Data science and business informatics
Course Description
Level: Second Level Degree
Degree Class: LM-18 - Computer science
Interclasse: LM Data - Data science
Department: COMPUTER SCIENCE
Admission: Free
CFUs: 120
Duration: 2 years
English
Pisa
Content in Italian
Il Corso di Laurea Magistrale interclasse in Data Science and Business Informatics non è ad accesso programmato. Requisito curriculare generale per l'ammissione è il possesso di una laurea triennale delle classi delle lauree in Scienze e tecnologie informatiche (L-31), in Ingegneria dell'informazione (L-8), in Statistica (L-41), in Scienze dell'economia e della gestione aziendale (L-18), in Scienze economiche (L-33), in Scienze e tecnologie fisiche (L-30), in Scienze matematiche (L-35) e nelle corrispondenti classi di cui al D.M. 509/1999.
Sono anche ammessi studenti in possesso di una laurea triennale di un'altra classe avendo acquisito almeno 40 CFU complessivi nei seguenti settori INF/01, ING-INF/05, MAT/*, FIS/*, SECS-P/*, SECS-S/*, ING-IND/35. In ogni caso è richiesta una buona conoscenza della lingua Inglese (livello B2 o superiore).
Nel caso di titoli di studio validi conseguiti all'estero, in particolare nei Paesi della UE, sarà possibile la deroga a tale requisito generale solo con una delibera del Consiglio di Corso di Laurea, sulla base dello specifico percorso formativo del candidato.
L'adeguatezza della personale preparazione, in particolare sui fondamenti delle scienze e delle tecnologie dell'informazione e della lingua Inglese, viene verificata mediante la valutazione del curriculum formativo e con un eventuale colloquio a cura del Presidente del CdS o di un suo delegato.
A general curricular requirement for admission is the possession of a three-year degree from the degree classes in Computer Science and Technology (L-31), Information Engineering (L-8), Statistics (L-41), Economics and Business Management (L-18), Economics (L-33), Physical Science and Technology (L-30), Mathematics (L-35) and the corresponding classes under Ministerial Decree 509/1999.
Students with a Bachelor’s Degree from another class having acquired at least 40 CFUs in total in one or more of the following fields INF/01, ING-INF/05, MAT/, FIS/, SECS-P/, SECS-S/, ING-IND/35 are also admitted. Proficient knowledge of English at least at level B2 is also required.
The adequacy of personal preparation, particularly in the fundamentals of information science and technology and the English language, is assessed through the evaluation of the educational curriculum, and through an interview conducted by the President of the Course of Study or their delegate.
Evaluation
Contacts
Presidente del Corso di Laurea
Antonio Frangioni
Email: antonio.frangioni@unipi.it
Referente didattico
Rosaria Mongini
Tel. (+39) 050 2212727
Email: rosaria.mongini@unipi.it
Unità Didattica del Dipartimento di Informatica: https://didattica.di.unipi.it/contatti/
Orario di ricevimento: Ufficio: su appuntamento previo contatto e-mail / telefono (+39) 050 2212727/3110/3162. Sportello: dal martedì al giovedì dalle ore 10.00 alle ore 13.30. Per informazioni scrivere a : datascience@di.unipi.it
Study Plan
For students enrolled in the academic year 2026/2027
Required
- Methods for the specification and verification of business processes (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Data mining (12 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Statistics for data science (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Optimization for data science (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
Gr2 aziendale e giuridico (between 9 and 12 CFU)
- Change management and digital transition (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Data analytics for planning and control (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Financial analysis and performance measurement (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Advanced statistical learning (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Computer science law (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Project design & management for data science (6 CFU)
- Fundamentals of business management (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Management practice (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Strategic and competitive intelligence (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
Approfondimento specifico (12 CFU)
- Programming and algorithms for data science (12 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Software engineering (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Legal issues in data science (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Model-driven decision-making methods (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Algorithmic game theory (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
Required
- Thesis (27 CFU)
- Decision support systems (12 CFU)
Free choice (9 CFU)
Gr1 - informatica (18 CFU)
- Advanced laboratory of complex network analysis (6 CFU)
- Foundations of computer science (6 CFU)
- Text analytics and agentic systems (6 CFU)
- Information retrieval (6 CFU)
- Technologies for web marketing (6 CFU)
- Visual analytics (6 CFU)
- Programmatic advertising (6 CFU)
- Advanced databases (9 CFU)
- Machine learning (9 CFU)
- Social network analysis (6 CFU)
- Distributed data analysis and mining (6 CFU)
- Databases (6 CFU)
- Geospatial analytics (6 CFU)
Other
- Advanced laboratory of complex network analysis (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Foundations of computer science (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
Career opportunities
Enrolment
- a university degree recognised as suitable under current legislation
- the curricular requirements specified in the regulations of the degree courses
- adequate personal preparation, assessed according to the procedures defined in the regulations of the degree course.
Pre-registration for the academic year 2027/2028