e della tesi di laurea.

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Quadro SUA: A5a Caratteristiche della prova finale

Il nuovo nome del corso sostituisce il precedente. Calcolo del voto di laurea da spostare in quadro A5.b.

Per il conseguimento della Laurea Magistrale in Data Science and Business Informatics lo studente deve superare una prova finale valutata da una commissione nominata dal Consiglio del Dipartimento di Informatica. La prova consiste nella presentazione e discussione dei risultati di una tesi scritta elaborata in modo originale dallo studente sotto la guida di un relatore accademico, docente del Corso di Laurea Magistrale, cui si può aggiungere un relatore esterno se è stata svolta un'attività presso un'azienda o ente esterno.

Con la tesi finale lo studente acquisisce ulteriori conoscenze nell'area della Data Science e della Business Informatics, utili per l'inserimento nel mondo del lavoro o per proseguire il percorso formativo con un dottorato di ricerca.

Il voto di laurea, espresso in centodecimi, è calcolato sommando alla media degli esami, pesata rispetto al numero di CFU, la valutazione della prova finale determinata collegialmente dai membri della

commissione di laurea sulla base di criteri stabiliti dal Consiglio di Corso di Studi. Secondo gli stessi criteri, ai candidati che conseguono il massimo dei voti può essere attribuita la lode.

Quadro SUA: F

Motivazioni dell'inserimento nelle attività affini di settori previsti dalla classe Riformulato. Aggiunta nota come da sez. E.8 della guida CUN.

Quadro F - Ordinamento 2017/18.

Nella riprogettazione del Corso di Laurea Magistrale, aAl fine di favorire l'iscrizione di studenti in possesso di lauree di classi diverse, anche conseguite all'estero, in particolare nei Paesi della UE, compensandone le lacune iniziali e garantendo quindi gli obiettivi formativi del Corso di Laurea

Magistrale, di preparare laureati con competenze interdisciplinari nelle discipline dell'area informatica e dell'area economico-aziendale, è stato necessario ricomprendere nelle attività affini ed integrative le discipline informatiche nei settori INF/01 Informatica e ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni, già previste come attività formative caratterizzanti. Il regolamento didattico del

Corso di Studio e l'offerta formativa programmata saranno tali da consentire agli studenti che lo vogliano di seguire percorsi formativi nei quali sia presente un'adeguata quantità di crediti in settori affini e integrativi che non siano già caratterizzanti.

Attività caratterizzanti Invariato.

Ambito Settore CFU Minimo

da D.M.

Min. Max.

Discipline informatiche

INF/01 Informatica

ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni 48 60 48

Totale Attività Caratterizzanti 48-60

Attività affini

Aggiunta di ulteriori SSD. Lo spettro di interdisciplinarietà è allargato.

Ambito Settore CFU Minimo

da D.M.

Min. Max.

Attività formative affini o integrative

INF/01 - Informatica

ING-INF/05 - Sistemi di elaborazione delle informazioni FIS/03 - Fisica della materia

24 36 12

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FIS/07 - Fisica applicata IUS/01 - Diritto privato

IUS/02 – Diritto privato comparato IUS/05 - Diritto dell'economia MAT/02 – Algebra

MAT/03 - Geometria

MAT/04 - Matematiche complementari MAT/05 - Analisi matematica

MAT/06 - Probabilita' e statistica matematica MAT/08 - Analisi numerica

MAT/09 - Ricerca operativa M-FIL/03 - Filosofia morale M-PSI/05 - Psicologia sociale

M-PSI/06 - Psicologia del lavoro e delle organizzazioni MED/01 - Statistica medica

ING-IND/35 - Ingegneria economico-gestionale SECS-P/01 - Economia politica

SECS-P/02 - Politica economica SECS-P/03 - Scienza delle finanze SECS-P/05 - Econometria

SECS-P/06 - Economia applicata SECS-P/07 - Economia aziendale

SECS-P/08 - Economia e gestione delle imprese SECS-P/09 - Finanza aziendale

SECS-P/10 - Organizzazione aziendale

SECS-P/11 - Economia degli intermediari finanziari SECS-S/01 – Statistica

SECS-S/03 - Statistica economica SECS-S/04 - Demografia

SECS-S/05 - Statistica sociale

SECS-S/06 - Metodi matematici dell'economia e delle scienze attuariali e finanziarie

SPS/08 - Sociologia dei processi culturali e comunicativi SPS/09 - Sociologia dei processi economici e del lavoro

Totale Attività Affini 24-36

Altre attività Invariato.

Ambito CFU

Min. Max.

A scelta dello studente 9 9

Per la prova finale 26 26

Altre conoscenze utili per l’inserimento nel mondo del lavoro 1 1

Totale Altre Attività 36-36

Range CFU Totali 108-132