MINISTERO DELL'UNIVERSITÀ E DELLA RICERCA


Modulo Proposta Anagrafe dei dottorati - a.a. 2020/2021
codice = DOT1356158




1. Informazioni generali



Corso di Dottorato

Il corso è: Rinnovo  
Denominazione del corso STATISTICS  
Cambio Titolatura? SI  
Nuova denominazione del corso STATISTICS AND COMPUTER SCIENCE  
Ciclo 36  
Data presunta di inizio del corso 01/09/2020  
Durata prevista 4 ANNI  
Dipartimento/Struttura scientifica proponente altra struttura scientifica  
se altra struttura scientifica SCUOLA DI DOTTORATO  
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? SI  
se SI quale SCUOLA DI DOTTORATO DELL'UNIVERSITA' BOCCONI  
Presenza di eventuali curricula? NO  
Sito web dove sia visibile l'offerta formativa prevista ed erogata www.unibocconi.eu/phdstatscompscience  


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. SECS-S/01     %  60,00   STATISTICA   13/D - STATISTICA E METODI MATEMATICI PER LE DECISIONI  
13a - Scienze economiche e statistiche
 
2. SECS-S/06     %  5,00   METODI MATEMATICI DELL'ECONOMIA E DELLE SCIENZE ATTUARIALI E FINANZIARIE   13/D - STATISTICA E METODI MATEMATICI PER LE DECISIONI  
13a - Scienze economiche e statistiche
 
3. FIS/02     %  5,00   FISICA TEORICA DELLE INTERAZIONI FONDAMENTALI   02/A - FISICA DELLE INTERAZIONI FONDAMENTALI  
02 - Scienze fisiche
 
4. INF/01     %  30,00   INFORMATICA   01/B - INFORMATICA  
01 - Scienze matematiche e informatiche
 
  TOTALE    %  100,00          


Descrizione e obiettivi del corso

Il PhD in Statistics and Computer Science (in inglese) si propone di formare statistici, in possesso di solide competenze informatiche, e informatici, in grado di padroneggiare i più avanzati strumenti modellistici della probabilità e della statistica.
Il possesso congiunto di competenze statistiche e informatiche è una caratteristica distintiva del moderno data scientist che lavora nelle aree di ricerca di maggiore impatto in ambito accademico e non.
Il PhD è articolato in due track: Statistics and Computer Science, le due aree disciplinari a cui si devono i più recenti sviluppi negli ambiti di machine learning e data science.
Il primo anno di corso è comune ai due track e fornisce una solida base metodologica comune nell’ambito della probabilità, della statistica matematica (secondo l’approccio bayesiano e frequentista), dell’informatica teorica e applicata e dell’analisi matematica.
Il secondo anno prevede insegnamenti specifici di track e insegnamenti opzionali, con l’obiettivo di esplorare le più recenti frontiere di ricerca negli ambiti della statistica, della probabilità, del computer science e del machine learning.
Gli ultimi due anni sono completamente dedicati alla tesi di dottorato.
L’offerta formativa e di ricerca del PhD include insegnamenti di visiting professors di prestigio internazionale e altre iniziative volte ad incentivare l’apertura internazionale degli studenti, quali l’innovativa SummerSchool in Statistics&Probability,seminari,scambi internazionali e altro


Sbocchi occupazionali e professionali previsti

Il PhD apre sbocchi professionali nella ricerca sia in ambito accademico che extra-accademico (in banche centrali,istituzioni int.li,società di consulenza,grandi imprese).
Si riportano alcuni esempi recenti di 1° placement dei dottori di ricerca in Statistics.
- Istituzioni accademiche: Duke University,Dep. of Statistical Science; Harvard Medical School, Harvard-MIT Center for Regulatory Science; Bulgarian Academy of Sciences; Graz Univ. of Technology; Michigan State University, Dep. of Forestry; Politecnico Milano; École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL); Stanford University, Dep of Statistics; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA) Grenoble; Univ. of Oxford, Dep of Statistics; Univ. of Cambridge UK, Group of Machine Learning, Dep. of Engineering; Harvard School of Public Health, Dana-Faber Cancer Institute , Dep. of Biostatistics and Dep. of Environmental Health; Karolinska Institute Stockolm, Dep. of Medical Epidemiology and Biostatistics; Univ. of Southampton, Social Statistics and Demography; Univ. of Texas, MD Anderson Cancer Center, Houston, USA; Delft Univ. of Technology, Institute of Applied Mathematics, The Netherlands; Université de Quebec, Montreal, Department of Mathematics; Univ. di Torino; Univ. Cattolica di Milano.
- Aziende/istituzioni non accademiche: FAO;Open Analytics,Antwerp(BE);KPMG; UNCTAD; European Central Bank;Banca d’Italia;Zurich Inssurance; Milano ENI -Trading Department;HSBC London.


