Sono 21 gli studenti che prenderanno parte, dal prossimo 19 ottobre e per 11 settimane, al "Master in Data Science & AI sponsored by Groupama Assicurazioni”, dedicato alla formazione dei Data Scientist del futuro, una delle professioni del digitale più richieste

dal mercato del lavoro. Il Master, organizzato da Talent Garden - la più grande piattaforma per l'innovazione e la formazione digitale nata in Italia nel 2011- sarà realizzato per la prima volta con Groupama Assicurazioni - uno dei principali player del settore assicurativo in Italia nonché prima filiale estera di Groupama, un Gruppo assicurativo e bancario di dimensione internazionale - e in collaborazione con Softlab, azienda fondatrice e parte di Softlab Group, da 35 anni leader nei processi di Digital Transformation, in grado di offrire le soluzioni più efficaci in ambito Consulting, Digital Solutions, Cybersecurity, Big Data & Analytics.

I candidati sono stati scelti lo scorso 24 settembre nel corso di un Challenge Day, che ha riscosso grande successo e a cui hanno partecipato oltre 1000 ragazzi e ragazze provenienti da tutta Italia, affrontando i vari step di selezione con prove di gruppo e individuali volte a valutare le loro "hard e soft skills” (come il livello di conoscenze informatiche, le capacità di problem solving, leadership e team working). Lazio, Puglia, Campania e Lombardia le principali regioni di provenienza degli "aspiranti Data Scientist”; alle selezioni hanno preso parte più uomini che donne (68% vs. 32%), con un'età media di circa 27 anni e alle spalle una formazione variegata: matematica, fisica ma anche economia, informatica e ingegneria.

Il Master sarà completamente gratuito grazie all'importante contributo di Groupama Assicurazioni, che da sempre è impegnata nella valorizzazione dei talenti del futuro e che, insieme a Softlab, offrirà borse di studio a copertura totale dei costi di retta per tutti i partecipanti. Al termine del Master, inoltre, verranno decretati i due studenti più meritevoli, che avranno la possibilità di intraprendere un percorso professionale all'interno delle due aziende partner: Groupama Assicurazioni e Softlab.

La figura del Data Scientist è oggi una tra le più richieste dell'economia digitale, anche in ambito assicurativo, per svolgere svariate attività: dall'elaborazione dei dati al loro monitoraggio, dalle attività di ricerca e sviluppo all'applicazione di tecniche di apprendimento automatico e costruzione di modelli predittivi. Secondo quanto registrato da Burning Glass, dal 2017 al 2019 in Italia le richieste di lavoro per queste figure professionali sono aumentate del 137%; del 45,9% solo nell'ultimo anno. Di fatto, a seguito dell'ultima edizione del Master in Data Science & AI, oltre il 90% dei partecipanti ha trovato collocazione come esperto di analisi dei dati presso importanti realtà italiane di diversi settori, quali: Consulting, ICT, Health, Semiconductors, Insurance & Finance, Services.

IL PROGRAMMA DI STUDI. Il Master è strutturato in un percorso di didattica online di 11 settimane, che prenderà ufficialmente il via lunedì 19 ottobre. Il programma di studi si comporrà di 5 moduli focalizzati sul mondo statistico e di analisi computazionale - Data Science Starter Kit, Advanced Data Manipulation & Cloud Management, Statistical Learning, Advanced Machine Learning & Cloud Computing, Deep Learning & Advanced Topics - e si concluderà con un group project finale, seguito da un contest che consentirà di individuare i due studenti più meritevoli del corso, ai quali sarà offerta la possibilità di effettuare uno stage presso le sedi di Groupama Assicurazioni e Softlab.

Durante il percorso in aula si approfondiranno temi quali: Data Science Starter Kit: verranno introdotti i principi basilari della Data Science e si richiameranno i concetti principali dell'informatica e dei sistemi operativi Unix e Linux. Verranno, inoltre, eseguite le prime esplorazioni grafiche dei dati grazie alla statistica descrittiva e al linguaggio SQL; Advanced Data Manipulation & Cloud Management: si inizieranno ad applicare concetti di statistica avanzata e di manipolazione di dati. Si interagirà, inoltre, con i sistemi Cloud per eseguire interrogazioni di grandi masse di dati apprendendo anche le prime tecniche di web scraping; Statistical Learning: si affronteranno i principi base dell'apprendimento statistico e del Machine Learning; Advanced Machine Learning & Cloud Computing: si passerà ai topic più avanzati della Network Science e del Machine Learning e verranno introdotti i primi concetti relativi al Cloud Computing e all'automazione dei processi di Machine Learning; Deep Learning & Advanced Topics: verranno esplorati i campi delle Reti Neurali e del Deep Learning e si approfondiranno argomenti applicativi come i sistemi di raccomandazione, il word embedding e le adversarial network.