Data Science and Business Analytics

Influenzare con i fatti

OBIETTIVI

Il Master in Data Science and Business Analytics è pensato per fornire una formazione altamente specializzata a chi abbia maturato una profonda curiosità per l’elaborazione dei dati e voglia perfezionarla nella ricerca di evidenze in grado di influenzare i processi decisionali delle imprese. Attraverso l’applicazione delle più innovative metodologie di analisi in uso e l’utilizzo di un ampio spettro di strumenti, il corso pone le basi per trasformare dati grezzi in un’indicazione operativa utile a risolvere i problemi delle aziende che richiedono decisioni tattiche o strategiche. La formazione prevede un mix di competenze, che puntano a far emergere le tre anime di cui si compone: quella economico aziendale, quella informatica ed infine quella analitica speculativa o statistico matematica. Il Master ha la prerogativa di non limitarsi all’utilizzo di software di uno specifico produttore, ma permette di sperimentare diversi strumenti di programmazione e analisi, soprattutto open source.


A CHI SI RIVOLGE

Il Master in Data Science and Business Analytics è progettato per giovani laureati con un’ottima conoscenza della lingua inglese, che vogliono imparare a gestire il business dei Big Data, nel quale riconosce la possibilità di creare valore. La capacità di interpretare i segnali e produrre risultati li prepara a una carriera in medie e grandi imprese come in società di consulenza, sviluppando l’ambizione di occupare ruoli di strategica importanza.


AREA PROFESSIONALE

Il percorso delinea un ruolo trasversale a diverse funzioni aziendali: una figura di raccordo, inserita all’interno di un team di esperti, responsabile delle dinamiche di crescita delle imprese. Per dare ai processi di Data Science maggiore impatto è previsto un modulo dedicato alle tecniche della comunicazione manageriale, indispensabili per diventare interlocutori in grado di confrontarsi con i vertici di un’organizzazione.
Tramite il master è possibile, a seguito dei relativi anni di esperienza in azienda necessari, accedere alle seguenti professioni: Data Scientist, Data Analyst Consultant, Business Intelligence Manager.

Per diventare protagonista di un settore chiave nella crescita delle imprese internazionali, contatta il Program Manager del master.

 

SERVIZI

Bologna Business School offre diversi servizi di supporto agli studenti inclusi nella quota di iscrizione al Master.

 

Hanno contribuito alla realizzazione di questo Master:

Programme Advisory Committee:

  • Gildo Bosi – Responsabile R&D Automation, SACMI
  • Marco Breda – Head of Advanced Analytics & AI, Engineering
  • Lucia Chierchia – Managing Partner, Gellify
  • Stefano Da Col – CEO & Founder, Analytics Network
  • Lam Hoang – Research Staff Member, IBM Research Europe – Ireland
  • Sameer Rohadia – Business Intelligence Developer for Mobile App Development, Hannover RE
  • Jacopo Romagnoli – Head of Innovation and WEB3, VAR Group

 

Ranking

RANKED BUSINESS QS

QS Quacquarelli Symonds è il network internazionale dedicato a servizi, analisi e approfondimenti sulla formazione post-experience e universitaria, orientato alla mobilità internazionale e allo sviluppo di carriera. Il QS Online MBA Ranking si basa su insight provenienti dal mondo del business e su una metodologia che permette la valutazione dei programmi secondo quattro parametri: Faculty and Teaching, Class Profile, Employability e Class Experience.

 

Accreditamento

EQUIS

Bologna Business School è accreditata EQUIS – EFMD Quality Improvement System, uno tra i più importanti sistemi internazionali di valutazione della qualità e del miglioramento continuo delle Scuole di management e business administration.


