Scienze sociali e dati digitali
Corso di laurea magistraleClasse: LM-88 R - Sociologia e ricerca sociale
Durata: 2 anni
Sede: Padova
Lingua: Inglese
Accesso
Programmato
Posti per cittadini comunitari e non comunitari regolarmente soggiornanti in Italia: 70
Posti riservati ai cittadini non comunitari residenti all'estero: 30
Il corso in breve Caratteristiche e finalita'
Il corso di laurea magistrale in Social Sciences and Digital Data offre una formazione interdisciplinare mirata a sviluppare competenze avanzate nell'analisi, interpretazione e utilizzo di dati digitali in vari settori sociali ed economici. Il programma integra discipline sociologiche, statistiche, informatiche, psicologiche, filosofiche, economiche e pedagogiche. L'approccio interdisciplinare prepara gli studenti e le studentesse a comprendere non solo gli aspetti tecnici ma anche le implicazioni sociali, politiche ed etiche legate all'uso dei dati digitali in contesti globali e multiculturali.
Il Corso combina didattica in presenza e online, favorendo flessibilità ed esperienze collaborative. Strumenti come Moodle, Kaltura e Zoom supportano l'apprendimento digitale, mentre piattaforme come Miro e Padlet facilitano approcci innovativi come il learning by doing e la flipped classroom.
La didattica dell'intero Corso di laurea viene erogata in lingua inglese, dal momento che è aperto a studentesse e studenti internazionali. La loro presenza potrà arricchire il percorso formativo con prospettive culturali diversificate. Un altro elemento chiave del percorso formativo sono i vari laboratori che permettono di acquisire e di approfondire competenze tecniche e metodologiche. Lo stage formativo, personalizzato e collegato alla redazione della tesi finale, offre un ponte tra teoria e pratica, consentendo agli studenti e alle studentesse di applicare conoscenze analitiche e metodologiche in contesti lavorativi reali. La tesi, di conseguenza, viene pensata come un'ulteriore opportunità per rielaborare e integrare le conoscenze e le competenze acquisite durante il percorso formativo in vista di un più efficace ingresso nel mercato del lavoro.
Ambiti occupazionali
Il Corso forma figure professionali in grado di analizzare e comprendere la società digitale e le sue dinamiche, combinando competenze sociologiche e metodologiche. I laureati e le laureate potranno inserirsi in contesti lavorativi che fanno riferimento a vari ambiti, come per esempio quelli dell'istruzione e della ricerca, dell'innovazione, dell'impresa, della sanità e della comunicazione, con ruoli che prevedono l'uso di tecniche avanzate di analisi (digital methods, machine learning, intelligenza artificiale generativa) e la collaborazione con altre figure specializzate in data science.
In particolare, sono previsti due profili professionali:
- Digital Innovation Strategist: professionista esperto/figura professionale esperta nella progettazione di strategie digitali, capace di combinare analisi sociale e tecnologica per accompagnare i processi di trasformazione digitale delle organizzazioni. Opera valutando implicazioni etiche, economiche e organizzative dell'innovazione, promuovendo un uso inclusivo e sostenibile delle nuove tecnologie. Questo profilo unisce competenze di raccolta e analisi dei dati alla definizione di obiettivi e azioni per lo sviluppo di strategie di digitalizzazione organizzativa e d'impresa;
- Digital Data Strategist: figura specializzata nella gestione, analisi e controllo di qualità dei dati digitali. Collabora con data scientist, figure dirigenziali e project manager per assicurare che i dataset siano adatti alle esigenze operative di aziende e istituzioni pubbliche. Questo profilo include competenze di intermediazione tra analisti e dirigenti, oltre a capacità di interazione con applicazioni di intelligenza artificiale per valutare risposte e risultati in termini di affidabilità ed etica. Laureate e laureati saranno quindi preparati per ruoli strategici in contesti di lavoro interdisciplinare, sempre più richiesti in settori ad alta innovazione tecnologica e basati sull'uso intensivo di dati digitali.
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Docenti di riferimento
- Antonio CALCAGNI'
- Graziano CECCHINATO
- Stefano CRABU
- Fabio GRIGENTI
- Alessandro MONGILI
- Federico NERESINI
Tutor
- Antonio CALCAGNI'
- Stefano CRABU
- Graziano CECCHINATO
- Federico NERESINI
- Fabio GRIGENTI
- Alessandro MONGILI