La Fisica, così come altre discipline scientifiche, produce dati sempre più abbondanti e complessi. Le tecniche classiche di analisi dei dati diventano sempre più inadatte ai nuovi scenari che investono tutti i campi della Fisica, dalla Fisica delle alte energie alla Biofisica, dall’Astrofisica alla Fisica dei materiali, sconfinando poi in tutti gli altri campi della scienza [J. Byers, The Physics of Data, Nature 2017]. Il percorso punta a sviluppare nello studente le capacità modellistiche e interpretative che caratterizzano l’approccio della Fisica, anche nelle sue applicazioni interdisciplinari. Gli studenti da un lato apprenderanno competenze specifiche della Fisica, dall’altro acquisiranno gli strumenti che caratterizzano l’analisi dati moderna, come tecniche di intelligenza artificiale e machine learning. Una parte importante di questo percorso è la capacità di implementare sul calcolatore le tecniche apprese, e quindi il percorso punta sul “teaching by supervision”, dove gli studenti devono affrontare e portare a termine progetti individuali ed esercizi hands-on. Gli sbocchi di una Laurea magistrale seguendo un percorso di Fisica dei dati sono molteplici. Uno studente con una preparazione di questo genere trova una collocazione naturale nella ricerca, sia dentro che fuori l’accademia. Inoltre, l’approccio modellistico della Fisica offre strumenti interpretativi fondamentali per orientarsi nei dati di qualunque natura, rendendo lo studente una preziosa risorsa in campo industriale e dei servizi avanzati [Sole24ore, 2017].