Claudio Sartori

Claudio Sartori

Direttore Scientifico
claudio.sartori@unibo.it

" Attraverso questo Master apprenderai le tecniche oggi utilizzate per gestire, manipolare e analizzare le quantità sempre crescenti di dati che tracciano e alimentano i processi economici e sociali. Apprenderai anche come queste tecniche possono essere efficacemente utilizzate nelle aziende per creare valore e come i risultati possono essere comunicati efficacemente e resi disponibili ai destinatari. "

PROFILO DELLA CLASSE A.A. 2023/2024

PROVENIENZA GEOGRAFICA

BACKGROUND ACCADEMICO

  • 26 anni

    ETÀ MEDIA

  • 81%

    STUDENTI INTERNAZIONALI

  • 20

    PAESI RAPPRESENTATI

  • 25%

    DONNE

STRUTTURA

Il Master in Data Science prevede 1500 ore complessive di apprendimento su 12 mesi di studio, suddivise in 400 ore di docenza frontale, 600 ore stimate di studio individuale e 500 ore di stage.

La struttura del Master si suddivide in:

  • Primo ciclo: Ottobre 2024 – Marzo 2025
  • Secondo ciclo: Marzo 2025 – Giugno 2025
  • Stage: Giugno 2025 – Ottobre 2025

Il Master prevede una serie di pre-corsi propedeutici all’avvio del programma didattico: Software programming (linguaggio Python), Basi di dati e linguaggio SQL, Basi di statistica descrittiva e inferenziale, Analisi esplorativa dei dati, Elementi di economia.

La frequenza è di circa 30 ore di didattica settimanali strutturate in modo da poter dedicare spazio anche a lavori di gruppo, senza tralasciare l’attenzione ai singoli studenti e alla gestione delle relazioni interpersonali.

CORSI

Il corso si occupa degli aspetti etici derivanti dalla manipolazione di dati. In particolare si focalizza sulla legislazione riguardante la protezione dei dati personali nel contesto italiano ed europeo e delle implicazioni della General Data Protection Regulation in vigore da maggio 2018. Il corso coprirà nello specifico le impliaczioni sulla legalità dei processi, i diritti di chi fornisce i dati e potenziali implicazioni legali di chi esegue analisi dati.

Miandar Toloue

L’obiettivo del corso è quello di introdurre le piattaforme di business intelligence (BI), con particolare riferimento ai data warehouse visti come tecnologia abilitante per la BI. L’insegnamento si concentrerà principalmente su OLAP, modellazione multidimensionale (sia a livello concettuale che logico) e self-service BI. Verranno inoltre fornite alcune nozioni sull’integrazione e la pulizia dei dati.

Gallinucci Enrico
Rizzi Stefano

Al giorno d’oggi è fondamentale poter utilizzare i dati per prendere decisioni di marketing migliori. Ciò è possibile grazie a una migliore comprensione, previsione e gestione del comportamento dei clienti in un panorama in cui i clienti stessi e i marchi (le aziende) sono i responsabili delle decisioni. Questo corso si concentra sull’uso applicato di varie tecniche/metodi, teorie e approcci della letteratura di marketing in casi aziendali pratici. In parole più particolari, ciò significa esplorare, indagare e prevedere i dati comportamentali e attitudinali (dei clienti) per fornire risposte guidate dai dati a domande di mercato rilevanti.

Konus Umut

Questo corso è la naturale continuazione del corso di Machine Learning. Fornisce le linee guida per l’esecuzione di un processo di Data Mining e poi discute, con esempi pratici, la pipeline completa dai dati alle nozioni di machine learning.
In particolare vengono affrontati i seguenti temi:

  • Le funzioni del Data Mining.
  • Apprendimento supervisionato e non supervisionato.
  • Algoritmi e metodi per la costruzione di modelli di classificazione.
  • Algoritmi di clustering.
  • Algoritmi di scoperta di regole associative.
  • Metodi di valutazione della qualità dei risultati del mining.

I principi sono introdotti in classe con la presentazione di slides e discussioni stimolanti con gli studenti. I metodi vengono poi applicati con esercitazioni di laboratorio.

Francia Matteo
Gallinucci Enrico
Sartori Claudio

Il corso si propone di esplorare i principi dell’analisi di bilancio. Fornisce ai partecipanti un quadro di riferimento per comprendere come il valore e i rischi dell’impresa siano catturati nei bilanci e come valutarli correttamente.