Sede amministrativa

Ateneo Proponente: Università Commerciale "Luigi Bocconi" MILANO  
N° di borse finanziate 7  
Sede Didattica Milano  


Tipo di organizzazione

1) Singola Università
 


Note



2. Collegio dei docenti



Coordinatore

Cognome Nome Ateneo Proponente: Dipartimento/ Struttura Qualifica Settore concorsuale Area CUN-VQR
LIJOI   Antonio   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Professore Ordinario (L. 240/10)   13/D1   13a  


Curriculum del coordinatore

CURRENT ACADEMIC POSITIONS
- Bocconi University: Professor of Statistics (2017-)
- Bocconi University: Director, PhD program in Statistics (2018-)
- Bocconi Institute of Data Science and Analytics (BIDSA): Fellow (2017-)
- Collegio Carlo Alberto: Affiliate, “de Castro” Statistics Initiative (2010-)

PAST ACADEMIC POSITIONS
- University of Pavia: Professor of Probability and Mathematical Statistics (2011-2016)
- University of Pavia: Vice-Director, Department of Economics and Quantitative Methods (2008-11)
- University of Pavia: Assistant (1999-2006) and Associate (2006-11) Professor of Statistics
- University of Pavia: Member, PhD Faculty Board in Mathematics (2015-2017)
- University of Pavia: Member, PhD Faculty Board in Mathematics and Statistics (2011-2015)
- Italian National Council of Research: Research Fellow, Milano (2005-12)
- Italian National Council of Research: Postdoctoral Fellow, Milano (1999)
- University of Trento: PhD student in Statistics (1995-1998)
- Italian National Council of Research: Research Associate, Milano (1995)

EDUCATION
1995-1998: PhD in Statistics, University of Trento
1989-1994: Degree in Economics and Social Sciences (110/110 cum laude), Bocconi University, Milano

AWARDS
- Institute of Mathematical Statistics: Fellow (2018)
- International Society for Bayesian Analysis: Fellow (2016)
- Lorentz Center, Leiden: Invited Visiting Fellow (Jun 2013)
- Institute of Computational and Experimental Research in Mathematics, Brown University: Invited Visiting Fellow (Sep-Oct 2012).
- Joint recipient of a European Research Council (ERC) Starting Grant. Research team: Pierpaolo De Blasi, Stefano Favaro, Antonio Lijoi, Igor Prünster (PI), Matteo Ruggiero (Jun 2012).
- Department of Economics and Quantitative Methods, University of Pavia: Awarded for Best Research 2009 in Mathematics and Statistics.
- Collegio Carlo Alberto: Invited Visiting Fellow (Sep-Dec 2009)
- Isaac Newton Institute of Mathematical Sciences, Cambridge: Invited Visiting Fellow (Jul-Aug 2007)

PROFESSIONAL SERVICE & EDITORIAL ACTIVITY
- Associate Editor: Journal of the American Statistical Association (2020-); Bayesian Analysis (2019-); Electronic Journal of Statistics (2016-); Statistics & Probability Letters (2016-2019); Statistical Methods & Applications - Journal of the Italian Statistical Society (2010-2013); International Journal of Statistics and Management Systems (2006-09)
- Guest co-Editor: International Journal of Approximate Reasoning, Special Issue on “Bayesian Nonparametrics” (2017); Metron, Special Issue on “The statistical legacy of Corrado Gini” (2016)
- Chair: Scientific Committee of the 12th Bayesian Nonparametrics conference, Oxford, UK (Jun 2019)
- Co.chair: Invited Program, Institute of Mathematical Statistics (IMS), 78th IMS Annual Meeting & Joint Statistical Meetings 2015, Seattle USA (Aug 2015), with I. Pruenster
- Chair, Bayesian Nonparametrics Section, International Society for Bayesian Analysis (2015-2016)
- Member, Board of Directors, International Society of Bayesian Analysis (2014 - 2016)
- Referee ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, Acta Applicandae Mathematicae, AISTATS, The Annals of Statistics, Annales de l’Institute Henri Poincaré, Bayesian Analysis, Bernoulli, Biometrika, Communications in Statistics, Computational Statistics and Data Analysis, Electronic Journal of Statistics, Environmental and Ecological Statistics, Journal of Computational and Graphical Statistics, Journal of Multivariate Analysis, Journal of Statistical Planning and Inference, Journal of the American Statistical Association, Journal of the Royal Statistical Society Series B, Metrika, PloS ONE, Quantitative Finance, Sankhya, Statistica Sinica, Statistical Inference for Stochastic Processes, Statistics and Probability Letters, Stochastic Processes and their Applications, Test.
- Referee for: National Security Agency (Mathematical Sciences Program); The Netherlands Organisation for Scientific Research (NWO); Research Grants Council (Hong Kong); Superior Council of the National Fund for Scientific and Technological Development, FONDECYT (Chile); Research Promotion Foundation (Cyprus), Italian Ministry for University and Scientific Research (MIUR); Italian Agency for the Evaluation of Universities and Research Institutes (ANVUR).
- Doctoral Committees, PhD dissertations in Statistics (University of Kent, 2019; Bocconi University, 2008 and 2013), Statistics and Applied Mathematics (University of Torino, 2010 and 2014), Mathematics and Statistics (University of Pavia, 2011), Applied Mathematics (Université Paris-Dauphine, 2013).

