MODELLO

1. Informazioni generali

Corso di Dottorato

Il corso è:	Nuova istituzione
Denominazione del corso a.a. 2018/2019	DATA SCIENCE
Ciclo	34
Data presunta di inizio del corso	01/11/2018
Durata prevista	3 ANNI
Dipartimento/Struttura scientifica proponente	Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti“
Dottorato in collaborazione con le imprese/dottorato industriale (art. 11 del regolamento):	NO [dato riportato in automatico dalla sezione "Tipo di Organizzazione"]
Dottorato in collaborazione con Università e/o enti di ricerca esteri (art. 10 del regolamento):	NO [dato riportato in automatico dalla sezione "Tipo di Organizzazione"]
Dottorato relativo alla partecipazione a bandi internazionali:	NO	se altra tipologia: -
se SI, Descrizione tipo bando
se SI, Esito valutazione
Il corso fa parte di una Scuola?	NO
Presenza di eventuali curricula?	NO
Sito web dove sia visibile l'offerta formativa prevista ed erogata	https://www.diag.uniroma1.it/~dottoratoDS/

AMBITO: indicare i settori scientifico disciplinari coerenti con gli obiettivi formativi del corso

n.	Settori scientifico disciplinari interessati (SSD)	Indicare il peso percentuale di ciascun SSD nel progetto scientifico del corso	Settori concorsuali interessati	Macrosettore concorsuale interessato	Aree CUN-VQR interessate
1.	MAT/06	% 4,00	ANALISI MATEMATICA, PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA	01/A - MATEMATICA	01 - Scienze matematiche e informatiche
2.	MED/01	% 4,00	IGIENE GENERALE E APPLICATA, SCIENZE INFERMIERISTICHE E STATISTICA MEDICA	06/M - SANITA’ PUBBLICA	06 - Scienze mediche
3.	MED/29	% 4,00	NEUROCHIRURGIA E CHIRURGIA MAXILLO FACCIALE	06/E - CLINICA CHIRURGICA SPECIALISTICA	06 - Scienze mediche
4.	SECS-S/06	% 4,00	METODI MATEMATICI DELL'ECONOMIA E DELLE SCIENZE ATTUARIALI E FINANZIARIE	13/D - STATISTICA E METODI MATEMATICI PER LE DECISIONI	13 - Scienze economiche e statistiche
5.	MED/36	% 4,00	DIAGNOSTICA PER IMMAGINI, RADIOTERAPIA E NEURORADIOLOGIA	06/I - CLINICA RADIOLOGICA	06 - Scienze mediche
6.	MED/26	% 4,00	NEUROLOGIA	06/D - CLINICA MEDICA SPECIALISTICA	06 - Scienze mediche
7.	MED/09	% 4,00	MEDICINA INTERNA	06/B - CLINICA MEDICA GENERALE	06 - Scienze mediche
8.	ING-INF/06	% 4,00	BIOINGEGNERIA	09/G - INGEGNERIA DEI SISTEMI E BIOINGEGNERIA	09 - Ingegneria industriale e dell'informazione
9.	ICAR/06	% 8,00	GEOMATICA	08/A - INGEGNERIA DELLE INFRASTRUTTURE E DEL TERRITORIO	08b - Ingegneria civile
10.	SECS-S/01	% 16,00	STATISTICA	13/D - STATISTICA E METODI MATEMATICI PER LE DECISIONI	13 - Scienze economiche e statistiche
11.	ING-INF/05	% 16,00	SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI	09/H - INGEGNERIA INFORMATICA	09 - Ingegneria industriale e dell'informazione
12.	ING-INF/03	% 12,00	TELECOMUNICAZIONI	09/F - INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI E CAMPI ELETTROMAGNETICI	09 - Ingegneria industriale e dell'informazione
13.	INF/01	% 16,00	INFORMATICA	01/B - INFORMATICA	01 - Scienze matematiche e informatiche
	TOTALE	% 100,00

Descrizione e obiettivi del corso

La Data Science è un campo di studi interdisciplinare che si è affermato negli ultimi anni al fine di offrire gli strumenti metodologici e le tecnologie necessarie per la gestione e l'analisi dei big data e la loro valorizzazione nell'industria, nei servizi, e nella ricerca.
Il fenomeno dei big data ha anche modificato profondamente le metodologie di ricerca e lo sviluppo dell'innovazione tecnologica in numerose discipline e applicazioni.

La Data Science riceve il contributo determinante dell'informatica, della Statistica, dell'ingegneria, della matematica applicata, e delle discipline accademiche che aiutano a comprendere l'impatto dei big data nelle applicazioni. Tali competenze sono rappresentate
estesamente nei Settori Scientifici Disciplinari che compongono il Collegio di Dottorato, sia con riferimento alle competenze core della Data Science che alle applicazioni.

L'obiettivo principale di questo Dottorato di Ricerca è quindi lo sviluppo di progetti di ricerca interdisciplinari di Data Science che portino allo sviluppo di metodologie e tecnologie innovative basate sull'uso dei big data, in particolare nei seguenti campi di applicazione:

i) Piattaforme digitali avanzate,
ii) Gestione degli spazi urbani e delle risorse ambientali
iii) Medicina e salute
iv) Analisi Economica e Sociale.

