Data Science and Management
- Tipo di laurea
- Graduate school
- Crediti
- 120 CFU
- Durata
- 2 Anni
- Lingua
- Inglese
- Anno
- 2027/2028
Il Corso di Laurea Magistrale in Data Science and Management della Luiss, appartenente alla classe LM-Data, forma professionisti capaci di integrare data science, intelligenza artificiale e management per guidare l’innovazione e supportare le decisioni strategiche nelle organizzazioni.
Il corso, erogato interamente in lingua inglese, offre una formazione completa e bilanciata che combina competenze quantitative, informatiche e manageriali. In un contesto caratterizzato dalla digitalizzazione e dall’impiego crescente dei dati, il programma risponde alla domanda di professionisti in grado di analizzare fenomeni complessi, trasformare grandi quantità di informazioni in conoscenza e utilizzare i dati per migliorare processi, prodotti e strategie aziendali.
La didattica adotta un approccio pratico e applicativo, attraverso laboratori, analisi di casi, progetti e utilizzo di strumenti tecnologici avanzati. Studentesse e studenti imparano a sviluppare e applicare metodologie data-driven nei diversi ambiti aziendali, dalla logistica alla produzione, dal marketing alla finanza, fino alla gestione delle risorse umane e alla ricerca e sviluppo.
In coerenza con gli obiettivi formativi della classe di laurea magistrale LM-Data, il corso prepara professionisti capaci di:
- Integrare tecnologie digitali e metodologie matematico-statistiche con strumenti propri del management per supportare i processi decisionali e l’innovazione strategica.
- Interpretare e guidare i processi di innovazione digitale e organizzativa, promuovendo l’adozione responsabile di modelli data-driven nelle imprese e nelle amministrazioni pubbliche.
- Progettare e valutare soluzioni innovative basate sull’analisi dei dati e sull’intelligenza artificiale per affrontare problemi complessi e interdisciplinari.
- Operare con autonomia di giudizio, consapevolezza etica e visione strategica, considerando le implicazioni normative e sociali dell’uso dei dati.
- Lavorare e dirigere team interdisciplinari, fungendo da collegamento tra le competenze tecniche e quelle decisionali.
La Direttrice
Blerina Sinaimeri
Attualmente è Professoressa Associata di Informatica presso l’Università LUISS Guido Carli. Prima di entrare alla LUISS, è stata ricercatrice a tempo indeterminato (Chargée de recherche) presso INRIA, l’Istituto nazionale francese di ricerca in scienza e tecnologia digitale. Nel 2010 ha conseguito il Dottorato di ricerca in Informatica presso la Sapienza Università di Roma.
La sua ricerca si concentra sugli aspetti algoritmici e computazionali della teoria dei grafi, con applicazioni alla biologia computazionale e alle scienze sociali, in particolare nello studio dei processi di evoluzione dei sistemi interagenti. Ha pubblicato su prestigiose riviste internazionali, tra cui Algorithmica, Theoretical Computer Science, Bioinformatics e IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics.
Ha insegnato a livello undergraduate e graduate in Italia e in Francia, presso la LUISS, l’Université Lyon 1, l’École Normale Supérieure de Lyon (ENS) e l’Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA). È inoltre impegnata nella divulgazione scientifica e nella comunicazione della scienza rivolta a pubblici eterogenei.
Il piano di studi consente di costruire un profilo accademico e professionale coerente con i propri interessi e obiettivi di carriera, combinando preparazione specialistica, personalizzazione del percorso e apprendimento attraverso esperienze concrete.
L’offerta formativa si articola in:
- Essentials: insegnamenti che forniscono le basi teoriche, metodologiche e disciplinari del Corso di Studi, sviluppando le conoscenze fondamentali su cui costruire il successivo percorso di specializzazione.
- Major (ove previsti dal piano di studi): percorsi di approfondimento dedicati a specifiche aree disciplinari o professionali, attraverso cui sviluppare competenze avanzate e distintive nel proprio ambito di interesse.
- Profile: insegnamenti a scelta che permettono di personalizzare ulteriormente il percorso formativo, selezionando contenuti coerenti con le proprie aspirazioni accademiche e professionali.
- Certificates: elementi distintivi del modello educativo della Graduate School, integrati nel piano di studi per offrire agli studenti l’opportunità di scegliere attività didattiche sviluppate in collaborazione con Corporate e Institutional Partner. Attraverso un approccio fortemente applicativo, i Certificates consentono di acquisire competenze specialistiche, confrontarsi con professionisti del settore e approfondire metodologie ed esperienze maturate nei diversi contesti professionali. Al termine di ciascun Certificate viene rilasciata una microcredenziale digitale notarizzata in blockchain, che attesta in modo sicuro e verificabile le competenze acquisite e può essere condivisa sui principali profili professionali, valorizzando il proprio percorso formativo.