INVITED TALKS AT CONFERENCES (MOST RECENT)
- Oct 2019: XLV Meeting of the Chilean Statistical Society, Puerto Varas, Chile.
- May 2019: Spring Workshop on Computational Mathematics, Statistics and Machine Learning, University of Pavia, Italy.
- Sep 2018: Bayesian learning theory for complex data modeling, Grenoble, France.
- Aug 2018: Joint Statistical Meetings, Vancouver, Canada.
- Jun 2018: ISBA 2018 World Meeting, Edinburgh, UK.
- Jun 2018: 2nd International Conference on Econometrics and Statistics, The City University of Hong Kong, Hong Kong.
- Apr 2018: Workshop on Uncertainty Quantification in Complex, Nonparametric Statistical Models, Lorentz Center, Leiden, The Netherlands.
- Jan 2018: Workshop on Regulation and Inference in Biological Networks, Bardonecchia, Italy.
- Dec 2017: BIRS Workshop on Bayesian nonparametric inference: dependence structures and their applications, Casa Matemática Oaxaca - Banff International Research Station, Oaxaca, México.
- Sep 2017: Royal Statistical Society 2017 Annual Conference, Glasgow, UK.
- Jun 2017: 11th conference on Bayesian Nonparametrics, Paris, France.
- Aug 2016: 22nd International Conference on Computational Statistics - COMPSTAT, Oviedo, Spain.
- Jul 2016: Joint Statistical Meetings, Chicago, USA.
- Jun 2016: ISBA 2016 World Meeting, Santa Margherita di Pula, Italy.
- Jan 2016: 6th IMS-ISBA Joint Meeting BayesComp at MCMSki V, Lenzerheide, Switzerland.
- Jul 2014: 37th Conference in Stochastic Processes and Applications, Buenos Aires, Argentina.
- Jul 2014: 3rd IMS Asia Pacific Rim Meeting, Taipei, Taiwan.
- Jun 2014: 47th Meeting of the Italian Statistical Society, Cagliari, Italy.
- Dec 2013: 6th International Conference on Computing and Statistics – ERCIM, University of London, UK.
- Sep 2013: BIRS Workshop Random measures and measure-valued processes, Banff International Research Station, Canada.
- Jun 2013: 9th Conference on Bayesian Nonparametrics, Amsterdam, The Netherlands.
- Jun 2013: 8th Workshop on Bayesian Inference in Stochastic Processes, Milano.
- Sep 2012: Workshop on Bayesian Nonparametrics, Brown University, USA
- Aug 2012: Workshop on Common Concepts in Machine Learning and Statistical Physics, Abdus Salam International Center of Theoretical Physics, Trieste, Italy
- Jun 2012: ISBA 2012 World Meeting, Kyoto, Japan.
- Jun 2012: 1st Conference of the International Society of NonParametric Statistics, Chalkidiki, Greece.