Sbocchi occupazionali e professionali previsti

Carriera accademica e di ricerca nei settori che formano le competenze metodologiche fondamentali del Data Scientist: Statistica, Informatica, Ingegneria Informatica e dell'Informazione qualora la attività del Dottore di Ricerca in Data Science si concentrino sugli aspetti metodologici dell'analisi statistica e computazionale dei dati, sulle metodologie del machine learning, e sugli aspetti ingegneristici di gestione dei big data.

Carriera accademica e di ricerca nei settori in cui i big data stanno determinando un profondo cambiamento nella ricerca e nelle attività disciplinari, industriali e professionali. In particolare, l'ingegneria dell'ambiente, del territorio e degli spazi urbani, le scienze economico-sociali, le scienze mediche e della salute.

Carriera di ricerca nei laboratori maggiori industrie che basano la loro attività sulla valorizzazione industriale e commerciale delle grandi moli di dati raccolti attraverso le piattaforme digitali avanzate.

Carriera di ricerca oppure volta a ricoprire importanti responsabilità negli istituti di ricerca economico sociali, nelle istituzioni finanziarie e bancarie, nelle istituzioni pubbliche e nelle autorità di vigilanza, sia a livello nazionale che internazionale.

Sede amministrativa

Ateneo Proponente:	Università degli Studi di ROMA "La Sapienza"
N° di borse finanziate	4

Tipo di organizzazione

1) Singola Università

Note

(max 1.000 caratteri):
L'ampio insieme di SSD coinvolti è giustificato dalle caratteristiche interdisciplinari della ricerca in Data Science e dalla necessità di coniugare le competenze nelle discipline core della Data Science con quelle nei quattro principali domini applicativi di riferimento:

i) Piattaforme digitali avanzate,
ii) Gestione degli spazi urbani e delle risorse ambientali
iii) Medicina e salute
iv) Analisi Economica e Sociale.

Si prevede in seguito di includere all'interno del Consiglio dei Docenti anche competenze provenienti dal campo delle Scienze Biologiche, Fisiche e Naturali, e delle competenze legate alla valorizzazione delle tecnologie digitali all'interno degli Studi Umanistici.

2. Collegio dei docenti

Coordinatore

Cognome	Nome	Ateneo Proponente:	Dipartimento/ Struttura	Qualifica	Settore concorsuale	Area CUN-VQR
LEONARDI	Stefano	ROMA "La Sapienza"	Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti“	Professore Ordinario	09/H1	09

Curriculum del coordinatore

1. Curriculum del coordinatore

Curiculum Vitae of Stefano Leonardi

For more details: http://www.dis.uniroma1.it/˜leon

Stefano Leonardi is a key European researcher in the area of Algorithmic Theory, Economics and Computation, Web Algorithmics and Data Mining. His main research interests are in the fields of Approximation and Online algorithms, Algorithmic Game Theory and Mechanism Design, Network Design, Scheduling, Web Search and Data Mining. He published more than 100 papers in leading international conferences and journals including 7 STOC, 2 FOCS, 9 SODA, 2 JACM, 6 ICALP, 5 SICOMP, 3 JCSS. According to Google Scholar, he received more than 2700 citations with H-index 36. He recently received the Google Research Award 2012 for his research on Algorithms for Economic Mechanisms and the Google Focused Award for his research on "Algorithms for large-scale data analysis."

Work experience:
- Jan 2005 - present, Full Professor in Computer Science and Engneering at Sapienza University of Rome.
- Aug. Dec. 2005, Visiting Scholar, Carnegie Mellon University.
- May Oct. 1997, Feb. - June 1998, Post-doc at the Max-Planck-Institutute fuer Informatik, Saarbruecken.
- Jan. Sept. 1996, Post-doc at the International Computer Science Institute (ICSI), Berkeley.
- Feb. 2006, PhD in Computer Science at Sapienza University of Rome.

Program Chairs, Editorial Boards, Event Organization:
- General Chair (with Alessandro Panconesi and Aldo Gangemi) World wide Web Internationl confernce 2015, Florence, 18 - 22 May.
- General Chair (with Alessandro Panconesi), ACM Web Search and Data Mining 2013 (WSDM 2013)]
to be held in Rome on February 5 - 8, 2013.
- Chair of EATCS Presburger Award 2012 for outstanding contribution given from a young researcher to
Theoretical Computer Science.
- Editorial Board, ACM Transactions on Algorithms, since 2008.
- Flexible Network Design Workshop Series 1 5, main organizer with Anupam Gupta and R. Ravi
- Program Chair, 5th Workshop on Internet and Network Economics, December 2009, Rome.
- Program Chair, 13th Annual European Symposium on Algorithms - ESA 2005, Ibiza, Spain, October
2005.
- Program Chair, 2nd Workshop on Algorithms and Models for the Web-Graph WAW2004.

