La statistica è la scienza che trasforma i dati in conoscenza e consente di comprendere, spiegare e prevedere fenomeni complessi. Oggi l'analisi dei dati è sempre più integrata con l'informatica, il machine learning e l'intelligenza artificiale, strumenti centrali per affrontare problemi reali, in particolare quelli legati all'analisi dei fenomeni economici. Da questa integrazione nasce il corso di laurea in Statistica, Machine Learning ed Economia (SMLE).
SMLE è un corso che rivede e rinnova il precedente corso di laurea triennale in Scienze Statistiche ed Economiche, attivo fino all'a.a. 2025/2026. Tale proposta di revisione, che sarà sottoposta al Ministero dell'Università e della Ricerca nel mese di gennaio 2026, introduce un'offerta formativa profondamente aggiornata, in linea con la crescente integrazione tra analisi dei dati e uso crescente di approcci computazionali avanzati.
Il corso di laurea offre una formazione solida e interdisciplinare, unica nel suo genere, che unisce il rigore della statistica a metodi computazionali e algoritmi di apprendimento automatico, applicati all'analisi dei fenomeni economici. Gli studenti imparano a costruire modelli, analizzare dati complessi, sviluppare strumenti predittivi e interpretarne i risultati in chiave economica, finanziaria e aziendale. Le materie fondamentali sono integrate da laboratori, uso avanzato di software e studio di casi reali. Dopo una base comune, il percorso si articola in tre ambiti di approfondimento: data science, analisi di mercato e mercati finanziari.
Il titolo consente l'accesso a Master di primo livello e a Corsi di Laurea Magistrale, in particolare della classe LM-82 (Scienze Statistiche) e di altre classi, presso l'Università degli Studi di Milano-Bicocca o altri atenei, secondo le modalità previste dai rispettivi regolamenti.
Le competenze acquisite consentono di svolgere attività di analisi statistica e quantitativa, previsioni economiche, gestione e interpretazione di dati complessi e strutturati, utilizzo di tecniche di machine learning e data visualization, nonché progettazione, gestione e utilizzo dei sistemi informativi aziendali. Le laureate e i laureati potranno quindi inserirsi nel mondo del lavoro in ruoli quali statistico, data analyst, consulente quantitativo, analista di mercato, analista dei rischi finanziari e assicurativi, e specialista del supporto alle decisioni basato sui dati, operando in aziende private e pubbliche, società di consulenza, realtà della new economy, banche, assicurazioni, imprese industriali e commerciali, istituti di ricerca e Pubblica Amministrazione.
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