Data Science and Management

Periodo scelte: giugno/luglio 2022

Modalità scelta: on line – web self-service

Prima di effettuare la scelta, è necessario valutare con molta attenzione:

  • Syllabus
  • Eventuali prerequisiti richiesti
  • Semestre

Una volta chiusa la procedura non sarà possibile modificare la scelta effettuata.
L’attivazione dei corsi a scelta è vincolata al numero di studenti iscritti. In caso di non attivazione, gli studenti verranno ricontattati per effettuare una seconda scelta.
Agli studenti che non effettueranno le scelte entro i termini stabiliti verrà inserito un piano di studi d’ufficio che non potrà essere modificato.

NB: Alcuni insegnamenti, indicati nella tabella in calce alla sigla "FEB", adottano il nuovo modello educativo Fully Enquiry Based, che oltre a prevedere una partecipazione attiva e continua alle lezioni, prevede un sistema di continous assessment che contribuisce alla formulazione del voto finale di esame. Per questi insegnamenti, inoltre, è previsto un unico appello al termine del semestre di erogazione, e nelle successive sessioni di retake.

Codice

Insegnamento

Docente a.a. 22-23

Programma FEB 

EM36

Data-driven models for investment

SIMEONE ANTONIO /STOCCHI ELIO

Programma SI

M017

Digital marketing 

IBARRA MAXIMO

Programma  

M280

Digital and organizational innovation

FEDERICI TOMMASO

Programma  

SQ0

Management of innovation 

VALENTINI GIOVANNI

Programma SI

M524

Robotics, Mechatronics, Biotech & Other Key Enabling Technologies

BELINGHERI PAOLA/MILANA SILVIA

Programma SI

M526

Emerging Technologies: Ai, Machine Learning, Blockchain, Iot, 5g, Edge Computing

CHESSA ALESSANDRO/CARBONI DAVIDE

Programma SI

M530

Climate - Neutral & Smart Cities

IAIONE FERNANDO CHRISTIAN/BALDWIN MATTHEW ROBERT 

Programma SI

 M535

Machine Learning For Finance MEGHA PATNAIK   Programma  

 

Insegnamenti non attivati:

Codice

Insegnamento Docente a.a. 2022-23 Programma FEB

EM35

Network Science for Social Media

CHESSA ALESSANDRO

Programma

SI