ORGANIZATION OF CONFERENCES/SESSIONS
- XV Latin American Congress of Probability and Mathematical Statistics, Merida-Yucatán, México: Member of the Scientific Committee (Dec 2019)
- The Mathematics of Subjective Probability, Milano, Italy: Member of the Scientific Committee (Sep 2018)
- ISBA 2018 - World Meeting, Edinburgh, UK: Organizer of an invited session on “Discrete probabilistic structures for Bayesian Nonparametrics” (Jun 2018)
- 4th Conference of the International Society for Nonparametric Statistics, Salerno, Italy: Organizer of an invited session on “New trends and advances in Bayesian Nonparametrics” (Jun 2018)
- 1st & 2nd Italian Conferences on Probability and Mathematical Statistics, Torino & Vietri sul Mare, Italy: Member of the Scientific Committee (Jun 2017, Jun 2019)
- 9th International Conference on Computing & Statistics (ERCIM 2016), Seville, Spain: Member of the Scientific Committee and Co-organizer of 3 sessions on “Bayesian semi- and nonparametric modelling” (Dec 2016).
- Advances in Statistics, Probability and Mathematical Physics - A conference in honor of Eugenio Regazzini, Pavia, Italy: Chair of the Local Organizing Committee (Jun 2016)
- ISBA 2016 - World Meeting, Santa Margherita di Pula, Italy: Member of the Local Organizing Committee (Jun 2016)
- ISBA 2016 - World Meeting, Santa Margherita di Pula, Italy: Organizer of a Special Topic Session on “Asymptotic properties of Bayesian nonparametric procedures” (Jun 2016)
- 8th International Conference on Computing & Statistics (ERCIM 2015), London, UK: Member of the Scientific Programme Committee and Co-organizer of 3 sessions on “Bayesian semi- and nonparametric modelling” (Dec 2015)
- Conference on Statistics and Demography: the legacy of Corrado Gini, organized by the Italian Statistical Society, Treviso, Italy: Member of the Scientific Committee (Sep 2015)
- 10th Bayesian Nonparametrics Conference, Raleigh, USA: Member of the Scientific Committee (Jun 2015)
- 4th MCMSki Conference, Chamonix, France: Co-organizer of an invited session on “Computational tools for Bayesian nonparametrics” (Jan 2014)
- 7th International Conference on Computing & Statistics (ERCIM 2014), Pisa, Italy: Member of the Scientific Programme Committee and Co-organizer of 3 sessions on “Bayesian semi- and nonparametric modelling” (Dec 2014)
- 6th International Conference on Computing & Statistics (ERCIM 2013), London, UK: Member of the Scientific Programme Committee and Co-organizer of 4 sessions on “Bayesian semi- and nonparametric modelling” (Dec 2013)
- 5th International Conference on Computing & Statistics (ERCIM 2012), Oviedo, Spain: Member of the Scientific Programme Committee and Co-organizer of 4 sessions on “Bayesian semi- and nonparametric modelling” (Dec 2012)
- 8th Bayesian Nonparametrics Workshop, Veracruz, México: Member of the Scientific Committee (Jun 2011)
- International Research Conference on Bayesian Learning, Istanbul, Turkey: Co-organizer of an invited session (Jun 2011)
- Joint Statistical Meetings, Vancouver, Canada: Organizer of a Topic Contributed session on “Dependent priors for Bayesian nonparametric inference: applied and methodological advances” (Aug 2010)
- Carlo Alberto Stochastics Workshop on “Bayesian Asymptotics”, Collegio Carlo Alberto, Moncalieri, Italy: Member of the Organizing Committee (Jun 2010)
- Conference on Computational Statistics, Politecnico of Milano, Italy: Organizer of an invited session on “Bayesian Nonparametrics” (Sep 2009 )
- 7th Bayesian Nonparametrics Workshop, Collegio Carlo Alberto, Moncalieri, Italy: Member of the Scientific Committee and of the Local Organizing Committee (Jun 2009)
- 2nd Joint IMS-ISBA MCMSki meeting, Bormio, Italy: Member of the Local Organizing Committee (Jan 2005)

INVITED SEMINARS
Sorbonne Université, Paris (May 2020), Università di Bologna (Apr 2017), Università “La Sapieza” di Roma (Jan 2017), Universidad Carlos III de Madrid (Oct 2015), University of Texas at Austin (May 2015), University of Amsterdam (Apr 2015), Università di Roma “La Sapienza”, Rome (Feb 2015), University of Cambridge (Jan 2015), Università Ca’ Foscari, Venice (Jan 2015, Sep 2010), Columbia University (Sep 2012), Universidad de Navarra (Apr 2009), University of Oxford (Apr 2007), University of Warwick (Apr 2007 & Jan 2009), University “L.Bocconi” (Dec 2005 & Mar 2004), Politecnico di Milano, Milan (Apr 2004 & Jun 2008), Chalmers University of Technology (Jun 2000), University of Pavia (Feb 1999 & Mar 2001)

VISITING PERIODS
- Department of Statistics, University of Michigan, Ann Arbor (Apr 2016)
- Department of Statistics and Data Science, University of Texas at Austin (Sep 2014, May 2015, Feb 2017)
- Department of Statistical Sciences, Columbia University (Sep 2012 & Sep 2013)
- Department of Mathematics, University of Texas at Austin (Sep 2013)
- Departamento de Métodos Cuantitativos, Universidad de Navarra, Pamplona (Apr 2009)
- Department of Statistics, University of Warwick, UK (Apr 2007, Jan 2009)
- Departamento de Probabilidad y Estadística, IIMAS-UNAM, México (Nov 2006)
- Institute of Mathematics, Statistics and Actuarial Sciences, University of Kent, UK (Dec 2004, Jan
2009, Feb 2016)
- Department of Mathematical Sciences, University of Bath, UK (Nov 2002, Nov 2003)
- Department of Statistics, Stanford University, California (Jul-Aug 2001)
- Department of Mathematical Sciences, Chalmers University of Technology, Göteborg (Jun 2000).

SOCIETY MEMBERSHIPS
American Statistical Association; Bernoulli Society; Institute of Mathematical Statistics; International Society for Bayesian Analysis; Italian Statistical Society.

