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Dottorati congiunti

→ Programma di Dottorato congiunto in Data Science 

(in collaborazione con Scuola Normale Superiore, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna, Università di Pisa, Consiglio Nazionale delle Ricerche-CNR)

 

→ Programma di Dottorato in Computer Science, in collaborazione con il Gran Sasso Science Institute (GSSI)

→ Dottorati congiunti passati

 

Il programma

Il Dottorato in Data Science è rivolto alla nuova generazione di ricercatori che uniscono le competenze maturate con i loro studi e le loro ricecerche a quelle di uno "scienziato dei dati", in grado di sfruttare dati e modelli per far progredire la conoscenza nelle proprie discipline o in discipline diverse. Il Dottorato in Data Science mira a sviluppare un mix di conoscenze e competenze sui metodi e le tecnologie per la gestione dati numerosi, eterogenei e complessi, per la raccolta dei dati (come raccogliere dati), per l'analisi e il data mining (come dare senso ai dati), per la visualizzazione e la narrazione dei dati (come narrare i dati), per comprendere le questioni etiche e l'impatto sociale della "scienza dei dati". I dottorandi avranno l'opportunità di sviluppare in vari settori, tra cui:

  • Data science for society and policy
  • Data science for economics and finance
  • Data science for culture and the humanities
  • Data science for industry and manufacturing
  • Data science for biology and health
  • Data science for the hard and environmental sciences
  • Data science ethics and legal aspects
  • Data science techniques and methods

Il Dottorato si avvale di laboratori e ricercatori specializzata in data science operanti a Pisa dagli inizi del 2000, grazie alla collaborazione di Università di Pisa, istituti ISTI e IIT del CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche), Scuola Normale Superiore, Scuola Superiore di Studi Sant'Anna e Scuola IMT Alti Studi Lucca. Questi laboratori hanno dato vita a progetti europei pionieristici nell'analisi dei big data e nella scienza dei dati, nonché nei primi programmi educativi per i ricercatori di dati a livello di laurea di specializzazione e di dottorato. Nel 2015, la Commissione Europea ha scelto questo hub per coordinare l'infrastruttura di ricerca europea per l'analisi dei Big Data e per il Social Mining, SoBigData (http://www.sobigdata.eu). Questa iniziativa fornisce un ecosistema di dati, analisi e competenze a supporto dell'interdisciplinarietà dell'open data science e dell'innovazione basata sull'analisi dei dati, all'interno di un ben definito quadro etico di trasparenza, privacy e responsabilità. SoBigData offre una piattaforma unica per lavorare nell'ambito di un dottorato in Data Science, riconosciuta dal Ministero dell'Istruzione, dell'Università e della Ricerca [1], dove gli studenti di dottorato possono condurre ricerche basate su dati multidisciplinari.

Il Professor  Guido Caldarelli è il rappresentante della Scuola IMT per il Programma di Dottorato in Data Science.

  [1] Rapporto MIUR BigData,   http://www.istruzione.it/allegati/2016/bigdata.pdf  pag. 33

Per maggiori informazioni, visitare la pagina: Program's website.

 

Attività didattica

L'insegnamento si articola in due rami: allineamento delle competenze inerenti la scienza dei dati, così da creare un terreno comune per studenti con background diversi; applicazioni della scienza dei dati in contesti disciplinari e multidisciplinari. Per l'allineamento, i dottorandi avranno l'opportunità di seguire corsi selezionati offerti dal Master post-laurea in "Big Data Analytics and Social Mining" (Master Big Data) dell'Università di Pisa, in collaborazione con CNR, Scuola Normale Superiore, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna e SoBigData.eu. I corsi disponibili coprono le basi di Data Science e Big Data Analytics:

  • Big Data Sensing & Procurement (Analytical Web Crawling, Scraping, Web Search and Information Retrieval, Semantic Text Annotation, Big Data Sources, Crowdsensing)
  • Big Data Mining (Data Mining, Machine Learning and Statistical Learning, Network Science and Social Network Analysis, Mobility Data Analysis, Web Mining, Nowcasting, Sentiment Analysis and Opinion Mining)
  • Big Data Storytelling (Visualization, Visual analytics, Data Journalism)
  • Big Data Ethics (Privacy-by-design, Data Protection Regulations, Responsible Data Science, Legal aspects of Data Science)
  • Big Data Technologies (Data Management for Business Intelligence, High Performance & Scalable Analytics, NO-SQL Big Data Platforms).

Le istituzioni partecipanti offrono un'ampia varietà di corsi di dottorato incentrati sulle applicazioni multidisciplinari della scienza dei dati, anche in sinergia con i programmi di dottorato di ricerca disciplinare già esistenti. Gli studenti hanno anche l'opportunità di partecipare a scuole estive organizzate in collaborazione con istituti di ricerca internazionali e al programma PhD + dell'Università di Pisa, per lo sviluppo di capacità imprenditoriali e di innovazione.

Per maggiori informazioni, visitare la pagina: Program's website.

