BIG DATA MANAGEMENT
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di dottorato in **Big Data Management** presso l'Università degli Studi di Salerno si propone di formare ricercatori e professionisti altamente qualificati nei campi dell'implementazione tecnologica e dello sfruttamento economico-statistico dei **big data**. L'obiettivo è fornire una solida preparazione metodologica e competenze avanzate nell'analisi dei dati, nel management e nell'utilizzo delle **smart technologies** per l'innovazione e la creazione di valore nelle organizzazioni.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un approccio interdisciplinare, combinando corsi teorici e attività pratiche. Gli studenti approfondiranno le metodologie della ricerca, sia pura che applicata, e si specializzeranno in **data analytics**, **data management**, e gestione strategica dei dati. Sono previste attività di laboratorio, seminari, e project work per sviluppare competenze pratiche e favorire la collaborazione con aziende e istituzioni del territorio.
Competenze acquisite
Al termine del corso, i dottori di ricerca avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi dei **big data**, nella progettazione e gestione di sistemi di data management, e nell'applicazione di tecniche di **machine learning** e **intelligenza artificiale**. Saranno in grado di interpretare i dati, estrarre informazioni utili, e sviluppare soluzioni innovative per problemi complessi. Avranno, inoltre, competenze di comunicazione e presentazione dei risultati della ricerca.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore del **Big Data Management**. L'automazione dei processi di analisi, l'utilizzo di algoritmi di **machine learning** per l'estrazione di informazioni e la previsione, e l'implementazione di sistemi intelligenti per la gestione dei dati stanno ridefinendo i ruoli professionali. L'I.A. permette di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente e di ottenere risultati più accurati e tempestivi.
Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici. La domanda di professionisti in grado di sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A. per l'analisi dei dati è in crescita. Tuttavia, la competizione sarà alta. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, di sviluppare competenze trasversali come la capacità di comunicare i risultati in modo efficace e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A.
Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza approfondita di **linguaggi di programmazione** come Python e R, la familiarità con i framework di **machine learning** come TensorFlow e PyTorch, e la capacità di lavorare con piattaforme di **cloud computing** come AWS, Azure e Google Cloud. È fondamentale sviluppare anche competenze di **problem solving**, pensiero critico e capacità di adattamento per affrontare le sfide del mercato del lavoro in continua evoluzione.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Competenze avanzate in machine learning e deep learning
Approfondire la conoscenza di algoritmi complessi, modelli di **deep learning** e tecniche di ottimizzazione. Sviluppare la capacità di applicare queste tecniche a problemi reali di **big data**.Competenze di data engineering e cloud computing
Acquisire familiarità con le piattaforme di **cloud computing** (AWS, Azure, Google Cloud), i sistemi di gestione di dati distribuiti (Spark, Hadoop) e le tecniche di **data pipeline**.Competenze di comunicazione e visualizzazione dei dati
Sviluppare la capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro ed efficace, utilizzando strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau e Power BI. Imparare a raccontare storie basate sui dati.success routines
Formazione continua e aggiornamento costante
Seguire corsi online, partecipare a workshop e conferenze, e leggere pubblicazioni scientifiche per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie nel campo dell'I.A. e dei **big data**.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, interagire con altri professionisti e ricercatori, e collaborare a progetti di ricerca per ampliare la propria rete professionale e condividere conoscenze ed esperienze.esperienze utili
Progetti pratici e project work
Svolgere progetti pratici e project work che coinvolgano l'analisi di **big data**, l'applicazione di tecniche di **machine learning** e la creazione di soluzioni innovative per problemi reali. Questi progetti permettono di acquisire esperienza pratica e di dimostrare le proprie competenze.Stage e collaborazioni con aziende
Svolgere stage e collaborazioni con aziende del settore per acquisire esperienza diretta nel mondo del lavoro, comprendere le esigenze delle aziende e applicare le proprie competenze in contesti reali. L'Università di Salerno offre opportunità di collaborazione con aziende del territorio.Segnala un problema
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