Recent Program Committees:
- EC 2012 - 13th ACM Conference on Electronic Commerce.
- PODS 2012 - 31st ACM Symposium on Database Systems - External Review Committee
- ICALP 2012 - 39th International Colloquium on Automata, Languages and Programming
- FOCS 2011 - 52nd IEEE Symposium on Foundations of Computer Science

Recent Invited Lectures
- International Colloquium on Automata Languages and Programming 2012.
- Algorithmic Game Theory Summer School at Shanghai Fudan University, July 2010.
- 9th Max-Planck Advanced Course on the Foundations of Computer Science (ADFOCS 2008)

PhD students:
- Guido Schaefer [2001 - 2004], co-supervised with Prof. Kurt Mehlhorn, currently rsearcher at CWI
Amsterdam and Professor at Free University, Amsterdam.
- Debora Donato [2002 - 2005], currently researcher at Yahoo! Research, Sunnyvale.
- Ilaria Bordino [2006 - 2010], co-supervised with Prof. Ricardo Baeza-Yates, UPF - Yahoo! Research,
Barcelona. Currently post-doc at Yahoo! Research, Barcelona.
- Ida Mele [2009 - ] Web usage mining
- Marek Adamczyk [2011 - ] Approximation algorithms for stochastic optimization
- Riccardo Colini-Baldeschi [2011 - ] Algorithmic Game Theory

Post-doctoral researchers:

- Jochen Koenemann (PhD at Carnegie Mellon University), Sept. 2003 Aug. 2004, currently Professor at
University of Waterloo.
- Guido Schaefer (PhD at Max-Plank Institute fuer Informatik, Saarbruecken, Germany), Sept. 2004 Aug.
2005, currently researcher at CWI - Amsterdam.
- Luciana Salete Buriol (PhD at University of Campinas, Brazil), Jan. 2004 Aug. 2005, currently Professor
at Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS), Brazil.
- Carlos Castillo (PhD at University of Santiago, Chile), Sept. 2005, Aug. 2006, currently researcher at
Yahoo! Research, Barcelona.
- Piotr Sankowski (PhD at University of Warsaw, Poland), Sept. 2006 Mar. 2008, Dec. 2009 Dec. 2010,
EU ERC starting grant award 2010, currently Professor at University of Warsaw.
- Aris Anagnostopoulos (PhD at Brown University), Oct. 2008 - May 2010, Marie-Curie Fellow June 2010
- March 2012, currently Assistant Professor at Sapienza University of Rome.
- Erik Jan van Leeuwen (PhD at TU Eindhoven), Feb. 2012 -

Selected publications of the last years:

1. Silvio Lattanzi, Stefano Leonardi, Vahab S. Mirrokni, Ilya Razenshteyn: Robust Hierarchical k-Center Clustering. ITCS 2015: 211-218
2014
2. Fabrizio Grandoni, Piotr Krysta, Stefano Leonardi, Carmine Ventre: Utilitarian Mechanism Design for Multiobjective Optimization. SIAM J. Comput. 43(4): 1263-1290 (2014)
3. Aris Anagnostopoulos, Fabrizio Grandoni, Stefano Leonardi, Andreas Wiese: A Mazing 2+∊ Approximation for Unsplittable Flow on a Path. SODA 2014: 26-41
4, Alessandro Epasto, Jon Feldman, Silvio Lattanzi, Stefano Leonardi, Vahab S. Mirrokni: Reduce and aggregate: similarity ranking in multi-categorical bipartite graphs. WWW 2014: 349-360 2013
5. Fabrizio Grandoni, Anupam Gupta, Stefano Leonardi, Pauli Miettinen, Piotr Sankowski, Mohit Singh: Set Covering with Our Eyes Closed. SIAM J. Comput. 42(3): 808-830 (2013)
6. Camil Demetrescu, Stefano Leonardi, Alberto Marchetti-Spaccamela: Preface. Theor. Comput. Sci. 514: 1 (2013)
