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Data Science

Sapienza Università di RomaFacoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica
Laurea magistrale2 anni120 CFUa.a. 2026/2027
5.6 / 10
Difficoltà del corso · ≈ 170 settimane di studio
53 libri
da acquistare per finire il corso

Quanto è impegnativo. Il percorso richiede buone basi di matematica, statistica e programmazione, da cui dipendono molti esami avanzati. Il carico è sostenuto per l'alternanza di studio teorico, laboratori e progetti di analisi dei dati.

Di cosa tratta. Il corso forma esperti nella raccolta, gestione e analisi di grandi quantità di dati per supportare le decisioni di imprese, enti pubblici e centri di ricerca. Si affrontano statistica, probabilità, apprendimento automatico, basi di dati, programmazione e visualizzazione, con attenzione agli aspetti etici e di qualità dei dati. Il percorso unisce competenze matematiche e informatiche con applicazioni in ambito economico, scientifico e sanitario. I laureati possono lavorare come analisti, ingegneri dei dati e consulenti.

Sbocchi lavorativi

Esami per anno Piano di studi di Data Science a Sapienza 2026/2027: esami, docenti e libri

1
12 esami · 87 CFU · 13 libri obbligatori
6,1difficoltà media dell’anno
›
Algorithmic Methods Of Data Mining And Laboratory9 CFU · 1º semestre · nessun libro recuperato
Fundamentals Of Data Science9 CFU · 1º semestre · nessun libro recuperato
Fundamentals Of Statistical Learning12 CFU · 1º semestre · nessun libro recuperato
Optimization Methods For Data Science6 CFU · 1º semestre · 1 docente · 1 libro · Tempo di studio ≈ 8,5 settimane
5,4difficoltà
Libri: Deep Learning - Goodfellow, Bengio, Courville - 2016
Docenti: Laura Palagi
Cloud Computing6 CFU · 2º semestre · 1 docente · 1 libro · Tempo di studio ≈ 5,5 settimane
5,4difficoltà
Libri: Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture, Thomas Erl,
Docenti: Emiliano Casalicchio
Data Driven Economics6 CFU · 2º semestre · 1 docente · 1 libro · Tempo di studio ≈ 4 settimane
6,4difficoltà
Libri: Joshua – Jörn-Steffen Pischke
Docenti: Riccardo Marzano
Data Management For Data Science6 CFU · 2º semestre · nessun libro recuperato
Fundamentals Of Networking And Signal Processing9 CFU · 2º semestre · 2 docenti · 2 libri · Tempo di studio ≈ 6,5 settimane
8,4difficoltà
Libri: Stalling – Data and Computer Communication · CCNA 200-301
Docenti: Vincenzo Eramo · Stefania Colonnese
Natural Language Processing And Text Mining6 CFU · 2º semestre · 2 docenti · 3 libri · Tempo di studio 13 settimane (3 mesi)
5,4difficoltà
Libri: Christopher – Prabhakar Raghavan · Leskovec – Mining of Massive Datasets · Dan Jurafsky – Speech and Language Processing
Docenti: Fabrizio Silvestri · Luca Becchetti
Quantitative Models For Economic Analysis And Management6 CFU · 2º semestre · 1 docente · 1 libro · Tempo di studio ≈ 3 settimane
6,4difficoltà
Docenti: Cinzia Daraio
Statistical Machine Learning6 CFU · 2º semestre · nessun libro recuperato
Stochastic Processes For Data Science6 CFU · 2º semestre · 1 docente · 4 libri · Tempo di studio 13 settimane (3 mesi)
5,4difficoltà
Libri: Aste – Probabilistic Data-Driven Modeling · Garibaldi – Finitary Probabilistic Methods in Econophysics · Vershynin – High-Dimensional Probability · Pearl – Causality
Docenti: Enrico Scalas
2
19 esami · 111 CFU · 40 libri obbligatori
5,2difficoltà media dell’anno
›
Advanced Machine Learning And Computer Vision6 CFU · 1º semestre · 1 docente · 12 libri · Tempo di studio 13 settimane (3 mesi)