RESEARCH GRANTS
- Co-investigator, European Research Council (ERC) project (2012-2016): New directions in Bayesian Nonparametrics. Research team: Pierpaolo De Blasi, Stefano Favaro, Antonio Lijoi, Igor Prünster (PI), Matteo Ruggiero.
- Local unit coordinator, Department of Economics and Management, University of Pavia, National Research Project 2016-2018 “Modern Bayesian Nonparametric Methods” funded by the Italian Ministry of University and Research (MIUR).
- Local unit coordinator, Department of Economics and Quantitative Methods, University of Pavia. National Research Project 2008-2010 “Bayesian methods: theoretical developments and novel applications” funded by MIUR.
- Co-investigator of a European Research Council (ERC) Starting Grants 2009 project “New approaches to stochastic modeling in Economics via Bayesian Nonparametrics”: recommended for funding (on reserve list due to budget constraints, final decision pending).
- Co-investigator. National Research Project 2006-2008 “de Finetti’s reconstruction of the Bayes-Laplace paradigm: new methodological developments and applications” funded by MIUR.
- Co-investigator. National Research Project 2003-2005 “Bayesian networks and causal inference: methodology and applications” funded by MIUR.
- Co-investigator. National Research Project 2002-2004 “Bayesian nonparametric methods and their applications” funded by the MIUR.
- Co-investigator. National Research Project 1998-2000 “Statistical models: probabilistic tools and procedures for inference and decisions” funded by MIUR.

RESEARCH SUPERVISION
- Beatrice Franzolini, PhD student in Statistics, Bocconi University (joint supervision with Igor Prünster). Expected defense in 2022
- Giovanni Rebaudo, PhD student in Statistics, Bocconi University (joint supervision with Igor Prünster). Expected defense in 2021
- Marta Catalano, PhD student in Statistics, Bocconi University (joint supervision with Igor Prünster). Expected defense in 2021
- Tommaso Rigon, PhD student in Statistics, Bocconi University (joint supervision with Igor Prünster).Expected defense in 2020
- Federico Camerlenghi, PhD student, University of Pavia (joint supervision with Igor Prünster). Recipient of the 2016 “L.J. Savage Award”, by ISBA & ASA, and of the 2015 “Best PhD thesis in Statistical Methodology” award by the Italian Statistical Society.
- Bernardo Nipoti, PhD student, University of Pavia. Awarded 2011 “Best PhD thesis in Statistical Methodology” by the Italian Statistical Society. Finalist 2012 “L.J. Savage Award” (Honorable Mention).
- Fabrizio Leisen, postdoctoral fellow.

Publications and further details available at the webpage: http://mypage.unibocconi.eu/antoniolijoi/



Qualificazione scientifica del coordinatore

1. avere diretto per almeno un triennio comitati editoriali o di redazione di riviste scientifiche di classe A (per i settori non bibliometrici) o presenti nelle banche dati WoS e Scopus (per i settori bibliometrici) NO    
2. avere svolto il coordinamento centrale di gruppi di ricerca e/o di progetti nazionali o internazionali competitivi NO    
3. avere partecipato per almeno un triennio al Collegio dei docenti di un Dottorato di ricerca SI   descrizione: (max (1.000 caratteri)
9 anni continuativi di presenza nel collegio dei docenti: nel collegio del corso di dottorato in “Matematica e Statistica” presso l’Università degli Studi di Pavia, dal XXVII al XXX ciclo (dall’a.a.2011-12 all’a.a.2014-15); poi nel collegio del corso di dottorato in “Matematica” presso l’Università degli Studi di Pavia, dal XXXI al XXXIII ciclo (dall’a.a.2015-16 all’a.a.2017-18); infine nel presente programma, per il XXXIV e XXXV ciclo (negli a.a.2018-19 e 2019-20).
 


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. BONETTI   Marco   Bocconi MILANO   SCIENZE SOCIALI E POLITICHE   Componente del gruppo dei 16   Professore Ordinario (L. 240/10)   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
2. BORGONOVO   Emanuele   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Professore Ordinario (L. 240/10)   13/D4   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/06   ha aderito  
3. CERREIA VIOGLIO   Simone   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Professore Associato (L. 240/10)   13/D4   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/06   ha aderito  
4. MACCHERONI   Fabio Angelo   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Professore Ordinario   13/D4   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/06   ha aderito  
5. PADOAN   Simone   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-b L. 240/10)   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
6. PETRONE   Sonia   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Professore Ordinario (L. 240/10)   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
7. PICCARRETA   Raffaella   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Professore Associato confermato   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
8. PRUENSTER   Igor   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Professore Ordinario (L. 240/10)   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
9. VERONESE   Piero   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Professore Ordinario   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
10. GRAZIANI   Rebecca   Bocconi MILANO   SCIENZE SOCIALI E POLITICHE   Componente del gruppo dei 16   Ricercatore confermato   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
11. MELILLI   Eugenio   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Professore Associato confermato   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
12. BATTAUZ   Anna   Bocconi MILANO   FINANZA   Componente del gruppo dei 16   Professore Associato confermato   13/D4   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/06   ha aderito  
13. BECCACECE   Francesca   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Professore Associato confermato   13/D4   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/06   ha aderito  
14. BALDASSI   Carlo   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Componente del gruppo dei 16   Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-a L. 240/10)   02/A2   02 - Scienze fisiche   FIS/02   ha aderito  
15. LIJOI   Antonio   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Coordinatore   Professore Ordinario (L. 240/10)   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
16. DURANTE   Daniele   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Altro Componente   Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-a L. 240/10)   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
17. FORTINI   Sandra   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Altro Componente   Professore Associato confermato   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
18. ZANELLA   Giacomo   Bocconi MILANO   SCIENZE DELLE DECISIONI   Altro Componente   Ricercatore a t.d. - t.pieno (art. 24 c.3-a L. 240/10)   13/D1   13a - Scienze economiche e statistiche   SECS-S/01   ha aderito  
19. TREVISAN   Luca   Bocconi MILANO     Componente del gruppo dei 16   Professore Ordinario   01/B1   01 - Scienze matematiche e informatiche   INF/01   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 (*)


