Data Science and Management
Il Corso di Laurea Magistrale in Data Science and Management è pensato per formare i leader del futuro, dotandoli di competenze in Intelligenza Artificiale, data science e management, grazie a una formazione completa e bilanciata.
Con un approccio pratico e applicativo, il curriculum offre un vantaggio competitivo per entrare nel mondo del lavoro.
In un contesto sempre più orientato alla digitalizzazione e all’uso dei dati, questo programma rappresenta una risposta avanzata alle esigenze delle organizzazioni moderne, che richiedono professionisti capaci di sfruttare il potere dei dati per guidare l’innovazione e affrontare le sfide della rivoluzione digitale.
- La Classe di Laurea è LM-Data
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 Corso di Laurea Magistrale in Data Science and Management è un corso biennale progettato per fornire a studentesse e studenti competenze avanzate nell’analisi di dati complessi e nella formulazione di decisioni strategiche.
Primo semestre
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.
Secondo semestre
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.
Primo semestre
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.
2 elective courses
Ulteriori Crediti
Certificate 1
Certificate 2
Internship o Project Work
Prova Finale
Totale CFU
La Luiss offre numerosi programmi per studentesse e studenti, accessibili in base al Corso di Laurea attuale o futuro.
- Programmi di doppia laurea per studenti iscritti ad una laurea magistrale
- Erasmus and International Exchange Programs
- Free Mover Semester Abroad
- Summer Schools Abroad
Scopri tutti i programmi internazionali e le opportunità di esperienze all'estero offerte da Luiss, per arricchire il tuo percorso accademico e professionale.
Procedure di ammissione e requisiti
Verifica le informazioni utili, le modalità e le scadenze per presentare la domanda di ammissione ai Corsi di Laurea Magistrale Luiss nell'a.a. 2026/2027.
Retta, borse di studio e agevolazioni
Il contributo unico annuale previsto per l’iscrizione al Corso di Laurea Magistrale in Data Science and Management è pari a 15.000,00 Euro, suddiviso in 3 rate, più la tassa regionale.*
La Luiss mette a disposizione borse di studio ed esoneri parziali o totali dalla retta universitaria, anche grazie al supporto di partner pubblici e privati.
L’Ateneo ha inoltre stipulato convenzioni con istituti bancari italiani per offrire finanziamenti flessibili senza garanzie accessorie.
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*L’importo della tassa regionale sarà deliberato dalla Regione Lazio nei mesi di giugno/luglio 2026.
The degree program is subject to approval by the Ministry of University and may undergo modifications.
Il Corso di studi è subordinato all’approvazione da parte del Ministero dell’Università e potrebbe subire variazioni.
Percorsi di carriera
Il Corso in Data Science and Management della Luiss formerà i nuovi leader aziendali, in grado di applicare efficacemente metodologie data-driven in molteplici ambiti aziendali.
A titolo di esempio, ecco tre potenziali sbocchi professionali per le laureate e i laureati di questo programma:
- Data Scientist. Esperte ed 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.
Laureati ed employability
- Il tasso di occupazione delle laureate e dei laureati Luiss a un anno dalla laurea è del 95%.
- Il tempo medio di attesa tra il conseguimento del titolo e il primo impiego è di 1 mese, e il 70% delle laureate e dei laureati riceve una proposta lavorativa prima della laurea.
- Il 12% delle laureate e dei laureati lavora all’estero.
- La Luiss vanta un network attivo di oltre 500 employer: aziende, istituzioni pubbliche e private, e multinazionali, che offrono a studentesse e studenti, neolaureate e neolaureati concrete opportunità professionali.
- Nel 2024 sono stati realizzati oltre 3.200 inserimenti tra internship e job.
- Sono stati erogati più di 2.800 incontri one-to-one di Career Guidance per supportare studentesse e studenti, neolaureate e neolaureati nei loro percorsi di carriera.
- Oltre 5.000 studentesse e studenti hanno preso parte ad eventi di networking e recruiting, organizzati nel corso del 2024: più di 40 appuntamenti, tra cui 4 Career Fair, con il coinvolgimento di oltre 300 employer e 90 professionisti laureate e laureati Luiss.