5,4difficoltà
Libri: Deisenroth, Faisal, Ong, 2020. Mathematics for Machine Learning · Christopher – Bishop · Aston Zhang, Zachary Lipton, Alexander J. Smola, Mu · Francois Fleuret, 2024. The Little Book of Deep e altri 5
Docenti: Fabio Galasso
Big Data Computing6 CFU · 1º semestre · 2 docenti · 1 libro · Tempo di studio ≈ 6 settimane
5,4difficoltà
Docenti: Aristidis Anagnostopoulos · Luca Becchetti
Big Data For Official Statistics6 CFU · 1º semestre · nessun libro recuperato
Bioinformatics And Network Medicine6 CFU · 1º semestre · nessun libro recuperato
Data Privacy And Security6 CFU · 1º semestre · nessun libro recuperato
Digital Epidemiology And Precision Medicine6 CFU · 1º semestre · 1 docente · 2 libri · Tempo di studio 13 settimane (3 mesi)
5,4difficoltà
Libri: Joseph DiStefano – Dynamic Systems Biology Modeling and Simulation · Barabási – Network Science
Docenti: Manuela Petti
Network Science And Complex Systems6 CFU · 1º semestre · 1 docente · 2 libri · Tempo di studio ≈ 9 settimane
5,4difficoltà
Libri: Network Science, Albert-László Barabási, Cambridge University Press · A Guided Tour, Melanie Mitchell, Oxford University Press
Docenti: Walter Quattrociocchi
Neural Networks For Data Science6 CFU · 1º semestre · nessun libro recuperato
Signal Processing For Machine Learning6 CFU · 1º semestre · 2 docenti · 5 libri · Tempo di studio 13 settimane (3 mesi)
5,4difficoltà
Libri: Vetterli – Foundations of signal processing · Holger – A mathematical introduction to compressive sensing · Vandenberghe – Convex Optimization · [M Newman – An Introduction
Docenti: Sergio Barbarossa · Paolo Di Lorenzo
Additional Skills For Career Development3 CFU · 2º semestre · nessun libro recuperato
Earth Observation Data Analysis6 CFU · 2º semestre · 1 docente · 2 libri · Tempo di studio 13 settimane (3 mesi)
4,1difficoltà
Libri: Microwave Radar and Radiometric Remote Sensing · W. Emery and A. Camps Introduction to Satellite
Docenti: Ferdinando Nunziata
Economics And Computation6 CFU · 2º semestre · 2 docenti · 1 libro · Tempo di studio ≈ 4 settimane
4,1difficoltà
Libri: Twenty Lectures on Algorithmic Game Theory , Tim
Docenti: Stefano Leonardi · Johannes Bruestle
Economics Of Network Industries6 CFU · 2º semestre · 1 docente · 1 libro · Tempo di studio ≈ 3 settimane
7,7difficoltà
Libri: Shapiro – Information Rules
Docenti: Pierfrancesco Reverberi
Efficiency And Productivity Analysis6 CFU · 2º semestre · 1 docente · 1 libro · Tempo di studio ≈ 3 settimane
5,1difficoltà
Docenti: Bernardo Maggi
European Data Law in a Global Digital Economy6 CFU · 2º semestre · 1 docente · 2 libri · Tempo di studio 13 settimane (3 mesi)
4,2difficoltà
Libri: Orlando – Codice di diritto digitale · Orlando – Atlante storico del diritto dei dati 2020-2023
Docenti: Salvatore Orlando
Generative Models For Audio6 CFU · 2º semestre · 1 docente · 4 libri · Tempo di studio 13 settimane (3 mesi)
5,4difficoltà
Libri: Tomczak – Deep Generative Modeling
Docenti: Danilo Comminiello
Geomatics And Geoinformation6 CFU · 2º semestre · nessun libro recuperato
Graph Mining And Applications6 CFU · 2º semestre · nessun libro recuperato
Smart Environments And Cyber Physical Spaces6 CFU · 2º semestre · 2 docenti · 6 libri · Tempo di studio 13 settimane (3 mesi)
5,4difficoltà
Libri: Smart Environments – Protocols and Applications Wiley-Interscience ©20
Docenti: Stefania Colonnese · Pietro Spadaccino

I libri più usati in questo corso Libri d’esame di Data Science a Sapienza

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