(*) numero di prodotti scientifici pubblicati dotati di ISBN/ISMN/ISSN o indicizzati su WoS o Scopus negli ultimi cinque anni


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. UNIVERSITE' PARIS DAUPHINE   Francia   (max 500 caratteri)
Collaborazione ai fini di ricerca
 
2. DUKE UNIVERSITY   Stati Uniti d'America   (max 500 caratteri)
Collaborazione ai fini di ricerca
 
3. HARVARD UNIVERSITY   Stati Uniti d'America   (max 500 caratteri)
Collaborazione ai fini di ricerca
 
4. UNIVERSITY OF OXFORD   Regno Unito   (max 500 caratteri)
Collaborazione ai fini di ricerca
 
5. UNIVERSITY OF TEXAS AT AUSTIN   Stati Uniti d'America   (max 500 caratteri)
Collaborazione ai fini di ricerca
 


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

(max 1.500 caratteri)
Lo sbocco accademico previsto dopo un PhD in Statistics, in tutto il mondo, è un post-doc di 2-3 anni.
Negli ultimi tre anni (2017, 2018, 2019) hanno conseguito il titolo complessivamente 12 studenti, la cui prima o attuale occupazione è sotto riportata:
Istituzioni accademiche:
Università di Torino, Dipartimento di Scienze Economico-Sociali e Matematico-Statistiche
Michigan State University, Department of Forestry
1. Graz University of Technology (Institute of Analysis and Number Theory),
2. Politecnico Milano, Department of Energy,
3. École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL),
4. Stanford University, Post-doc
5. INRIA Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, Grenoble, Post-doc
6. University of Oxford, Post-doc

Istituzioni non accademiche:
1. FinecoBank, Data Scientist
2. FAO Statistics Division, Investment Statistician
3. FAO Statistics Division, Statistician
4. National Iranian Oil Company, Investment Analyst


Note

(MAX 1.000 caratteri):
La Scuola di Dottorato ha aderito nel 2019 a CIVICA (The European University of Social Sciences), un consorzio di 8 università partner finanziato dall’UE nell’ambito di Erasmus+ 2019, che ha, tra i suoi obbiettivi, la creazione di uno spazio europeo integrato per la formazione dei dottorandi/dottori di ricerca.


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


4. Struttura formativa

Attività didattica disciplinare e interdisciplinare

Insegnamenti ad hoc previsti nell'iter formativo Tot CFU: 0   n.ro insegnamenti: 24   di cui è prevista verifica finale: 24  
Insegnamenti mutuati da corsi di laurea magistrale NO      
Insegnamenti mutuati da corsi di laurea (primo livello) NO      
Cicli seminariali SI  
Soggiorni di ricerca (ITALIA - al di fuori delle istituzioni coinvolte) NO      
Soggiorni di ricerca (ESTERO nell’ambito delle istituzioni coinvolte) NO      
Soggiorni di ricerca (ESTERO - al di fuori delle istituzioni coinvolte) SI     Periodo medio previsto (in mesi per studente): 3  


