La prova finale potrà essere inerente a un'attività progettuale, di ricerca, metodologica o di tirocinio presso una struttura industriale, istituzioni pubbliche di ricerca o presso i laboratori stessi dell'università. L'esame finale di laurea consiste nella presentazione e discussione di un progetto con caratteri di originalità e di una relazione supervisionata da un docente di riferimento. Il lavoro svolto dovrà dimostrare che lo studente/la studentessa ha raggiunto una padronanza delle metodologie di Data Science e/o della loro applicazione in un settore specifico a un livello di competenza in linea con le esigenze imposte dai processi di innovazione tecnologica. La prova finale sarà impostata in maniera tale da costituire una credenziale importante per l'inserimento del/la laureato/a nel tessuto lavorativo.
La prova finale si svolgerà mediante una discussione da parte del/la candidato/a dinanzi a una Commissione, la cui composizione è stabilita dagli appositi regolamenti di Ateneo. Le Commissioni giudicatrici per la prova finale esprimono la loro votazione in centodecimi e possono, all'unanimità, aggiungere la lode al massimo dei voti.
La prova finale (24 CFU) consiste nella discussione davanti ad una Commissione, nominata dal Presidente del Corso di Studi, di una tesi di laurea magistrale, costituita da un documento scritto in lingua inglese, che presenta i risultati di uno studio originale condotto su un problema di natura applicativa, sperimentale o di ricerca.
Il progetto di tesi magistrale deve prevedere alcune delle seguenti attività: i) raccolta, organizzazione e analisi dei dati del mondo reale; ii) sviluppo software per applicazioni di data science; iii) modellazione e indagine di problemi di scienza dei dati del mondo reale; iv) innovazione basata sui dati nel business, nella produzione o nei servizi.
Gli studenti possono svolgere i propri progetti di tesi magistrale sia presso la Sapienza sotto la supervisione di un docente del corso, sia presso istituzioni esterne quali aziende, enti pubblici, istituti di ricerca pubblici o privati, università estere o italiane.
I progetti di tesi magistrale svolti in un istituto esterno saranno seguiti sia da un docente del corso di data science sia da un relatore esterno che sarà nominato dal CdS.
Agli studenti verranno assegnati progetti di tesi magistrali che potranno essere completati in circa 4-6 mesi di lavoro a tempo pieno. Il lavoro svolto dallo studente deve essere riportato in una tesi scritta in lingua inglese che possa contenere anche su supporto digitale il software prodotto e i dati utilizzati durante il progetto.
L'esame finale prevede la presentazione orale in lingua inglese del progetto ad una Commissione nominata dal CdS. Lo studente illustrerà durante la prova finale l'originalità e l'importanza dei risultati ottenuti nella tesi di laurea magistrale e delle metodologie di data science da lui padroneggiate per il loro raggiungimento.
I criteri per la votazione della tesi magistrale sono indicati dal Consiglio del Corso di Studio:
● Voto base = media ponderata delle votazioni conseguite x 11/3
● 1 punto bonus per la laurea entro la durata legale del corso (2 anni per gli studenti a tempo pieno, 3 o più anni per gli studenti a tempo parziale)
● 1 punto bonus per almeno tre “30 e lode”
● Massimo 7 punti per il progetto di tesi e l'esame finale.
I punti 6 e 7 sono riservati alle tesi di laurea magistrali che conterranno risultati pratici con forte impatto sull'industria o risultati di ricerca che saranno riportati in pubblicazioni scientifiche.
Calendario sessioni prova finale https://i3s.web.uniroma1.it/it/calendario-didattico
TESI DI LAUREA MAGISTRALE
Ci sono 3 diversi tipi di tesi:
1) Tesi interna in collaborazione con un professore: lo studente deve compilare il documento di autorizzazione per la tesi con la sua firma e quella del relatore di tesi.
2) Tesi con collaborazione esterna (anche istituzioni straniere):
per le tesi che prevedono una collaborazione esterna alla struttura universitaria
(ad esempio aziende, centri di ricerca e istituzioni straniere),
lo studente deve compilare il documento indicando il nome dell'istituzione con cui sta collaborando e i nomi dei relatori di tesi esterni e interni. Questo modulo deve essere firmato da entrambi i relatori di tesi.
3) Tesi con tirocinio: per le tesi svolte in azienda (che prevedono la presenza fisica dello studente presso l'istituzione ospitante), è necessario che l'azienda avvii e approvi una procedura di tirocinio TSP Sapienza
Lo studente deve compilare il documento con la sua firma e quella dei tutor (interni ed esterni) e caricare il documento di approvazione da Jobsoul quando il tirocinio è stato accettato.
Per domande relative a quest'ultimo, fare riferimento al Prof. Paolo Di Lorenzo.
AVVISO IMPORTANTE:
Per ottenere l'assegnazione di una tesi di laurea, gli studenti devono compilare almeno 5 mesi prima della laurea il modulo scaricabile questo modulo thesis assignment google form.
Tesi di laurea in collaborazione con un'azienda (https://www.uniroma1.it/it/pagina/tirocini e in particolare collegamenti TSP https://uniroma1.tsp.esse3.cineca.it/pub/main-page )
Gli stage per tesi di laurea richiedono almeno 600 ore in un'azienda che ha una convenzione attiva con Sapienza per gli stage (tirocini@uniroma1.it).
Gli studenti possono contattare direttamente i referenti delle aziende (se non riesci a trovare i contatti lì, fai riferimento a: datascience@i3s.uniroma1.it)
L' argomento della tesi di laurea deve essere concordato dall'azienda e dal supervisore interno prima dell'inizio del lavoro.
La procedura formale per l'assegnazione degli stage è gestita su https://uniroma1.tsp.esse3.cineca.it/pub/main-page
Una volta terminato lo stage/la tesi gli studenti devono compilare un report finale, firmato dall'azienda responsabile, e inviarlo a datascience@i3s.uniroma1.it
STAGES/TIROCINI PER L'AAF
Gli stage richiedono almeno 60 ore di lavoro in una delle aziende dell'Industrial Liaison Program
L'azienda deve avere una convenzione attiva con Sapienza per gli stage (tirocini@uniroma1.it).
I progetti degli stage vengono solitamente resi disponibili a partire dalla fine del primo anno.
Gli stage si svolgeranno in estate o durante il 3° semestre senza sovrapposizioni con le lezioni
L'elenco delle aziende e una tabella riassuntiva delle opportunità offerte sono disponibili nella pagina ILP.
Gli studenti possono contattare direttamente i referenti delle aziende (se non trovate i contatti, fate riferimento a: prof.ssa Cuomo - francesca.cuomo@uniroma1.it; e mettete in copia conoscenza a: datascience@i3s.uniroma1.it).
La procedura formale per l'assegnazione dello stage è gestita su https://uniroma1.tsp.esse3.cineca.it/pub/main-page
Una volta terminato lo stage gli studenti devono compilare una relazione finale, firmata dal responsabile aziendale, e inviarla a datascience@i3s.uniroma1.it
Referente: Prof. Paolo Di Lorenzo
Referente tirocini
Ingegneria dell'informazione, elettronica e telecomunicazioni (DIET)
Via Eudossiana, 18 - Stanza 116 - Primo piano
Numero di telefono: 06 44585824
paolo.dilorenzo@uniroma1.it