- Field Experience: esperienze in contesti professionali reali, che permettono di mettere in pratica le competenze sviluppate durante il percorso di studi e favoriscono il collegamento tra formazione accademica e mondo del lavoro.
- Final Thesis: il momento conclusivo del percorso formativo, dedicato alla ricerca, all’analisi critica e all’applicazione delle conoscenze acquisite.
🇬🇧 Data Science and Management
I semestre - Essentials
Data Driven Management
Il corso analizza come l’Intelligenza Artificiale e i Big Data supportino le decisioni manageriali nei principali ambiti aziendali – dalla logistica alla produzione, dal marketing alla ricerca e sviluppo, fino alla finanza e alla gestione delle risorse umane. Vengono approfonditi i fattori che ne favoriscono l’adozione e l’impatto sui processi decisionali.
Data Science in Action
Il corso è progettato per fare da anello mancante tra l'analisi basata su modelli e le tecniche orientate ai dati. Utilizza numerosi esempi di registri di eventi reali per illustrare i concetti e gli algoritmi presentati negli altri corsi.
Data Visualization
Il corso offre una panoramica sui principi e gli strumenti della visualizzazione dei dati. Viene appreso così come l'analisi e la visualizzazione dei dati lavorino insieme per comunicare in modo efficace i risultati basati sui dati, motivare analisi e individuare eventuali errori.
Statistical Foundations of Data Science
Il corso fornisce una panoramica di metodi statistici avanzati per la data science, con particolare attenzione alla comprensione dei vantaggi e dei limiti di ciascun approccio, alla loro interpretazione e alle principali applicazioni in ambito economico, aziendale e manageriale.
Computing Infrastructures for Data Science
Il corso introduce i concetti fondamentali delle infrastrutture computazionali per la data science. Gli studenti acquisiranno familiarità con architetture hardware e software, sistemi distribuiti, cloud computing e strumenti per la gestione efficiente di grandi moli di dati, con particolare attenzione agli aspetti di scalabilità, affidabilità e prestazioni.
II semestre - Essentials & Major
Ethics for AI
Il corso si focalizza sulle questioni etiche degli sviluppi più recenti dell'intelligenza artificiale, con particolare attenzione al giudizio algoritmico.
Deep Learning
Questo corso offre un’introduzione completa alle reti neurali e al deep learning. Verranno trattate le architetture principali (ad esempio reti feedforward, convoluzionali e ricorrenti) e le tecniche fondamentali di addestramento. Le applicazioni pratiche e i laboratori esperienziali completeranno i concetti teorici.
Regulation for AI
Il corso costruisce una solida base sul diritto della privacy e della protezione dei dati da una prospettiva europea e comparativa. Fornisce gli strumenti per gestire in modo equo e responsabile il trattamento dei dati personali nelle organizzazioni.
Data Privacy and Security
Il corso fornisce conoscenze essenziali in materia di privacy dei dati e cybersecurity, combinando concetti teorici con competenze pratiche. Gli studenti esploreranno i principi fondamentali della crittografia moderna, la comunicazione di rete sicura, le tecnologie blockchain e le principali vulnerabilità dei software moderni.
Digital Ecosystems
Il corso esamina e analizza le teorie attuali sugli ecosistemi nel campo dei sistemi informativi, degli studi organizzativi, della strategia aziendale e dell'innovazione. Particolare attenzione è dedicata agli ecosistemi che si sviluppano attorno alla produzione, condivisione, analisi e scambio di dati.
Optimization Methods in Management Science
Questo corso introduce gli studenti alla teoria, agli algoritmi e alle applicazioni dell’ottimizzazione. Le metodologie trattate comprendono la programmazione lineare, l’ottimizzazione su reti, la programmazione intera e gli alberi decisionali. Sono previste applicazioni a diversi ambiti del business e del management.
I semestre - Essentials
Statistical Learning
Il corso affronta metodi avanzati di regressione e classificazione per una modellizzazione flessibile di dati complessi. Tra i principali argomenti trattati rientrano le tecniche non parametriche, i processi gaussiani, kernel-based approach e Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS), con un focus particolare sulle possibili applicazioni a diversi ambiti del business e del management.
Foundation Models
Il corso introduce gli studenti ai modelli fondamentali (foundation models) che alimentano le più recenti applicazioni di intelligenza artificiale, in particolare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Vengono analizzate le architetture, le tecniche di pretraining, la scalabilità e le modalità di adattamento a specifici contesti applicativi.