Dal Maso Lorenzo

Questo corso enfatizza i metodi statistici utili per affrontare i moderni problemi di analisi dei dati. Un’attenzione particolare è dedicata alle tecniche che aiutano i manager a fare un uso intelligente dei database, riconoscendo modelli e facendo previsioni.

Gli studenti svilupperanno le capacità per:
• pianificare un processo di analisi statistica dei dati
• gestire una fonte di dati
• scegliere il metodo migliore per analizzare i dati
• implementare l’analisi e interpretare i risultati

Camillo Furio
Farnè Matteo

Il corso approfondisce le problematiche tipiche della gestione delle operazioni, adottando un approccio quantitativo a supporto dei processi decisionali. I principali argomenti trattati dal corso si concentreranno sulla modellazione e sulla simulazione dei processi organizzativi finalizzati a supportare l’implementazione della strategia aziendale. In particolare, il corso si basa sui principi del pensiero sistemico per aiutare i partecipanti a modellare e a capire l’interazione dinamica tra persone, decisioni e risorse coinvolte nelle operazioni aziendali.
L’obiettivo del corso è quello di affinare le capacità dei decision-makers di cogliere la profonda struttura causale che genera eventi e fenomeni, prevedendo così le conseguenze a lungo termine di decisioni e azioni. Durante il corso, i partecipanti impareranno a costruire un modello computerizzato di processi organizzativi complessi al fine di condurre analisi “what-if” e di scenario.

Mollona Edoardo

L’obiettivo del corso è quello di presentare gli aspetti teorici e pratici della text mining per quanto riguarda classificazione del testo, sentiment analysis e opinion mining.

Alla conclusione del corso gli studenti acquisiranno la conoscenza necessaria per poter affrontare problemi di text classification, text processing, sentiment anlysis e opinion mining, transfer learning, utilizzando anche deep neural networks, language models e explanation text mining.

Frisoni Giacomo
Moro Gianluca

Il corso analizza il quadro di riferimento giuridico dei diritti della persona di fronte alla tecnologia, della tutela dei dati personali, della intersezione tra persona e mercato al cospetto delle piattaforme tecnologiche e dei big data, a partire dai riferimenti normativi di GDPR, Digital Service Act e altri formanti giuridici a vocazione globale. Attenzione sarà posta alla sfida etica sottesa all’equilibrio tra intervento umano e intelligenza artificiale, alla comparazione tra linguaggio giuridico e algoritmi in vista della spiegabilità dei modelli, al ruolo del diritto e del regolatore al cospetto dei mutamenti tecnologici, alla governance e al risk management dei dati.

Alcuni insights riguardano le decisioni automatizzate, la profilazione anche nel settore del credito e dell’assicurazione, la convivenza tra incumbents e new entrants nel settore finanziario.

Manes Paola

Le attività del laboratorio prevedono di affrontare il processo completo di Data Analytics partendo dalla fase di lettura  dei dati mediante diversi approcci, l’elaborazione dei modelli di analisi e la visualizzazione dei risultati. In particolare saranno approfonditi linguaggi di programmazione come R, Python e TensorFlow con particolare riferimento alla loro esecuzione in ambiente  di  Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC). In questo contesto saranno utilizzate librerie per il calcolo parallelo (H2O) e il Deep Learning (Keras).

Verranno trattati anche programmi per la creazione di Workflow grafici per il Data Analytics come Knime ed Orange. Al termine verrà realizzato un progetto pratico partecipando ad una Kaggle competition.

Corso tenuto dallo staff CINECA (Dipartimento Super Calcolo, Applicazioni e Innovazione
e Laboratorio Big Data e Analytics), coordinamento di Giorgio Pedrazzi.

Pedrazzi Giorgio

La digitalizzazione dell’economia è uno dei problemi più rilevanti del nostro tempo. L’obiettivo di questo corso è di analizzare come l’economia digitale abbia sostanzialmente sfidato i modelli di business tradizionali e creato nuove opportunità di business.Dopo una breve introduzione dell’economia digitale, verranno presentate le strategie di business specifiche adottate dai diversi attori in questo ecosistema, in particolare le piattaforme. Inoltre, verranno presentate le implicazioni per le politiche e la regolamentazione pubbliche. In particolare, si discuterà rigurardo le nuove pratiche commerciali e i contratti nell’economia digitale e il loro impatto sulla società. Verranno analizzati casi di studio concreti relativi ad Amazon, Airbnb, Booking.com, Facebook, Google, Uber e altri.

