Data Science per la comunicazione digitale, parte il Master di Upa e Neodata Lab
Milano, 3 giugno 2019 – UPA, l’associazione che riunisce i maggiori investitori in pubblicità e comunicazione, ha deciso di lanciare, attraverso UPA Academy e con la partnership scientifica di Neodata Lab, un nuovo programma d’alta formazione nel campo della data analysis, uno dei settori a più forte crescita nel mondo della comunicazione commerciale. Si tratta del primo Master UPA in Data Science per la Comunicazione Digitale, un percorso specialistico rivolto sia a manager e neolaureati che vogliono acquisire le competenze necessarie per diventare data analyst, sia ai responsabili di mercato ed esperti di marketing per lo sviluppo di progetti di comunicazione basati sulla gestione di big data.
Quello della data analysis è un settore per il quale è necessario colmare, rapidamente, un gap in termini professionali e occupazionali che rischia di rallentare lo sviluppo dell’economia e di ostacolare i processi di digital trasformation. Già oggi risulta non coperto il fabbisogno di competenze tecnologiche, una parte significativa delle quali dedicata proprio all’analisi dei big data e degli algoritmi che lavorano con l’intelligenza artificiale. Il settore della comunicazione rappresenta
l’ambito in cui la nuova economia digitale sta sperimentando i cambiamenti più rapidi e incisivi.
“Le aziende che fanno capo a UPA – ha dichiarato il presidente di UPA, Lorenzo Sassoli de Bianchi - rappresentano oltre il 90% degli investimenti in comunicazione, dai quali dipendono lo sviluppo dei consumi, il futuro dell’industria dei media e la crescita dell’intera economia. Il nostro nuovo Master si propone di ampliare, con una soluzione tra le più qualificate e in gran parte inedita, l’offerta formativa in uno dei settori industriali più dinamici e innovativi. Siamo lieti di poter essere tra i primi a lanciare iniziative come questa in un mercato che chiede profili professionali sempre più competenti in campo digitale”.
Il Master, che si svolgerà dal 13 settembre al 30 novembre, prevede un focus verticale sulle discipline utili alla data science, in particolare statistica, programmazione, data mining e tecnologie di trattamento dei big data, nonché sulle sorgenti dei dati e sulle tecniche per la valorizzazione dei dati stessi tramite le attività di comunicazione digitale e di marketing.