Big data engineering

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Master in Big Data Engineering del Politecnico di Milano si propone di formare professionisti altamente specializzati nei metodi e nelle tecniche per la gestione e l'analisi di grandi quantità di dati. L'obiettivo è fornire le competenze necessarie per la preparazione dei dati utilizzati dai Data Scientist e per la messa in produzione e ottimizzazione dei modelli di Machine Learning. Il corso si concentra sull'applicazione pratica delle tecnologie più avanzate, preparando i partecipanti a risolvere problemi complessi nel campo dell'ingegneria dei dati.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un approccio intensivo e pratico, con un focus su strumenti e tecnologie all'avanguardia. I partecipanti studieranno le basi dell'ingegneria dei dati, l'architettura dei sistemi distribuiti, i database NoSQL, le tecniche di data warehousing e data mining. Il corso include anche moduli dedicati all'analisi dei dati, al Machine Learning e alla visualizzazione dei dati. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, project work e seminari con esperti del settore.

• Competenze acquisite

  Al termine del Master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella progettazione, implementazione e gestione di sistemi di Big Data. Saranno in grado di utilizzare strumenti e framework come Hadoop, Spark, Kafka e Cloud Computing. Avranno una solida comprensione delle tecniche di Machine Learning e saranno in grado di applicarle per risolvere problemi reali. Le competenze acquisite includono anche la capacità di analizzare e interpretare grandi quantità di dati, comunicare efficacemente i risultati e lavorare in team multidisciplinari.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore del Big Data Engineering, automatizzando processi e migliorando l'efficienza. L'I.A. è utilizzata per l'estrazione di dati, la pulizia dei dati, la trasformazione dei dati e la gestione dei dati su larga scala. L'automazione dei flussi di lavoro e l'utilizzo di algoritmi di Machine Learning per l'analisi dei dati stanno diventando sempre più comuni, riducendo i tempi di elaborazione e migliorando la qualità dei risultati.

• Per i futuri laureati, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. L'aumento della domanda di professionisti in grado di progettare, implementare e gestire sistemi di I.A. e Big Data è significativo. Tuttavia, l'automazione dei compiti ripetitivi potrebbe ridurre la domanda di alcune competenze tradizionali. I laureati dovranno essere in grado di collaborare con i sistemi di I.A., interpretare i risultati e concentrarsi su attività a più alto valore aggiunto, come la progettazione di soluzioni e la strategia dei dati.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno sviluppare competenze avanzate in Machine Learning, Deep Learning e Cloud Computing. Sarà essenziale la capacità di comprendere e applicare algoritmi di I.A., nonché di utilizzare strumenti e framework come TensorFlow, PyTorch e AWS. Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi dei dati e di collaborare con team multidisciplinari sarà fondamentale.