7. Aris Anagnostopoulos, Fabrizio Grandoni, Stefano Leonardi, Andreas Wiese: Constant Integrality Gap LP Formulations of Unsplittable Flow on a Path. IPCO 2013: 25-36
8. Sayan Bhattacharya, Elias Koutsoupias, Janardhan Kulkarni, Stefano Leonardi, Tim Roughgarden, Xiaoming Xu: Near-optimal multi-unit auctions with ordered bidders. EC 2013: 91-102
9. Michal Feldman, Amos Fiat, Stefano Leonardi, Piotr Sankowski. Revenue Maximizing Envy-free Multiunit
Auctions with Budgets. To appear in 13th ACM Conference on Electronic Commerce 2012 (EC 2012).
10. Stefano Leonardi and Tim Roughgarden. Prior-Free Auctions with Ordered Bidders. To appear in 44th
ACM Symposium on Theory of Computing (STOC 2012).
11. Aris Anagnostopoulos, Luca Becchetti, Carlos Castillo, Aristides Gionis and Stefano Leonardi. Online
Team Formation in Social Networks. To appear in World Wide Web Conference 2012, Lyon, April 2012.
12. Amos Fiat, Stefano Leonardi, Jared Saia, Piotr Sankowski: Combinatorial Auctions with Budgets. To
appear in Proc. of ACM Conference on Electronic Commerce, EC 2011.
13. Aris Anagnostopoulos, Luca Becchetti, Stefano Leonardi, Ida Mele, Piotr Sankowski: Stochastic query
covering. ACM Conference on Web Search and Data Mining, WSDM 2011: 725-734. Best poster award.
14. Aris Anagnostopoulos, Fabrizio Grandoni, Stefano Leonardi, Piotr Sankowski. Online Network Design
with Outliers. Proc. of 37th International Colloquium on Automata, Languages and Programming (ICALP
2010) pages 114 - 126.
15. Fabrizio Grandoni, Piotr Krysta, Stefano Leonardi, Carmine Ventre. Utilitarian Mechanism Design for
Multi-Objective Optimization. 21st ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorihtms (SODA 2010), pp.
573-584.
16. Lisa Fleischer, Jochen Knemann, Stefano Leonardi, Guido SchŁfer: Strict Cost Sharing Schemes for
Steiner Forest. SIAM J. Comput. 39(8): 3616-3632 (2010).
17. Fabrizio Grandoni, Anupam Gupta, Stefano Leonardi, Pauli Miettinen, Piotr Sankowski and Mohit
Singh. Set Covering with Our Eyes Closed. 49th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer
Science (FOCS 2008), pp. 347-356.
18. Naveen Garg, Anupam Gupta, Stefano Leonardi, and Piotr Sankowski. Stochastic analyses for online
combinatorial optimization problems. 19th ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorihtms (SODA 2008)
pp. 942 - 951.
19. Jochen Koenemann, Stefano Leonardi, Guido Schaefer, and Stefan H. M. van Zwam. A groupstrategyproof
cost sharing mechanism for the steiner forest game. SIAM Journal on Computing, 37(5):13191341,
2008.
20. Luca Becchetti, Carlos Castillo, Debora Donato, Ricardo A. Baeza-Yates, and Stefano Leonardi. Link
analysis for web spam detection. ACM Transactions on the Web (TWEB), 2(1), 2008.
21. Debora Donato, Luigi Laura, Stefano Leonardi, and Stefano Millozzi. The web as a graph: How far we
are. ACM Trans. Internet Techn., 7(1), 2007.
22. Stefano Leonardi and Piotr Sankowski. Network formation games with local coalitions. ACM Principles
of Distributed Computing (PODC 2007), pp. 299305.
23. Luciana S. Buriol, Gereon Frahling, Stefano Leonardi, A. Marchetti-Spaccamela, and Christian Sohler.
Counting triangles in data streams. In ACM Principles of Database Systems (PODS 2006), pp. 253262.