Mantovani Andrea

L’intelligenza artificiale (AI) è una disciplina il cui obiettivo è quello di realizzare questo sogno attraverso l’uso delle tecniche più diverse, dalla computazione simbolica basata sulla logica, ai modelli sub-simbolici ispirati dalla struttura del cervello, come le reti neurali. Il corso fornirà una panoramica introduttiva sulle diverse tecniche di intelligenza artificiale esistenti, focalizzandosi sulle applicazioni industriali, discutendo le sfide e le opportunità future, affrontando anche alcune delle implicazioni sociali, economiche ed etiche.

Amadini Roberto
Gabbrielli Maurizio

L’obiettivo è quello di fornire le conoscenze di base sui principali concetti e principi della sicurezza informatica (ad esempio, il rischio, gli strumenti per la valutazione del rischio, gli attacchi e la loro struttura tipica, le risorse, i requisiti funzionali dei sistemi, la componente umana). In questo modo, il corso fornirà gli strumenti di base per la progettazione e l’implementazione di sistemi ragionevolmente sicuri. Durante questo processo, è necessario prendere in considerazione sia gli aspetti metodologici che quelli tecnologici e comportamentali (cioè la sicurezza delle operazioni).

D’Angelo Gabriele

Il corso si concentra sugli aspetti finanziari seguendo il ciclo di vita di iniziative innovative a partire dalla loro nascita. Queste giovani imprese di solito richiedono sostanziali finanziamenti esterni nelle prime fasi per creare occupazione, crescita, contributi sociali ed entrate fiscali nel loro futuro. I finanziamenti bancari non sono disponibili per queste iniziative e, pertanto, tutti i fondi devono essere raccolti da altre fonti, ad es. Da amici, familiari, business angels oppure da intermediari finanziari professionali, i cosiddetti fondi di venture capital e private equity. Oltre a questi canali tradizionali, le imprese possono raccogliere fondi utilizzando le piattaforme digitali (crowdfunding) o le tecnologie basate su blockchain (ICO).

Groh Alexander

Il corso affronta in modo approfondito alcuni temi relativi alle tecnologie blockchain, quali criptovalute, ICO, e smart contract. Bitcoin e nuove criptovalute hanno acquisito molta importanza negli ultimi mesi. Sempre più investitori guardano con interesse a queste tecnologie, mentre altri le etichettano come una pericolosa bolla speculativa. Più importante: la blockchain e le implementazioni alternative legate a un distributed ledger rappresentano tecnologie innovative, che possono essere sfruttate per distribuire nuove applicazioni. Inoltre, la possibilità di creare smart contract, basati sulla blockchain, consente interazioni e accordi più sicuri tra diverse (e possibilmente anonime) parti, senza la necessità di un’autorità centrale. Questo corso illustrerà i principi e le basi fondamentali della blockchain e degli smart contract.

Ferretti Stefano

Il corso è focalizzato sulla comprensione delle opportunità derivanti dall’innovazione e dalla trasformazione digitale, in termini di modelli di business innovativi per le aziende e di nuovo valore per gli utenti. In particolare, il corso approfondirà i modelli di business e le piattaforme applicate ai trend digitali emergenti. Il corso combina lezioni, discussioni di casi, attività di gruppo e individuali.

Meoli Azzurra

Il corso offre una introduzione ai principi e ai metodi di base del Data Mining e del Machine Learning, con particolare riferimento a Classificazione, Clustering, Regole di associazione, scoperta degli Outlier. Analisi dei principali problemi legati alla qualità dei dati e alla loro trasformazione. Python verrà utilizzato nell’ambito del corso per risolvere problemi di machine learning.

