Nei tempi moderni è uno dei più grandi patrimoni dell’umanità, forse ‘il’ patrimonio. Sono i dati: numeri e statistiche su quote di mercato, sui social media oppure dati come quelli sulla popolazione dell’ultimo censimento Istat, o ancora open data di enti e pubbliche amministrazioni. Sono la più grande ricchezza di cui aziende, multinazionali, istituzioni pubbliche e politiche sono assetate. E una delle professioni che ha visto negli ultimi anni la crescita più significativa in termini di domanda a livello globale è proprio quella del ‘Data scientist’, colui che tratta e analizza i dati, li gestisce, li comprende e li rende accessibili e chiari ai propri committenti. Negli ultimi anni questa professione ha avuto un boom esponenziale, tanto che è stata inserita tra le 21 professioni per le quali la domanda delle aziende continuerà ad aumentare almeno fino al 2022. Secondo le rilevazioni dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano, il 77 per cento delle grandi aziende segnala una carenza di risorse interne dedicate alla ‘Data science’. È per questo che l’Università di Cagliari nel 2017, tra le prime in Italia, ha deciso di attivare uno specifico corso di laurea per preparare gli studenti a questo nuovo percorso. E i primi due in assoluto si sono laureati nei giorni scorsi.
Il corso si chiama ‘Data science, Business analytics e Innovazione’, e i neolaureati magistrali sono Michela Didu e Giampaolo Deplano. La tesi discussa da Michela Didu (relatore il prorettore vicario Francesco Mola e correlatore Luca Frigau) ha come titolo ‘Geovisualizzare i dati con il software R: focus sul fenomeno migratorio in Europa’, e si è focalizzata sull’analisi dei flussi migratori e sulle migliori modalità di visualizzazione grafica in modo da trasferire al lettore le maggiori informazioni nel modo più immediato possibile. La commissione l’ha approvata e ha conferito il voto di 110 e lode. Giampaolo Deplano (relatore Luca Frigau e correlatore Roberto Tonelli) ha discusso una tesi dal titolo ‘Analisi delle immagini con Deep learning. L’algoritmo Yolo nel riconoscimento dei loghi’, in cui ha approfondito l’utilizzo di particolari tecnologie elaborative finalizzate al riconoscimento automatico nei filmati dei loghi aziendali stampati nelle maglie dei calciatori: il suo lavoro è stato premiato dalla commissione di laurea con 110.
La soddisfazione dell’Ateneo è tutta nelle parole di Ignazio Putzu, prorettore alla Didattica: “L’Ateneo in questi anni ha puntato moltissimo sui corsi di laurea magistrale su input della rettrice Maria Del Zompo: si tratta del segmento più qualificante e professionalizzante della formazione. I risultati si vedono nei numeri: l’anno scorso è stato registrato il 25 per cento in più nelle immatricolazioni alle magistrali. Ma anche nella qualità: i due ragazzi che hanno concluso ieri il percorso si sono laureati regolarissimi e con lavori scientifici di altissimo livello”.
“Il nostro corso è fortemente interdisciplinare – commenta Stefano Matta, coordinatore del corso di laurea –. Anche la discussione delle tesi è stata la dimostrazione della possibilità di unire varie branche del sapere: informatica, statistica e materie orientate al business. Lo scopo resta quello di utilizzare i dati per prendere decisioni relative all’azienda o alle istituzioni. Ad esempio, il lavoro della dottoressa Didu contiene una mappa interattiva delle migrazioni che, inserita in un sito, permette ai policy makers di assumere decisioni più approfondite in materia. Il lavoro svolto dal dottor Deplano può avere indubbie ricadute commerciali, partendo da un approccio tipicamente di apprendimento automatico, il cosiddetto machine learning. Il corso di laurea è incardinato in una facoltà in cui collaborano docenti di varie discipline: questo è il contributo che continueremo a dare al territorio”. Il corso di laurea magistrale in Data Science, Business analytics e Innovazione si propone di formare una figura professionale che sappia affrontare le sfide dell’innovazione utilizzando competenze interdisciplinari di tipo tecnico-scientifico (informatico e statistico) ed economico-manageriale.