2. Esperienza di coordinamento centrale o di unità di gruppi di ricerca e/o di progetti nazionali o internazionali competitivi negli ultimi 10 anni

Progetto di ricerca nazionale (es. PRIN, FIRB, Fondazioni ecc.)	se valorizzato:
Progetto di ricerca internazionale (es. FP7, ERC, NIH, ecc.)	se valorizzato:	Coordinatore nazionale

3. Partecipazione a comitati di direzione o di redazione di riviste A/ISI/Scopus

3a. Direzione di riviste, collane editoriali, enciclopedie nell'ultimo decennio

Responsabilità	Titolo editoriale	Anno inizio	Anno fine

3b. Partecipazione a comitati di redazione

n.	Responsabilità	Titolo editoriale	Anno inizio	Anno fine
1.	Member of the Editorial Board	ACM Transactions on Algorithms	2008	2017
2.	Member of the Editorial Board	Journal of Interconnection Networks	2003	2010

Membri del collegio (Personale Docente e Ricercatori delle Università Italiane)

n.	Cognome	Nome	Ateneo	Dipartimento/ Struttura	Ruolo	Qualifica	Settore concorsuale	Area CUN-VQR	SSD	Stato conferma adesione
1.	LEONARDI	Stefano	ROMA "La Sapienza"	Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti“	Coordinatore	Professore Ordinario	09/H1	09	ING-INF/05	ha aderito
2.	ANAGNOSTOPOULOS	Aristidis	ROMA "La Sapienza"	Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti“	Componente del gruppo dei 16	Professore Associato (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	ha aderito
3.	BARBAROSSA	Sergio	ROMA "La Sapienza"	Ingegneria dell'informazione, elettronica e telecomunicazioni	Componente del gruppo dei 16	Professore Ordinario	09/F2	09	ING-INF/03	ha aderito
4.	BECCHETTI	Luca	ROMA "La Sapienza"	Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti“	Componente del gruppo dei 16	Professore Associato (L. 240/10)	09/H1	09	ING-INF/05	ha aderito
5.	BRUTTI	Pierpaolo	ROMA "La Sapienza"	Scienze statistiche	Componente del gruppo dei 16	Professore Associato (L. 240/10)	13/D1	13	SECS-S/02	ha aderito
6.	FARCOMENI	Alessio	ROMA "La Sapienza"	Sanità pubblica e malattie infettive	Componente del gruppo dei 16	Professore Associato (L. 240/10)	06/M1	06	MED/01	ha aderito
7.	LISTANTI	Marco	ROMA "La Sapienza"	Ingegneria dell'informazione, elettronica e telecomunicazioni	Componente del gruppo dei 16	Professore Ordinario	09/F2	09	ING-INF/03	ha aderito
8.	VICHI	Maurizio	ROMA "La Sapienza"	Scienze statistiche	Componente del gruppo dei 16	Professore Ordinario	13/D1	13	SECS-S/01	ha aderito
9.	DE MARSICO	Maria	ROMA "La Sapienza"	Informatica	Componente del gruppo dei 16	Professore Associato (L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	ha aderito
10.	BROVELLI	Maria Antonia	Politecnico di MILANO	Ingegneria Civile e Ambientale	Componente del gruppo dei 16	Professore Ordinario	08/A4	08b	ICAR/06	ha aderito
11.	SCARSINI	Marco	Luiss Guido Carli	ECONOMIA E FINANZA	Componente del gruppo dei 16	Professore Ordinario	01/A3	01	MAT/06	ha aderito
12.	LABELLA	Anna	ROMA "La Sapienza"	Informatica	Altro Componente	Professore Ordinario	01/B1	01	INF/01	ha aderito
13.	VITALETTI	Andrea	ROMA "La Sapienza"	Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti“	Componente del gruppo dei 16	Ricercatore confermato	09/H1	09	ING-INF/05	ha aderito
14.	SPOGNARDI	Angelo	ROMA "La Sapienza"	Informatica	Componente del gruppo dei 16	Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-b L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	ha aderito
15.	ARIMA	Serena	ROMA "La Sapienza"	Metodi e modelli per l'economia, il territorio e la finanza	Componente del gruppo dei 16	Professore Associato (L. 240/10)	13/D1	13	SECS-S/01	ha aderito
16.	MARANGHI	Marianna	ROMA "La Sapienza"	Medicina interna e specialità mediche	Componente del gruppo dei 16	Ricercatore confermato	06/B1	06	MED/09	ha aderito
17.	DI LORENZO	Paolo	ROMA "La Sapienza"	Ingegneria dell'informazione, elettronica e telecomunicazioni	Componente del gruppo dei 16	Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-b L. 240/10)	09/F2	09	ING-INF/03	ha aderito
18.	DALL'AGLIO	Marco	Luiss Guido Carli	ECONOMIA E FINANZA	Altro Componente	Professore Associato confermato	13/D4	13	SECS-S/06	ha aderito
19.	GUBBIOTTI	Stefania	ROMA "La Sapienza"	Scienze statistiche	Altro Componente	Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-b L. 240/10)	13/D1	13	SECS-S/01	ha aderito
20.	MAZZONI	Augusto	ROMA "La Sapienza"	Ingegneria civile, edile e ambientale	Altro Componente	Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-b L. 240/10)	08/A4	08b	ICAR/06	ha aderito
21.	PEDICONI	Federica	ROMA "La Sapienza"	Scienze radiologiche, oncologiche e anatomo-patologiche	Altro Componente	Professore Associato (L. 240/10)	06/I1	06	MED/36	ha aderito
22.	SUPPA	Antonio	ROMA "La Sapienza"	Neurologia e psichiatria	Altro Componente	Ricercatore a t.d. - t.defin. (art. 24 c.3-a L. 240/10)	06/D6	06	MED/26	ha aderito
23.	PASQUALE	Francesco	ROMA "Tor Vergata"	Ingegneria dell'Impresa "Mario Lucertini"	Altro Componente	Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-b L. 240/10)	01/B1	01	INF/01	ha aderito
24.	SACCUCCI	Matteo	ROMA "La Sapienza"	Scienze odontostomatologiche e maxillo-facciali	Altro Componente	Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-a L. 240/10)	06/F1	06	MED/28	ha aderito

Membri del collegio (Personale non accademico dipendente di altri Enti e Personale docente di Università Straniere)

n.	Cognome	Nome	Ruolo	Tipo di ente:	Ateneo/Ente di appartenenza	Paese	Dipartimento/ Struttura	Qualifica	Codice fiscale	SSD Attribuito	Area CUN-VQR attribuita	N. di Pubblicazioni (*)
1.	CASTILLO	Carlos	Altro Componente	Università straniera	Universitat Pompeu Fabra Barcelona	Spagna	Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions	Professore di Univ.Straniera	CSTCLS77A11Z603E	ING-INF/05	09	75
2.	SILVESTRI	FABRIZIO	Altro Componente	Impresa che svolge attiv. di ric. e svil.	Facebook	Regno Unito	Facebook London	Primi ricercatori	SLVFRZ75R10A561S	ING-INF/05	09	120
3.	TIERI	Paolo	Altro Componente	Ente di ricerca (VQR)	Consiglio Nazionale delle Ricerche	Italia	Istituto di applicazioni del Calcolo	Ricercatori	TRIPLA70P04G141E	ING-INF/06	09	30
4.	TOZZI	Alberto Eugenio	Altro Componente	Altro Ente (no VQR)	Ospedale Pediatrico Bambin Gesù	Italia	Unità Medicina Digitale	Dirigenti di ricerca	TZZLRT58M25L103Q	MED/08	06	176