Sartori Claudio

I Big Data sono una grande sfida nel mondo di oggi. Le aziende e gli enti pubblici hanno l’urgente necessità di gestire l’acquisizione, la presentazione, la condivisione, l’analisi e la visualizzazione dei dati.

Il primo modulo inizia con una panoramica generale sulla rivoluzione dei dati e sull’Industria 4.0, per poi addentrarsi nel mondo delle tecnologie e delle architetture fornite dai principali fornitori di cloud e tecnologie.
Nella seconda parte, il corso esplora come utilizzare al meglio i dati strutturati e non strutturati al meglio, così da lanciarsi nel “mondo AI” per ottenere insight a supporto delle decisioni aziendali, con alcuni casi di studio.

Baffetti Federico

Le reti neurali costituiscono una classe di algoritmi di machine learning , ispirati al cervello e strutturati in strati di neuroni artificiali interconnessi. La rete può essere addestrata su un opportuno insieme di dati per ottimizzarne le connessioni per svolgere un compito specifico.

Le reti neurali “deep”, cioè le reti con molti stati interni (chiamati nascosti), hanno recentemente visto un grande successo in molte applicazioni pratiche. Esse sostituiscono il cuore dei sistemi di produzione, in imprese come Google e Facebook , per la classificazione delle immagini, il riconoscimento vocale, l’elaborazione del linguaggio naturale, la comprensione del linguaggio e la robotica.

Il corso fornisce una panoramica delle idee fondazionali e degli sviluppi recenti nell’ambito delle reti neurali, spiegando le loro potenzialità per scopi pratici. Saranno affrontate tecniche supervisionate e non supervisionate, metodi per la visualizzazione e la comprensione del comportamento delle reti e tecniche antagoniste per ingannare le reti stesse. Saranno oggetto del corso anche le nuove applicazioni nel campo del reinforcement learning, e alcuni sorprendenti risultati in ambito di simulazione di giochi.

Asperti Andrea

METODOLOGIA

Il modello formativo prevede l’alternanza di lezioni frontali con l’elaborazione e lo sviluppo di casi di studio, sia tramite progetti individuali sia di gruppo. Alcune esercitazioni ed esami possono essere svolti sulla base di casi reali presentati direttamente da aziende del network della Scuola.

Faculty

I docenti di Bologna Business School lavorano insieme per offrire standard di insegnamento di livello elevato. Un approccio internazionale e interdisciplinare è garantito da un team composto da accademici italiani, visiting professor, guest speaker e top manager.

CAREER DEVELOPMENT

L’integrazione con le imprese rappresenta una priorità e un aspetto differenziante in tutti i programmi di Bologna Business School, anche per il Master in Data Science.
Creare employability è un’attività a cui la Scuola dedica il massimo impegno attraverso un’azione sistematica di career service, con un’attenzione costante volta a combinare al meglio i progetti professionali degli studenti con le esigenze espresse dalle imprese.
L’internhsip è un ottimo trampolino di lancio, basti considerare che a sei mesi dalla fine dei master full-time di Bologna Business School mediamente oltre il 91% degli studenti è inserito in azienda.
Il Career Service di BBS affianca e accompagna fin da subito gli studenti in un percorso di formazione e di sviluppo professionale attraverso una serie di seminari guidati, con l’obiettivo di fornire gli strumenti e le risorse di base per un’adeguata preparazione al mercato del lavoro.

Per raggiungere questo obiettivo, gli studenti vengono coinvolti in una serie di seminari tra cui:

  • Scrittura CV e Cover Letter
  • Creazione di un efficace profilo Linkedin
  • Come affrontare un’intervista di lavoro

Inoltre, grazie alla collaborazione con career counselor professionisti, gli studenti ricevono un servizio personalizzato al fine di capire i propri punti di forza e costruire un piano di sviluppo professionale utile a raggiungere i propri obiettivi nella ricerca di un internship. Questo avviene attraverso:

  • Colloqui iniziali di orientamento
  • Colloqui specifici focalizzati sul proprio piano di carriera
  • Continuo supporto agli studenti attraverso sessioni one – to – one

