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Dottorato congiunto in Data Science

(in collaborazione con Scuola Normale Superiore, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna, Università di Pisa, Consiglio Nazionale delle Ricerche-CNR)

Il programma

Il Dottorato in Data Science è rivolto alla nuova generazione di ricercatori che uniscono le competenze maturate con i loro studi e le loro ricecerche a quelle di uno "scienziato dei dati", in grado di sfruttare dati e modelli per far progredire la conoscenza nelle proprie discipline o in discipline diverse. Il Dottorato in Data Science mira a sviluppare un mix di conoscenze e competenze sui metodi e le tecnologie per la gestione dati numerosi, eterogenei e complessi, per la raccolta dei dati (come raccogliere dati), per l'analisi e il data mining (come dare senso ai dati), per la visualizzazione e la narrazione dei dati (come narrare i dati), per comprendere le questioni etiche e l'impatto sociale della "scienza dei dati". I dottorandi avranno l'opportunità di sviluppare in vari settori, tra cui:

  • Data science for society and policy
  • Data science for economics and finance
  • Data science for culture and the humanities
  • Data science for industry and manufacturing
  • Data science for biology and health
  • Data science for the hard and environmental sciences
  • Data science ethics and legal aspects
  • Data science techniques and methods

Il Dottorato si avvale di laboratori e ricercatori specializzata in data science operanti a Pisa dagli inizi del 2000, grazie alla collaborazione di Università di Pisa, Istituti ISTI e IIT del CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche), Scuola Normale Superiore, Scuola Superiore di Studi Sant'Anna e Scuola IMT Alti Studi Lucca. Questi laboratori hanno dato vita a progetti europei pionieristici nell'analisi dei big data e nella scienza dei dati, nonché nei primi programmi educativi per i ricercatori di dati a livello di laurea di specializzazione e di dottorato. Nel 2015, la Commissione Europea ha scelto questo hub per coordinare l'infrastruttura di ricerca europea per l'analisi dei Big Data e per il Social Mining, SoBigData (http://www.sobigdata.eu). Questa iniziativa fornisce un ecosistema di dati, analisi e competenze a supporto dell'interdisciplinarietà dell'open data science e dell'innovazione basata sull'analisi dei dati, all'interno di un ben definito quadro etico di trasparenza, privacy e responsabilità. SoBigData offre una piattaforma unica per lavorare nell'ambito di un dottorato in Data Science, riconosciuta dal Ministero dell'Istruzione, dell'Università e della Ricerca [1], dove gli studenti di dottorato possono condurre ricerche basate su dati multidisciplinari.

Il Professor Guido Caldarelli è il rappresentante della Scuola IMT per il Programma di Dottorato in Data Science.

  [1] Rapporto MIUR BigData,   http://www.istruzione.it/allegati/2016/bigdata.pdf  pag. 33

Per maggiori informazioni, visitare la pagina: Program's website.

Attività didattica

L'insegnamento si articola in due rami: allineamento delle competenze inerenti la scienza dei dati, così da creare un terreno comune per studenti con background diversi; applicazioni della scienza dei dati in contesti disciplinari e multidisciplinari. Per l'allineamento, i dottorandi avranno l'opportunità di seguire corsi selezionati offerti dal Master post-laurea in "Big Data Analytics and Social Mining" (Master Big Data) dell'Università di Pisa, in collaborazione con CNR, Scuola Normale Superiore, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna e SoBigData.eu. I corsi disponibili coprono le basi di Data Science e Big Data Analytics:

  • Big Data Sensing & Procurement (Analytical Web Crawling, Scraping, Web Search and Information Retrieval, Semantic Text Annotation, Big Data Sources, Crowdsensing)
  • Big Data Mining (Data Mining, Machine Learning and Statistical Learning, Network Science and Social Network Analysis, Mobility Data Analysis, Web Mining, Nowcasting, Sentiment Analysis and Opinion Mining)
  • Big Data Storytelling (Visualization, Visual analytics, Data Journalism)
  • Big Data Ethics (Privacy-by-design, Data Protection Regulations, Responsible Data Science, Legal aspects of Data Science)
  • Big Data Technologies (Data Management for Business Intelligence, High Performance & Scalable Analytics, NO-SQL Big Data Platforms).

Le istituzioni partecipanti offrono un'ampia varietà di corsi di dottorato incentrati sulle applicazioni multidisciplinari della scienza dei dati, anche in sinergia con i programmi di dottorato di ricerca disciplinare già esistenti. Gli studenti hanno anche l'opportunità di partecipare a scuole estive organizzate in collaborazione con istituti di ricerca internazionali e al programma PhD + dell'Università di Pisa, per lo sviluppo di capacità imprenditoriali e di innovazione.

Per maggiori informazioni, visitare la pagina: Program's website.

Collegio dei Docenti

Dino Pedreschi (PhD Program Coordinator), Università di Pisa
Albert-Laszlo Barabasi, Northeastern University, Boston, USA
Vincenzo Barone, Scuola Normale Superiore
Roberta Bracciale, Università di Pisa
Chiara Cappelli, Scuola Normale Superiore
Alessandro Cellerino, Scuola Normale Superiore
Francesca Chiaromonte, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna
Giulio Cimini, Scuola IMT Alti Studi Lucca
Marco Conti, Consiglio nazionale della ricerca (CNR)
Tommaso Cucinotta, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna
Giuseppe De Pietro, Consiglio nazionale della ricerca (CNR)
Fabio Gadducci, Università di Pisa

Diego Garlaschelli, Scuola IMT Alti Studi Lucca
Fosca Giannotti, Consiglio nazionale della ricerca (CNR)
János Kertész, Central European University, Budapest
Fabrizio Lillo, Università di Bologna
Pietro Luigi Lopalco, Università di Pisa
Francesco Marcelloni, Università di Pisa
Stan Matwin, Dalhousie University, Halifax, CDN
Anna Monreale, Università di Pisa
Elena Pavan, Scuola Normale Superiore
Alex “Sandy” Pentland, MIT, USA
Raffaele Perego, Consiglio nazionale della ricerca (CNR)
Andrea Piccaluga, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna
Nadia Pisanti, Università di Pisa
Monica Pratesi, Università di Pisa
Chiara Maria Angela Roda, Università di Pisa
Salvatore Ruggieri, Università di Pisa
Tiziano Squartini, Scuola IMT Alti Studi Lucca
Franco Turini, Università di Pisa

Bando di ammissione

Le informazioni sui bandi di ammissione sono disponibili sul sito del programma.