(*) se è di un settore bibliometrico, inserire il numero di prodotti pubblicati negli ultimi cinque anni (dal 2013 ad ora) su riviste scientifiche contenute nelle banche dati internazionali “Scopus” e “Web of Science”
(*) se è di un settore non bibliometrico, inserire il numero di prodotti pubblicati negli ultimi dieci anni (dal 2008 ad ora) in riviste di classe A

Principali Atenei e centri di ricerca internazionali con i quali il collegio mantiene collaborazioni di ricerca (max 5) con esclusione di quelli di cui alla sezione 1

n.	Denominazione	Paese	Tipologia di collaborazione
1.	CENTER FOR DATA SCIENCE, NEW YORK UNIVERSITY	Stati Uniti d'America	(max 500 caratteri) Il Centro ha già ospitato un numero considerevole di studenti della Laurea Magistrale in Data Science e sono in corso dei contatti per definire un accordo di collaborazione che possa essere esteso anche al Dottorato di Ricerca. La collaborazione potrebbe essere particolarmente attiva nel campo della Urban data science.
2.	WOMEN’S HOSPITAL BWH (USA) - POLICLINICO UNIVERSITARIO DI HARVARD	Stati Uniti d'America	(max 500 caratteri) Le attività nel campo della medicina digitale e delle network science potranno essere svolte all'interno della collaborazione in corso di definizione tra Sapienza e Harvard che porterà alla formazione dell'European Laboratory for Network Medicine
3.	DATA SCIENCE INSTITUTE, COLUMBIA UNIVERSITY.	Stati Uniti d'America	(max 500 caratteri) In particolare le collaborazioni potranno riguardare le applicazioni della data science nell'ambito dell'economia e della finanza.
4.	ALAN TURING INSTITUTE FOR DATA SCIENCE	Stati Uniti d'America	(max 500 caratteri) L'Alan Turing Institute for Data Science unisce le Università di Cambridge, Oxford, UCL, Warwick e Edinburgh offre molteplice opportunità di visita e scambio di studenti e docenti sia presso la sede centrale di Londra che presso le Università affiliate.
5.	UNIVERSITAT POMPEU FABRA	Spagna	(max 500 caratteri) Il gruppo di Web Science e Social Computing del Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions offrirà opportunità di svolgere soggiorni di ricerca ai nostri dottorandi.

Descrizione della situazione occupazionale dei dottori di ricerca che hanno acquisito il titolo negli ultimi tre anni

(max 1.500 caratteri)
Il Dottorato in Data Science è stato attivato per la prima volta presso la Scuola di Sant'Anna di Pisa e presso l'Università di Bologna nell'AA 2017/2018 .

Note

3. Eventuali curricula

Curriculum dottorali afferenti al Corso di dottorato
La sezione è compilabile solo se nel punto "Corso di Dottorato" si è risposto in maniera affermativa alla domanda "Presenza di eventuali curricula?"

Note

(MAX 1.000 caratteri):
Nessun Curriculum Dottorale è stato previsto.

4. Struttura formativa

Attività didattica disciplinare e interdisciplinare

Insegnamenti ad hoc previsti nell'iter formativo	Tot CFU: 18	n.ro insegnamenti: 6	di cui è prevista verifica finale: 6
Insegnamenti mutuati da corsi di laurea magistrale	SI	n.ro: 2	di cui è prevista verifica finale: 2
Insegnamenti mutuati da corsi di laurea (primo livello)	NO
Cicli seminariali	SI
Soggiorni di ricerca	SI	ITALIA- al di fuori delle istituzioni coinvolte ESTERO - al di fuori delle istituzioni coinvolte	Periodo medio previsto (in mesi per studente): 6

Descrizione delle attività di formazione di cui all’art. 4, comma 1, lett. f)

Tipologia	Descrizione sintetica (max 500 caratteri per ogni descrizione)
Linguistica	I Dottorandi di Ricerca in Data Science potranno frequentare i corsi di lingua offerti dall'Università di Roma La Sapienza.
Informatica	I Dottorandi di Ricerca in Data Science qualora non provenissero da lauree magistrali o del I livello con una forte presenza delle tecnologie informatiche potranno seguire degli insegnamenti delle lauree magistrali volti alla formazione delle competenze informatiche necessarie per la gestione e l'analisi dei dati.
Gestione della ricerca, della conoscenza dei sistemi di ricerca e dei sistemi di finanziamento	Sono previsti dei cicli seminari sulla Gestione della Ricerca ed in particolare sulla scrittura dei progetti di ricerca e sulla conoscenze delle diverse opportunità di finanziamento a livello nazionale ed internazionale.
Valorizzazione dei risultati della ricerca e della proprietà intellettuale	Saranno previsti seminari sulla presentazione dei risultati scientifici sia in forma verbale nelle conferenze scientifiche o nei colloqui di lavoro che in forma scritta in pubblicazioni. Saranno anche svolti dei seminari per l'illustrazione delle questioni legate alla proprietà intellettuale nel mondo della ricerca e per il rispetto della privacy degli utenti quando la ricerca in data science richiede l'utilizzo dei dati personali.