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Alumni

Srinivas Jagarlapoodi – India

Data Scientist, Panini
Master in Data Science and Business Analytics (A.A. 2022/2023)

"Questo Master è stato fondamentale per la mia transizione da neuroscienziato a data scientist professionista. L'approccio olistico e multidisciplinare del programma, che fonde perfettamente teoria e applicazioni pratiche, mi ha permesso di migliorare sia le mie competenze tecniche che personali. Il mio percorso in BBS mi ha consentito di eccellere come Data Scientist e di acquisire una visione globale grazie al contributo di studenti e docenti internazionali. Ai futuri studenti consiglio vivamente di “abbracciare” la diversità culturale del programma, di partecipare attivamente ai progetti e di sfruttare l'ampia rete di BBS per un'esperienza di trasformazione globale"

Aish Kumar Jesrani – Pakistan

Data Scientist, Iveco Group
Master in Data Science and Business Analytics (A.A. 2021/2022)

"Provenendo da un background incentrato sul business, questo Master mi ha fornito una solida base per passare con successo nel campo della Data Science. Il programma di studio è un perfetto equilibrio tra concetti teorici e attività pratiche, favorito anche da ottimi metodi di insegnamento. Il Career Service ha svolto un ruolo cruciale nell'aiutarmi a sfruttare le opportunità di networking e ad assicurarmi una posizione professionale nel mercato italiano e nel mio settore preferito. Durante il periodo trascorso alla BBS, ho avuto il piacere di entrare in contatto con persone straordinarie che non solo hanno arricchito la mia esperienza formativa, ma hanno anche contribuito alla mia crescita personale."

Sidorela Topi – Italia/Albania

Junior Data Scientist, Analytics Network
Master in Data Science and Business Analytics (A.A. 2021/2022)

"Il Master in Data Science mi ha permesso di acquisire competenze sempre più ricercate nel mercato del lavoro internazionale, unendo il mio background finanziario con la statistica e il machine learning attraverso il suo approccio altamente funzionale e le sue applicazioni pratiche. Grazie alla rete BBS ho conosciuto persone meravigliose che mi hanno arricchito con la loro cultura e sono entrata in contatto con alcune delle più importanti aziende italiane, dove ho avuto l’opportunità di conoscere l’azienda in cui ho svolto l’internship e dove attualmente lavoro nell’ambito Data Science."

Bassam Alkhatib – Giordania

Digital Data Scientist - Gucci
Master in Data Science and Business Analytics (A.A. 2018/2019)

"Il Master raggiunge il perfetto equilibrio tra il background teorico necessario per stabilire una solida base in Data Science, su cui costruire la carriera, e le conoscenze pratiche necessarie per comprendere il potenziale e le applicazioni della Dat Science in diversi contesti. Ho tratto beneficio dai miei studi qui in molti modi; ho seguito i corsi e sono stato guidato da esperti leader mondiali nel campo della Data Science, ho anche stretto amicizie durature con colleghi entusiasti e ambiziosi in questo campo provenienti da tutto il mondo e, infine, immergermi nella cultura italiana è stata una delle esperienze più appaganti della mia vita. "

Calvin Omari – Kenya

Digital Specialist for the Regional Project for the Africa Minigrids Program, UNDP
Master in Data Science and Business Analytics (A.A. 2018/2019)

"La Business School dell'Università di Bologna mi ha aperto gli occhi sull'esperienza della Data Science con i suoi docenti di prim'ordine che non solo ci hanno guidato, ma ci hanno fornito esperienza pratica nel settore attraverso corsi e lo stage, cosa che mi ha aiutato nella mia carriera permettendomi di giungere ad incarichi internazionali. L'enfasi sull'eccellenza italiana è stata utile e ha avuto una grande influenza sul mio attuale ruolo di Data Analyst & Architect che richiede precisione e accuratezza. La faculty e il network della comunità BBS saranno sempre un tesoro per me."

