Pisa – A Pisa nasce il Corso di Dottorato (Ph.D) in Data Science. Scuola Normale, Università di Pisa, Scuola Sant’Anna, Scuola IMT Alti Studi Lucca e CNR, rilasceranno il massimo titolo accademico universitario, il diploma internazionale di Ph.D (equivalente a quello italiano di Dottore di Ricerca) nella disciplina che studia i “Big Data” e l’impatto che la “Data Science” ha sulla società e sulla scienza nel suo complesso.
È la prima volta che le cinque istituzioni formative e di ricerca rilasceranno un titolo accademico in maniera congiunta: uno sforzo collaborativo per garantire agli studenti del Corso di Dottorato in Data Science la possibilità di indagare tutte le possibili diramazioni teoriche e pratiche della disciplina. Otto il numero di posti messi a concorso per l’anno accademico 2017/2018, che avrà inizio il primo novembre; tre gli anni di durata del corso.
Il bando è emanato dalla Scuola Normale e gli studenti che vinceranno il posto saranno a tutti gli effetti allievi “normalisti”, ma seguiranno corsi nelle varie istituzioni a Pisa e Lucca e sul diploma conseguito al termine del corso di studi campeggeranno i loghi delle 5 istituzioni universitarie e di ricerca coinvolte. Il dottorato, il cui coordinatore è il prof. Dino Pedreschi, professore di Informatica all’Università di Pisa, accoglierà candidati provenienti da qualunque laurea magistrale, purché sostenuti da una solida motivazione e preparazione personale e una forte propensione verso lo studio degli aspetti quantitativi del proprio ambito di studio. Il corso è in lingua inglese.
L’obiettivo nel nuovo Ph.D, il primo emanato in Italia (in contemporanea con l’Università di Bologna), è di formare la nuova generazione di ricercatori “data scientist”, in grado di sfruttare il patrimonio di dati per l’avanzamento delle conoscenze in tutte le discipline scientifiche. La professione del “data scientist” è in testa a tutte le classifiche dei nuovi lavori più ricercati, il recente rapporto “Il futuro del lavoro” del World Economic Forum la indica come l’unica in crescita costante, a livello globale, in tutti i settori scientifici e produttivi. Che cosa è un “data scientist”? Un mix fra informatico, statistico e narratore, in grado di acquisire e integrare i dati, estrarne senso e raccontare le storie che i dati suggeriscono, ad esempio attraverso la visualizzazione. Il tutto valutando gli aspetti etici e l’impatto sulla società e sulla scienza.
La “data science” infatti è un cambio di paradigma che investe tutte le discipline scientifiche, spingendo verso la scoperta di conoscenze che emergono dalle enormi masse di dati disponibili. Conoscenze che possono suggerire agli scienziati nuovi modelli per comprendere più a fondo la complessità dei fenomeni sociali, economici, biologici, tecnologici, culturali, naturali. La disponibilità dei “big data” ha spinto verso la convergenza di discipline e tecnologie molto diverse: basi di dati e data mining, machine learning e intelligenza artificiale, sistemi complessi e network science, statistica e fisica statistica, analisi dei testi, matematica applicata. La “data science” nasce proprio dall’incontro di questa diversità multi-disciplinare,
A questo proposito, da tempo in Toscana si è coagulata intorno al nucleo dell’Università di Pisa, del CNR (Istituti ISTI e IIT) e delle Scuole Normale, Sant’Anna e IMT, una massa critica di ricercatori “data scientist” che hanno dato vita a numerosi progetti europei pioneristici in questo ambito. Due anni fa la Commissione Europea, nel programma Horizon 2020, ha scelto il consorzio a guida pisana “SoBigData.eu” per dar vita alla infrastruttura europea di ricerca sui Big Data, il “CERN” della Data Science. Il dottorato in “Data Science”, che vede collaborare i medesimi partner del consorzio, ribadisce l’importanza di questa collaborazione: i dottorandi potranno sperimentare i nuovi metodi in tutti gli ambiti disciplinari, facendo forza sull’esperienza sviluppata in questi anni dai partner. Tutte le istituzioni che collaborano al dottorato di Data Science contribuiranno in egual misura ad offrire agli studenti del corso i migliori standard di studio e ricerca, oltre che all’effettiva erogazione delle borse.