Note

5. Posti, borse e budget per la ricerca

Posti, borse e budget per la ricerca

	Descrizione	Ciclo 34°	Anagrafe dottorandi (33°)	Ciclo 33°
A - Posti banditi (messi a concorso)	1. Posti banditi con borsa	N. 4	0
	2. Posti coperti da assegni di ricerca		0
	3. Posti coperti da contratti di apprendistato		0
	Sub totale posti finanziati (A1+A2+A3)	N. 4	N. 0	N. 0
	4. Eventuali posti senza borsa	N. 1	0
B - Posti con borsa riservati a laureati in università estere			0
C - Posti riservati a borsisti di Stati esteri			0
D - Posti riservati a borsisti in specifici programmi di mobilità internazionale			0
E - Posti riservati a dipendenti di imprese impegnati in attività di elevata qualificazione (dottorato industriale) o a dipendenti di istituti e centri di ricerca pubblici impegnati in attività di elevata qualificazione (con mantenimento di stipendio)			0
F - Posti senza borsa riservati a laureati in Università estere			0
TOTALE = A + B + C + D + E + F		N. 5	N. 0	N. 0
DI CUI CON BORSA = TOTALE – A4 - F		N. 4	N. 0	N. 0
Importo della borsa (importo annuale al lordo degli oneri previdenziali a carico del percipiente)		Euro: 15.343,28
Budget pro-capite annuo per attività di ricerca in Italia e all’Estero (a partire dal secondo anno, in termini % rispetto al valore annuale della borsa al lordo degli oneri previdenziali a carico del percipiente)		(min 10% importo borsa): 10,00
Importo aggiuntivo alla borsa per mese di soggiorno di ricerca all’estero (in termini % rispetto al valore mensile della borsa al lordo degli oneri previdenziali a carico del percipiente)		(MAX 50% importo borsa): 50,00
BUDGET complessivamente a disposizione del corso per soggiorni di ricerca all'estero (importo lordo annuale comprensivo degli oneri previdenziali a carico del percipiente)		Euro: 15.343,20

Fonti di copertura del budget del corso di dottorato (incluse le borse)

FONTE	Importo (facoltativo)	Descrizione Tipologia (max 200 caratteri)
Fondi Ministeriali		Il 35% dell'importo delle borse è coperto da fondi ministeriali
Progetti competitivi o fondi messi a disposizione dal proponente
Fondi di ateneo		Il 65% dell'importo delle borse è coperto da fondi a carico del Bilancio Universitario
Finanziamenti esterni
Altro		Fondo di funzionamento di Ateneo per il corso di dottorato comprensivo di un budget per l'attività di ricerca in Italia e all'estero pari al 10% dell'importo della borsa.

Note

6. Strutture operative e scientifiche

Strutture operative e scientifiche

Tipologia		Descrizione sintetica (max 500 caratteri per ogni descrizione)
Attrezzature e/o Laboratori
Patrimonio librario	consistenza in volumi e copertura delle tematiche del corso	Il Sistema bibliotecario è composto da 56 biblioteche. Esse costituiscono anche un sistema cooperativo che offre servizi centralizzati per la ricerca in rete: il catalogo unico, le risorse elettroniche, i servizi informativi e di scambio di documenti. Le collezioni sono composte da circa 2.600.000 volumi, moderni e antichi, e raccolte di periodici cartacei, banche dati, edizioni in formato elettronico e documenti multimediali.
Patrimonio librario	abbonamenti a riviste (numero, annate possedute, copertura della tematiche del corso)	Le biblioteche dei Dipartimento di Ingegneria Informatica Automatica e Gestionale Antonio Ruberti mette a disposizione in formato elettronico un ampio insieme di pubblicazioni scientifiche e banche dati per la ricerca in Data Science. Ulteriore risorse sono accessibili presso il Dipartimento di Informatica, il Dipartimento di Scienze Statistiche e il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Elettronica e Telecomunicazione.
E-resources	Banche dati (accesso al contenuto di insiemi di riviste e/o collane editoriali)	I Dottorandi avranno accesso al Sistema Bibliotecario Online della Sapienza e dei Dipartimenti della Facoltà I3S. Il sistema mette a disposizione dei dottorandi la grande maggioranza delle pubblicazioni scientifiche necessarie per il lavoro di ricerca.
	Software specificatamente attinenti ai settori di ricerca previsti	Utilizzo di software open source per l'analisi dati e il machine learning. Qualora gli strumenti open source non siano adeguati, accordi specifici verranno definiti con le principale industrie del settore per la concessione di speciali licenze educational per pacchetti di analisi dati, gestione big data e machine learning.
	Spazi e risorse per i dottorandi e per il calcolo elettronico	I Dottorandi riceveranno spazio ufficio presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale Antonio Ruberti e potranno accedere a diverse risorse di calcolo disponibili presso i laboratori. I Dottorandi avranno accesso alle risorse di calcolo della Facoltà I3S. Saranno inoltre offerti ai dottorandi quando necessario delle risorse in ambito cloud attraverso opportuni accordi con i principali fornitori.
Altro

Note

7. Requisiti e modalità di ammissione

Requisiti richiesti per l'ammissione

Tutte le lauree magistrali:	SI, Tutte
se non tutte, indicare quali:
Altri requisiti per studenti stranieri:
Eventuali note	(max 500 caratteri): Saranno ammessi candidati provenienti dalle Lauree Magistrali in Data Science, Informatica, Ingegneria dell'Informazione, Ingegneria Informatica e Statistica. Saranno anche ammessi candidati con Lauree Magistrali nei settori rilevanti per le applicazioni principali che si volgono considerare: i) Piattaforme digitali avanzate, ii) Gestione degli spazi urbani e delle risorse ambientali iii) Medicina e salute iv) Analisi Economica e Sociale.