Valerio Nicosia – Italia

Data Scientist Manager, Sky
Master in Data Science and Business Analytics (A.A. 2016/2017)

"Con un background in Finanza Aziendale e una grande passione per la statistica ed il mondo IT, il Master in Data Science mi ha fornito i migliori strumenti per lavorare come Data Scientist. Grazie al network di BBS sono entrato in contatto con alcune delle più importanti aziende italiane e internazionali, iniziando con lo stage, che ha dato il via alla mia crescita professionale."

VALERIO TROTTA – ITALIA

Data Scientist, Sorgenia
Master in Data Science and Business Analytics (A.A. 2017/2018)

"Il master in Data Science mi ha dato l'opportunità di approfondire quanto appreso durante i precedenti studi in ambito statistico ed integrarlo con la mia passione per la tecnologia. Quest'esperienza mi ha permesso di fare di queste mie passioni una carriera. Punto di forza del programma è la capacità di formare su aspetti tecnici senza perdere il focus da quelle che sono le esigenze delle sempre più numerose aziende che stanno cavalcando l'onda della data revolution."

Sameer Rohadia – India

Business Intelligence Developer for Mobile App Development, Hannover RE
Master in Data Science and Business Analytics (A.A. 2016/2017)

"Dopo molti anni di esperienza in azienda e di insegnamento in India, mi sono avvicinato al Data Science scoprendo il Master di BBS. La dimensione internazionale mi ha aiutato a interagire con colleghi provenienti da diversi paesi. Attualmente curo i contenuti e fornisco programmi di formazione nel campo dei Big Data e dell'Advanced Analytics per Continental AG (Germania). Porterò sempre BBS nel cuore."

AZIENDE

Obiettivo del Career Service è anche quello di mettere in contatto gli studenti con aziende nazionali e internazionali. Nel corso degli anni Bologna Business School ha infatti creato un ampio network e una solida partnership con le maggiori imprese italiane grazie ad un approccio personalizzato, basato sulle esigenze di ogni singola azienda. La collaborazione si declina attraverso:

  • Invio di CV Book
  • Condivisione di opportunità di tirocinio
  • Presentazioni aziendali
  • Career day
  • Project work aziendali
  • Attività in aula con testimonianze da parte di Manager e/o professionisti HR

Inoltre, le aziende sostengono gli studenti del Master in Data Science and Business Analytics, attraverso borse di studio, opportunità professionali, career fair e testimonianze aziendali.

Le aziende che hanno collaborato con noi nel 2022/2023:

ACCENTURE ANALYTICS NETWORK ARTHUR D.LITTLE AUTOMOBILI LAMBORGHINI BAKER HUGHES BARILLA BIP BIT BANG BOOSTER BOX BPER CAMST CEFLA CHAMPION EUROPE CINECA COESIA CRIF DELOITTE DR. SCHAR ENGINEERING EY GRUPPO HERA ICONSULTING IVECO GROUP HAIER EUROPE HAVI HEINEKEN HILTI JAKALA KERING LIU JO LUXOTTICA MUSIXMATCH MY THERESA NTT DATA PANINI PIAGGIO PHILIP MORRIS INTERNATIONAL PWC SAFILO SCHNEIDER ELECTRIC SAVINO DEL BENE SEFORALL SIDEL SKY SORGENIA TETRAPAK TOYOTA MATERIAL HANDLING TESLA TXT GROUP VERSACE VERTIV VODAFONE WELLMICRO

COSTI

La quota di iscrizione per il Master è di 14.800 euro (iva esente) da corrispondersi in tre rate:

  • Prima rata: 1.850,00 euro
  • Seconda rata: 7.000,00 euro
  • Terza rata: 5.950,00 euro

La quota comprende la frequenza al Master, tutto il materiale di studio disponibile attraverso la piattaforma on line e l’accesso ai servizi di Bologna Business School.
La quota dà diritto a frequentare le attività a supporto della didattica, come i corsi di lingua e le master lecture su invito.
Nel parco della Scuola è disponibile un ampio parcheggio gratuito.