Profile
2 insegnamenti a scelta
Certificate
Certificate 1
Certificate 2
Field Experience
Internship
Create
Prova Finale
Totale CFU
Luiss offre diverse opportunità per vivere un’esperienza internazionale e sviluppare competenze utili in contesti accademici e professionali globali.
Studentesse e studenti possono partecipare a Double and Triple Degree Programmes, programmi QTEM Masters Network, Erasmus e Scambi Internazionali, semestri Free Mover all’estero, Summer School internazionali, Joint Programme in Digital Transformation e programmi di mobilità internazionale ENGAGE.EU.
L’accesso dipende dal percorso di studio e dai requisiti stabiliti dai singoli bandi. Scopri tutte le esperienze internazionali Luiss e scegli l’esperienza all’estero più adatta ai tuoi obiettivi formativi e professionali.
Procedure di ammissione e requisiti 2027/2028
Per iscriversi alla Laurea Magistrale in Data Science and Management della Luiss è necessario partecipare alle procedure di ammissione previste per l’anno accademico 2027/2028.
Le prime informazioni relative ai percorsi di ammissione, alle sessioni di selezione e alle principali scadenze sono disponibili nella sezione dedicata. I bandi, contenenti tutti i requisiti, le modalità di partecipazione e il calendario completo, saranno pubblicati a partire da novembre 2026.
Consulta la pagina dedicata all’ammissione ai Corsi di Laurea Magistrale Luiss e individua la procedura corrispondente al tuo profilo.
Retta universitaria
Il contributo unico annuale previsto per l’iscrizione al primo anno del Corso di Laurea Magistrale in Data Science and Management nell’anno accademico 2027/2028 è pari a 16.000 euro, suddivisi in tre rate, oltre alla tassa regionale.
Borse di studio e agevolazioni economiche
Luiss offre borse di studio ed esoneri parziali o totali dalla retta universitaria, anche grazie al supporto di partner pubblici e privati. Studentesse e studenti possono così accedere a un sostegno concreto durante il percorso accademico.
Consulta tutte le opportunità relative alle borse di studio Luiss e alle agevolazioni economiche, verificando requisiti, scadenze e modalità di candidatura.
Il Corso di Laurea Magistrale in Data Science and Management forma nuovi leader aziendali capaci di applicare efficacemente metodologie data-driven in molteplici ambiti organizzativi.
Le laureate e i laureati acquisiscono competenze quantitative, informatiche e manageriali che consentono loro di analizzare fenomeni complessi, gestire grandi flussi di dati e integrare le metodologie di data science nei processi strategici e operativi delle imprese.
Tra i principali sbocchi professionali figurano:
- AI & Data Scientist: professioniste e professionisti esperti nella risoluzione di problemi complessi attraverso metodologie quantitative avanzate e tecniche informatiche, con l’obiettivo di estrarre conoscenza e valore strategico dai dati;
- Data Intelligence Analyst: professionisti capaci di integrare metodologie di data science nei processi strategici e operativi dell’impresa;
- Data Manager: responsabili della gestione, raccolta ed elaborazione di grandi flussi di dati, con competenze nella valutazione della loro affidabilità, privacy e sicurezza.
- AI Product Manager: figura che guida lo sviluppo e l’adozione di prodotti basati su intelligenza artificiale, assicurando che le soluzioni tecnologiche siano efficaci e sostenibili.
Laureati ed employability
Il tasso di occupazione delle laureate e dei laureati Luiss a un anno dal conseguimento del titolo è del 95%. Il tempo medio di attesa tra la laurea e il primo impiego è di un mese e il 70% delle laureate e dei laureati riceve una proposta lavorativa prima della laurea. Il 12% lavora all’estero.
Luiss può inoltre contare su un network attivo di oltre 500 employer, tra aziende, multinazionali e istituzioni pubbliche e private, che offrono concrete opportunità professionali a studentesse, studenti e neolaureati.
Luiss Alumni Network
Con oltre 70.000 Alumnae e Alumni in tutto il mondo, il Luiss Alumni Network è una comunità dinamica e in continua espansione, nata per mantenere vivo il legame con l’Ateneo dopo la laurea. Grazie a 19 chapter internazionali attivi, Alumni, studentesse e studenti partecipano a iniziative locali che rafforzano il senso di appartenenza e promuovono il dialogo intergenerazionale.
Tra le attività proposte rientrano momenti di confronto professionale, eventi di networking, occasioni di formazione e approfondimento sui temi di attualità, reunion di classe, visite culturali e iniziative dedicate alla valorizzazione della comunità Alumni.
Scopri l’Employability Journey della Luiss Graduate School e le iniziative progettate per accompagnare studentesse e studenti nello sviluppo delle competenze, nella costruzione del network professionale e nell’ingresso nel mondo del lavoro.