 

Comitato scientifico

Dino Pedreschi (PhD Program Coordinator), Università di Pisa
Albert-Laszlo Barabasi, Northeastern University, Boston, USA
Vincenzo Barone, Scuola Normale Superiore
Roberta Bracciale, Università di Pisa
Chiara Cappelli, Scuola Normale Superiore
Alessandro Cellerino, Scuola Normale Superiore
Francesca Chiaromonte, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna
Giulio Cimini, Scuola IMT Alti Studi Lucca
Marco Conti, Consiglio nazionale della ricerca (CNR)
Tommaso Cucinotta, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna
Giuseppe De Pietro, Consiglio nazionale della ricerca(CNR)
Fabio Gadducci, Università di Pisa
Fosca Giannotti, Consiglio nazionale della ricerca(CNR)
János Kertész, Central European University, Budapest
Fabrizio Lillo, Università di Bologna
Pietro Luigi Lopalco, Università di Pisa
Francesco Marcelloni, Università di Pisa
Stan Matwin, Dalhousie University, Halifax, CDN
Anna Monreale, Università di Pisa
Elena Pavan, Scuola Normale Superiore
Alex “Sandy” Pentland, MIT, USA
Raffaele Perego, Consiglio nazionale della ricerca (CNR)
Andrea Piccaluga, Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant'Anna
Nadia Pisanti, Università di Pisa
Monica Pratesi, Università di Pisa
Chiara Maria Angela Roda, Università di Pisa
Salvatore Ruggieri, Università di Pisa
Tiziano Squartini, Scuola IMT Alti Studi Lucca
Franco Turini, Università di Pisa

 

Bando di ammissione

Per l'anno accademico 2018-2019 la Scuola Normale Superiore in collaborazione con l'Università di Pisa, la Scuola Superiore di Studi Sant'Anna - Pisa, la Scuola IMT Alti Studi Lucca e il CNR annuncia un bando di ammissione per 8 posizioni per il corso in "Data Science".

La selezione si basa sulle qualifiche e sui colloqui con i candidati. La selezione consiste in un'unica sessione: i candidati sono ammessi al colloquio sulla base della valutazione delle loro qualifiche e di un progetto di ricerca redatto in italiano o inglese (circa 20.000 caratteri, spazi inclusi). Il progetto di ricerca deve sottolineare gli interessi scientifici del candidato e la coesione con le linee guida scientifiche promosse dalla SNS e dalle istituzioni partner come segue:

  • Data science for society and policy
  • Data science for economics and finance
  • Data science for culture and the humanities
  • Data science for industry and manufacturing
  • Data science for biology and health
  • Data science for the hard and environmental sciences
  • Data science ethics and legal aspects
  • Data science techniques and methods

 

Il progetto di ricerca non sarà un fattore determinante nella successiva scelta della tesi. Il progetto deve mostrare ai candidati la piena consapevolezza dello stato dell'arte nel campo scientifico selezionato e la loro competenza nei metodi di ricerca in uso all'interno di tale disciplina; deve anche includere un'adeguata bibliografia.

L'ammissione alla selezione è ristretta ai candidati che:

  1. sono nati dopo il 31 ottobre 1988;
  2. non hanno precedenti penali che comportino una pena detentiva superiore a tre anni;
  3. non hanno subito la misura disciplinare di "espulsione" come specificato nei regolamenti didattici della SNS;
  4. non sono in possesso di un Dottorato di Ricerca rilasciato da un'università italiana e, in ogni caso, non hanno mai beneficiato di una borsa di studio per frequentare un corso di dottorato di ricerca in Italia.

Le domande devono essere presentate entro il 28 febbraio 2018.

Per maggiori informazioni, visitare la pagina: bando di ammissione.


 

Programma di Dottorato in informatica, in collaborazione con il Gran Sasso Science Institute (GSSI)

Il GSSI
Il Gran Sasso Science Institute (GSSI) è una Scuola internazionale di Dottorato e un centro per la ricerca e l'istruzione superiore nei settori della fisica, della matematica, dell'informatica e delle scienze sociali. Sostenuto dall'Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE), il GSSI è stato creato come una nuova Scuola di specializzazione nel 2016, dopo un periodo sperimentale di tre anni che ha riscosso grande successo.

La collaborazione
I Programmi di Dottorato del GSSI per gli anni accademici 2013/14, 2014/15 e 2015/16 sono stati rilasciati in collaborazione con altre istituzioni: SISSA - Trieste (Fisica e Matematica), Scuola Superiore Sant'Anna - Pisa (Scienze sociali) e Scuola IMT (Informatica). Fino all'anno accademico 2015/16, la Scuola IMT ha stipulato un accordo bilaterale con GSSI per consentire la mobilità di studenti e professori e per regolare la procedura di selezione degli studenti di dottorato e il processo per la concessione della laurea.

Dottorati congiunti passati

Per maggiori informazioni sui Dottorati congiunti passati vedere la pagina dedicata.