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

Tipologia  Descrizione sintetica (max 500 caratteri per ogni descrizione)
Linguistica La conoscenza dell’inglese a livello almeno pari a B2 Consiglio d’Europa è prerequisito per l’ammissione. Il perfezionamento linguistico è poi acquisito attraverso gli insegnamenti del piano studi tutti impartiti in inglese. Inoltre i dottorandi possono frequentare due corsi di English for Academic Purposes, finalizzati a sviluppare le capacità di comunicazione scritta e orale in ambito accademico (scrittura di paper, presentazioni a convegni). Per gli stranieri è offerto un corso di italiano.  
Informatica La conoscenza di metodi computazionali avanzati e tecniche di programmazione è essenziale.Molti corsi utilizzano i software R;Matlab;Stata,altri prevedono procedure di approssimazione numerica e stocastica e ottimizzazione.Per tesi che richiedono tecniche computazionali avanzate e analisi dati con ampiezze campionarie o di dimensionalità,gli stud devono acquisire capacità di programmazione(Matlab,Julia,C,C+)e gestione database. ITEC Bocconi offre corsi di informatica www.unibocconi.it/itec  
Gestione della ricerca, della conoscenza dei sistemi di ricerca e dei sistemi di finanziamento Formazione nella gestione della ricerca: svolta dai tutor di ogni dottorando e con la presentazione di progetti in seminari ad hoc. La conoscenza dei sistemi di ricerca internazionali è rafforzata attraverso periodi di studio e/o conferenze all'estero e con la frequenza di seminari e corsi in sede impartiti da studiosi internazionali. Conoscenza sistemi di finanziamento: assicurata tramite presentazione del direttore e di esperti e materiale informativo (sito, guide scritte, e-mail).  
Valorizzazione dei risultati della ricerca e della proprietà intellettuale Il PhD sostiene e promuove la diffusione e valorizzazione dei risultati scientifici dei dottorandi attraverso lo stimolo alla loro pubblicazione su riviste scientifiche di alto prestigio,l’organizzazione di workshop e convegni, l’assegnazione di specifici fondi destinati ai dottorandi per presentare i propri risultati a convegni in Italia e all’estero. Nel 2019 il Dottorato ha finanziato 27 trasferte per presentazione di paper in conferenze, summer school e visiting period.  


Note

(MAX 1.000 caratteri):
Il piano studi individuale dello studente prevede 22 insegnamenti.

5. Posti, borse e budget per la ricerca

Posti, borse e budget per la ricerca

Descrizione Ciclo 36° Anagrafe dottorandi (35°) Ciclo 35° (Tabella POSTI)
A - Posti banditi
(messi a concorso)
 
1. Posti banditi con borsa   N. 7   4   4 (4) (4)  
2. Posti coperti da assegni di ricerca     0    
3. Posti coperti da contratti di apprendistato     0    
Sub totale posti finanziati (A1+A2+A3)   N. 7   N. 4   4 (4)  
4. Eventuali posti senza borsa   N. 2   0   1  
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. 9   N. 4   5 (4)  
DI CUI CON BORSA = TOTALE – A4 - F   N. 7   N. 4   4 (4)  
Importo della borsa
(importo annuale al lordo degli oneri previdenziali a carico del percipiente)
 
Euro: 20.280,00      
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): 10,10      
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)



Nota: il budget complessivamente a disposizione del corso per soggiorni all’estero è calcolato considerando la percentuale di maggiorazione della borsa, il numero di mesi all’estero, il numero di anni del corso e il numero di studenti con borsa.
 
Euro: 21.985,00      
Eventuali note:
(max 500 caratteri)
Importo della borsa:20.280€ al 1° e 2° anno e 15.343€ al 3° e 4° anno.La % del budget pro-capite annuo per attività di ricerca in Italia e all’estero e la % dell’importo aggiuntivo della borsa per soggiorno estero sono calcolati sull’ammontare lordo della borsa ministeriale(15.343 €).Budget per soggiorni estero: l’importo indicato corrisponde al valore min. dei fondi stimati necessari ed è calcolato sulla durata media per studente dei soggiorni all’estero.Gli esborsi potrebbero essere superiori
 

Attenzione: i dati di questa sezione relativi agli iscritti al ciclo precedente vengono aggiornati utilizzando le informazioni inserite nella piattaforma ANS/PL fino al giorno della chiusura della scheda anagrafe .

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

FONTE  Importo (facoltativo) Descrizione Tipologia
(max 200 caratteri)
Fondi Ministeriali    
Progetti competitivi o fondi messi a disposizione dal proponente    
Fondi di ateneo    
Finanziamenti esterni    
Altro    


Note


6. Strutture operative e scientifiche

Strutture operative e scientifiche

Tipologia Descrizione sintetica (max 500 caratteri per ogni descrizione)
Attrezzature e/o Laboratori   Per attività di ricerca previste dalPhD sono necessarie attrezzature informatiche,che vengono fornite agli studenti.In supporto a studenti e giovani ricercatori in diverse aree disciplinari sono disponibili: lab.scientifico di ricerca empirica per le scienzesociali-Bocconi Experimental Laboratory for the SocialSciences- e centro di ricerca BocconiInstitute for DataScience and Analytics nell'impiego di strumenti avanzati della statistica,della mate applicata,dell'econometria e dell'informatica  
Patrimonio librario   consistenza in volumi e copertura delle tematiche del corso   I dottorandi possono usufruire della Biblioteca e del prestito interbibliotecario. Le collezioni digitali (32322riviste elettroniche,119510e-books,92 banchedati) sono accessibili on e off Campus. Le collezioni cartacee (887678vol, 522 titoli periodici) sono consultabili nelle sale di lettura (circa 660 posti).I dottorandi possono richiedere supporto nell’utilizzo delle banche dati.
È stata istituita biblioteca del PhD (libri utilizzati nei corsi di docenti interni e VP e segnalati dagli stud).
 