Modalità di ammissione

Modalità di ammissione	Titoli Prova orale Lingua Progetto di ricerca
Per i laureati all'estero la modalità di ammissione è diversa da quella dei candidati laureati in Italia?	NO
se SI specificare:

Attività dei dottorandi

È previsto che i dottorandi possano svolgere attività di tutorato	SI
È previsto che i dottorandi possano svolgere attività di didattica integrativa	SI	Ore previste: 40

Note

(MAX 1.000 caratteri):
I bandi riservati a candidati stranieri sono in corso di espletamento e gli esiti saranno resi noti nei prossimi mesi. Sono riservati posti in soprannumero senza borsa a studenti stranieri, assegnisti di ricerca e dipendenti di Pubbliche Amministrazioni nella misura di un terzo dei posti disponibili. Il numero dei posti senza borsa viene diminuito, in maniera proporzionale, solo per quei corsi di dottorato che, nei cicli precedenti, non hanno coperto tutti i posti messi a bando.

Dottorato innovativo a caratterizzazione internazionale

• Dottorato in collaborazione con Università e/o enti di ricerca esteri	NO
• Dottorato relativo alla partecipazione a bandi internazionali (e.g. Marie Skłodowska Curie Actions, ERC)	NO
• Collegio di dottorato composto per almeno il 25% da docenti appartenenti a qualificate università o centri di ricerca stranieri	NO
• Presenza di eventuali curricula in collaborazione con Università/Enti di ricerca estere e durata media del periodo all'estero dei dottori di ricerca pari almeno a 12 mesi	NO
• Presenza di almeno 1/3 di iscritti al Corso di Dottorato con titolo d'accesso acquisito all'estero ***	ND

Dottorato innovativo a caratterizzazione intersettoriale

• Dottorato in convenzione con Enti di Ricerca	NO
• Dottorato in convenzione con le imprese o con enti che svolgono attività di ricerca e sviluppo	NO
• Dottorato selezionato su bandi internazionali con riferimento alla collaborazione con le imprese	NO
• Dottorati inerenti alle tematiche dell’iniziativa “Industria 4.0”	SI	Motivazione: Il Dottorato di Ricerca in Data Science contribuisce a diversi ambiti della formazione previsti da Industria 4.0: i) Integrazioni digitali ii) Industria Internet iii) Cloud iv) Data Analytics
• Presenza di convenzione con altri soggetti istituzionali su specifici temi di ricerca o trasferimento tecnologico e che prevedono una doppia supervisione	NO

Dottorato innovativo a caratterizzazione interdisciplinare

• Dottorati (con esclusione di quelli suddivisi in curricula) con iscritti provenienti da almeno 2 aree CUN, rappresentata ciascuna per almeno il 30% (rif. Titolo LM o LMCU )	ND
• Corsi appartenenti a Scuole di Dottorato che prevedono contestualmente ambiti tematici relativi a problemi complessi caratterizzati da forte multidisciplinarità	NO
• Dottorati inerenti alle tematiche dei Big Data, relativamente alle sue metodologie o applicazioni	SI	Motivazione: Il Dottorato di Ricerca in Data Science ha come obiettivi principali: i) Lo svolgimento di progetti di dottorato di ricerca volti allo sviluppo di nuove metodologie per l'analisi computazionale e statistica dei big data, il machine learning e la tecnologie di gestione delle grandi moli di dati. ii) Lo sviluppo di progetti di Dottorato di ricerca per la valorizzazione dei big data nei seguenti campi di applicazione: i) Piattaforme digitali avanzate, ii) Gestione degli spazi urbani e delle risorse ambientali iii) Medicina e salute iv) Analisi Economica e Sociale.
• Dottorati che rispondono congiuntamente ai seguenti criteri
presenza nel Collegio di Dottorato di docenti afferenti ad almeno due aree CUN, rappresentata ciascuna per almeno il 20% nel Collegio stesso	SI
somma degli indicatori (R + X1 + I) almeno pari a 2,8 per ciascuna area	(dato disponibile successivamente alla valutazione di ANVUR)
presenza di un tema centrale che aggreghi coerentemente discipline e metodologie diverse, anche con riferimento alle aree ERC	SI	Motivazione: L'ampio insieme di SSD coinvolti deriva dalla natura interdisciplinare della ricerca in Data Science e dalla necessità di coniugare le competenze nelle discipline core della Data Science con quelle nei quattro domini applicativi di riferimento.

Chiusura proposta e trasmissione: 14/03/2018

MINISTERO DELL'ISTRUZIONE, DELL'UNIVERSITÀ E DELLA RICERCA