Inoltre, con la Student Card dell’Università di Bologna gli studenti hanno accesso a: tutte le strutture universitarie, tra cui oltre 100 biblioteche, risorse digitali e sale studio (inclusi banche dati e abbonamenti on line); 3 mense universitarie; tariffe universitarie agevolate in una serie di strutture convenzionate. Maggiori informazioni sono disponibili sul sito dell’Università di Bologna: http://www.unibo.it/it/servizi-e-opportunita

BORSE DI STUDIO

A Bologna Business School capiamo che per i nostri studenti è molto importante ricevere un supporto finanziario per raggiungere i propri obiettivi. Intraprendere un percorso di studi di elevata qualità comporta un impegno economico significativo, ma crediamo che investire nel proprio futuro sia sempre un’ottima scelta.

Bologna Business School è lieta di mettere a disposizione degli studenti più meritevoli borse di studio parziali da 6.000€ e da 4.000€. Le borse di studio verranno conferite in base a criteri di merito agli studenti che occuperanno le posizioni più alte in fase di selezione. Gli studenti più alti in graduatoria saranno coloro che avranno non solo un solido background accademico e/o professionale, ma anche coloro che avranno dimostrato di essere i più motivati a partecipare al corso. I vincitori verranno informati al momento dell’ammissione.

REQUISITI

Per essere ammessi al Master è necessario disporre di:

  • Laurea di primo livello (conseguita entro la data di chiusura delle immatricolazioni del round di selezione alla quale si partecipa)
  • Ottimo livello di lingua inglese

L’ammissione al Master è subordinata alla valutazione positiva della prova di selezione in linea con il numero di posti disponibili. La prova di selezione consiste in un test attitudinale e un test di lingua inglese propedeutici per l’accesso al colloquio motivazionale in lingua inglese.

PROCESSO DI AMMISSIONE

  1. Registrati su “Studenti Online” collegandoti al sito studenti.unibo.it
  2. Seleziona “Master di I livello”
  3. Versa la quota di partecipazione alla selezione (60 euro per ogni Master)
  4. Carica online i documenti richiesti:
  • Curriculum Vitae in inglese
  • Lettera motivazionale in inglese
  • Lettere di referenze in inglese (facoltative)
  • Fotografia di riconoscimento
  • Fronte e retro documento di identità/passaporto
  • Se disponibile, certificato GMAT o GRE con punteggio superiore a 550 (GMAT) o equivalente (GRE). Coloro che sono in possesso di questo certificato non dovranno svolgere il test attitudinale scritto.
  • Se disponibile, Certificato di conoscenza della lingua inglese (TOEFL, IELTS o CAMBRIDGE) che certifichi livello minimo B2 secondo il quadro di riferimento europeo. Coloro che sono in possesso di questo certificato non dovranno svolgere la prova di lingua scritta.
  • Per lauree ottenute in Italia: Autocertificazione di laurea triennale col dettaglio degli esami sostenuti e relative votazioni
  • Per lauree ottenute all’estero: Dichiarazione di Valore (da richiedere in ambasciata Italiana nel paese in cui si è ottenuto il titolo) o Diploma Supplement (da richiedere all’università in cui si è conseguito il titolo). Nel caso in cui il candidato non riesca ad ottenere Dichiarazione di Valore o Diploma Supplement al momento dell’iscrizione, potrà temporaneamente sostituirlo con un Conditional Enrolment Form, che verrà inviato dopo l’iscrizione da datascience@bbs.unibo.it

Per ulteriori indicazioni gli studenti che hanno conseguito una laurea all’estero sono invitati a leggere attentamente le indicazioni riportate nella pagina qui di seguito: https://www.unibo.it/it/didattica/iscrizioni-trasferimenti-e-laurea/traduzione-autenticita-e-valore-dei-titoli-di-studio-esteri

Per informazioni riguardo il processo di selezione e la documentazione necessaria ti invitiamo a consultare la scheda master e a scaricare i documenti disponibili in questa sezione.

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Federica Giannattasio Program Manager

Telefono: +39 0512090132

Whatsapp/Viber: +39 3357241860

Email: datascience@bbs.unibo.it

Martina Carissimi Junior Program Manager

Telefono: +39 0512090184

Whatsapp/Viber: +39 3357241860

Email: datascience@bbs.unibo.it

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