abbonamenti a riviste (numero, annate possedute, copertura della tematiche del corso)   Le vaste ed aggiornate collezioni della Biblioteca di Ateneo forniscono una copertura più che adeguata alle tematiche del corso. Per dettagli consultare il sito all’indirizzo: www.unibocconi.it/biblioteca.  
E-resources   Banche dati (accesso al contenuto di insiemi di riviste e/o collane editoriali)   I dottorandi hanno accesso a tutte le 92 banche dati della biblioteca Bocconi, fra le quali in area
Statistica e Economia-Finanza:
American Mathematical Society, Mathscinet
Scopus; Web of science; Bloomberg
Business source complete; CRSS; Datastream
DCM Analytics; EconLit; EIU.com; Factiva;
IvyDB; LexisNexis;OECD iLibrary; Passport GMID
ScienceDirect; Sole 24 Ore.com; UN commodity trade statistics database; WRDS; Zephyr.
 
Software specificatamente attinenti ai settori di ricerca previsti   Nei PC dei dottorandi vengono installati i principali software e applicativi scientifici utili per la ricerca, fra i quali ad esempio: R, Matlab, SAS, Stata.  
Spazi e risorse per i dottorandi e per il calcolo elettronico   I dottorandi partecipano alle attività didattiche in aule di lezione e meeting rooms che l’università rende disponibili.Possono svolgere attività di studio e ricerca individuale nei 3 uffici loro dedicati(tot.19 postazioni PC)presso dip.Scienze delle Decisioni.Nei principali edifici del campus è attiva rete wireless gratuita.Ai dottorandi che ne fanno richiesta è dato accesso ai server del Bocconi Institute of Data Science and Analytics e del dip.Scienze delle Decisioni, per il calcolo avanzato  
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):
Qualsiasi laurea magistrale (o titolo straniero ritenuto idoneo) è valutata dalla Commissione Ammissioni al fine di verificare la possibilità di seguire con profitto gli insegnamenti previsti dal Dottorato di Ricerca.
 


Modalità di ammissione

Modalità di ammissione
Titoli
Lingua
Altro
 
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: 80  


Note

(MAX 1.000 caratteri):
L’Università offre ai dottorandi un corso per imparare a insegnare: “PhD BEAT - Bocconi Excellence in Advanced Teaching”. Frequentare il corso è prerequisito per poter svolgere attività didattica; è invece consigliato per svolgere attività di tutorato.
E’ previsto che i dottorandi possano svolgere attività didattica con i seguenti limiti:
- no didattica al primo anno di corso
- sì a partire dal secondo anno, con impegno man mano crescente fino a un MASSIMO di 80 ore annue
- occorre sempre autorizzazione del coordinatore del dottorato per la compatibilità con l’impegno a tempo pieno previsto per i dottorati.

Le ore di didattica svolte sono sempre remunerate al dottorando.
Un’ora di didattica è equiparata a 4 ore di tutoraggio.



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 ***   NO    


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   NO
 
 
• 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 )   NO    
• 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:
Ob. formativi del PhD in linea con quelli ministeriali:
Analizzare meccanismi che governano natura di dati strutturati e non,loro produzione, acquisizione e integrazione da fonti eterogenee, gestione e cura
Acquisire competenze riguardanti modalità con cui si estrae conoscenza dai dati, non solo con l’analisi stat tradizionale,ma anche con metodi di data mining e machine learning che consentono di apprendere dai dati modelli predittivi e pattern emergenti
Il collegio docenti del PhD include nuove competenze nell’area machine learning e computer science;l’offerta formativa è arricchita con:
corsi teorici e applicati su Machine Learning, Computer Science e Optimization,
l’innovativa SummerSchool in Advanced Statistics and Probability
corsi monografici svolti da Visiting Prof di prestigio int
Il PhD ha sempre offerto l'accesso a una rete di collaborazioni internaz che permette di svolgere ricerca alla frontiera anche su temi di statistical learning, Data Science e Computer Science
 
• 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   NO    
presenza di un tema centrale che aggreghi coerentemente discipline e metodologie diverse, anche con riferimento alle aree ERC   SI   Motivazione:
Il dottorato in Statistics and Computer Science è interdisciplinare in quanto i temi centrali della statistica e del "data science" sono affrontati in modo ampio, sia nella conoscenza e sviluppo dei metodi statistici e probabilistici per governare situazioni di incertezza e rischio, che negli aspetti computazionali e informatici per gestire e analizzare grandi masse di dati. Tali conoscenze sono poi applicabili a diversi ambiti ed in particolare a quello economico-finanziario. I temi trattati sono coerenti con le aree ERC PE1 (Mathematics: All areas of mathematics, pure and applied, plus mathematical foundations of computer science, mathematical physics and statistics) e PE6 (Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems) e coinvolgono temi nelle aree SH1 (in particolare SH1_3, SH1_6 e SH1_7) e LS2 (in paricolare LS2_12)
 


Chiusura proposta e trasmissione: 26/05/2020


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