Customer Experience, Statistics, Machine learning e Artificial intelligence

TIPOLOGIA DI CORSO:

MASTER

LIVELLO DEL DIPLOMA:

laurea magistrale

CFU:

60

ANNO ACCADEMICO:

2020/2021

DATA INIZIO:

08  /  02  / 2021

DATA FINE:

07  /  02  / 2022

MODALITà DI EROGAZIONE:

in presenza

ORARIO DI SVOLGIMENTO DELLE ATTIVITà DI FORMAZIONE:

dal lunedì al venerdì - 9-13 e 14-16

DESCRIZIONE E ARTICOLAZIONE DEL PERCORSO FORMATIVO:

Continua ad aumentare la domanda nel settore privato e in quello pubblico di esperti altamente qualificati e con competenze specifiche che possano operare nel settore Sales & Marketing in   cui il cliente è posto al centro dell'analisi. Le strategie aziendali, oltre alle caratteristiche specifiche del profilo del cliente, puntano sempre di più a considerare la somma di tutte le esperienze vissute da questo nell'interazione con il fornitore di beni e servizi e all'analisi di community o social networks di potenziali clienti.

L’attività formativa, comprende moduli didattici frontali articolati in lezioni, seminari, esercitazioni guidate e laboratori, attività di formazione a distanza, oltre al lavoro individuale e agli stages presso imprese ed istituzioni per un totale di 60 CFU, corrispondenti ad un percorso formativo di 1500 ore di cui:

  • 508 ore di didattica frontale (di cui 24 di orientamento) divisa in 4 macro moduli (Ambito Generale, Ambito Analytics, Ambito Social Media Analytics, Ambito Customer Experience), 1 laboratorio Soft Skills (24 ore rivolte all’orientamento) e 1 laboratorio di Analisi dei Dati
  • 92 ore Project work in forma di stage curriculare presso le aziende del settore.

OBIETTIVO DEL CORSO:

L'obiettivo è quello di formare Data Scientist nell'ambito della Customer Experience e dell'analisi dei Social Media per le imprese private e gli enti pubblici grazie a una formazione multi-level che copre temi di general management e di marketing innovativo e della tecnologia a supporto.

L’uso di tale tecnologia permette di integrare e analizzare più fonti informative, diverse tipologie di dati (da quelli numeri, a quelli testuali, a immagini e video), per ricavare complesse analisi al fine di ricavare informazioni utili alla governance del processo. In particolare, la figura formata trova ampio spazio nell’ambito delle industrie creative, turistiche e del digital heritage.

I PRINCIPALI ARGOMENTI OGGETTO DEL CORSO:

Il Master fornisce gli strumenti teorici e applicati per diventare esperti della tecnologia software SAS e delle Business Solutions SAS nell'ambito dell'Integrated Marketing Management e dei Social Media Analytics. Oltre al SAS, gli studenti apprenderanno l’uso del software Python per le applicazioni in ambito machine learning, di R per la statistica multivariata e l’analisi testuale, e    le principali cognizioni di SQL per la gestione dei database e di Hadoop per la gestione dei Big Data. Un occhio di riguardo sarà dato all’ambito del Data Mining, dei Big Data, della Text Mining. Per maggiori dettagli si veda: http://www.master-cesma.it/moduli-didattici-a-a-2020-2021/

OCCUPABILITÀ :

Tutti gli studenti delle edizioni precedenti hanno potuto riscontrare un’occupazione del 100%, di cui il 60% già a tempo indeterminato, e il restante 40% a tempo determinato o contratti di apprendistato della durata di oltre 24 mesi. Tutti esprimono piena soddisfazione delle posizioni ricoperte e della qualità delle offerte che continuano a ricevere. Per maggiori dettagli si veda: http://www.master-cesma.it/placement-edizioni-precedenti/

REQUISITI DI AMMISSIONE:

Possono partecipare al master i laureati preferibilmente in materie scientifiche che hanno conseguito il diploma di laurea magistrale, specialistico o titolo equipollente, con buona predisposizione per la statistica e l'informatica. Si ammettono i candidati al Master CESMA che hanno raggiunto almeno i 60/100 in una valutazione

basata su:

CV (fino ad un massimo di 30 punti)

sulla coerenza con il percorso formativo con il master (fino ad un massimo di 35 punti) sulle abilità, conoscenze e competenze utili in ambito aziendale (fino ad un massimo di 35 punti)

In particolare viene definito che:

del CV verranno valutati:

  • il tipo di laurea conseguita dal candidato;
  • il voto degli esami e della laurea conseguiti dal candidato;
  • l’età del candidato;

della coerenza con il percorso formativo verranno valutati:

  • l’esperienza specifica maturata sui temi del master;
  • l’esito di un colloquio telefonico;

.delle abilità, conoscenze e competenze utili in ambito aziendale verrà valutato:

  • l’esito di una intervista telefonica da parte del direttore del Master e/o un incontro valutativo da parte degli esperti SAS

DISCENTI, NUMERO MINIMO ISCRITTI :

14 studenti

ASSOCIAZIONE DI IMPRESA DI RIFERIMENTO:

Aziende partner del Master: Accenture, NTT-data, Target Reply, Soft Strategy, Lutech, Altran part of Capgemini

QUOTA DI ISCRIZIONE:

La quota è di 6.500 euro più 146 euro di tasse

BORSE FINANZIATE DAL CENTRO DI ECCELLENZA:

2

DIRETTORE/RESPONSABILE:

Prof. Simone Borra

DOCENTI:

I corpo docenti è composto da Professori e ricercatori universitari, da liberi professionisti e da consulenti di aziende del settore.
Per maggiori dettagli vedere: http://www.master-cesma.it/docenti/; qui di seguito l'elenco: Sergio Cherubini Management Generale, Donatella Padua Management Generale, Simonetta Pattuglia Management Generale, Emanuele Mazzi Management Generale, Luca Gnan  Management Generale, Massimo Regoli ProgrammingTools + Laboratorio + software, Alessandra Barone SAS Data Management , Simone Borra Advanced Statistical Reasoning, Roberto Rocci Advanced Statistical Reasoning, Maurizio Vichi Advanced Statistical Reasoning, Furio Camillo laboratorio di Analisi dei dati , Agostino Di Ciaccio Data Mining & Machine learning, Matteo Testi Deep Learning, Valeria Cardellini Big Data Exploration & Visualization, Gabriele Russo Big Data Exploration & Visualization, Stella Iezzi Textual Analysis & Social Network Analysis , Livia CelardoTextual Analysis & Social Network Analysis Consulenti SAS Sas Overview; SAS Visual Analytics; SAS Visual Statistics overview; SAS Enterprise Miner - text Miner; SAS Contextual Analysis Overview; SAS Sentiment Analysis; SAS Marketing Automation: Designing and Executing Outbound Marketing Campaigns; Real Time Decision Management; SAS Customer Decision Hub – Overview and live demo of other SAS solutions: Marketing Optimization; Real Time Decision Management; CI 360 Engage + Discover;

SEDE DI SVOLGIMENTO DEL CORSO:

Facoltà di Economia, Università degli studi di Roma Tor Vergata, Via Columbia 2, 00133, Roma

FACOLTA':

Facoltà di Economia

CONTATTI:

Dott.ssa Simona Rippo tel: 06-72595942

EMAIL:

segreteria@master-cesma.uniroma2.it

SITO WEB:

http://www.master-cesma.it/

ALTRE INFORMAZIONI:

Scadenza delle domande di ammissione: 15 gennaio 2021