Computer Science and Engineering - Ingegneria Informatica (MILANO)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica presso il Politecnico di Milano si propone di formare ingegneri con una solida preparazione culturale e la capacità di sviluppare e utilizzare metodi e strumenti informatici con sensibilità ingegneristica. L'obiettivo è preparare professionisti in grado di affrontare un'ampia gamma di applicazioni, rispondendo alle esigenze di un settore in continua evoluzione, grazie all'emergere di nuove tecnologie e necessità.
Piano di studi
Il piano di studi è caratterizzato da un numero limitato di insegnamenti obbligatori, offrendo allo studente la possibilità di personalizzare il proprio percorso formativo. Il corso propone due indirizzi e undici percorsi di specializzazione, consentendo agli studenti di focalizzarsi su aree specifiche dell'ingegneria informatica. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, progetti di laboratorio e attività di gruppo, per favorire l'apprendimento teorico-pratico.
Competenze acquisite
I laureati in Ingegneria Informatica acquisiscono competenze avanzate in diversi ambiti, tra cui intelligenza artificiale, sicurezza informatica, sviluppo software, reti di calcolatori e sistemi embedded. Sono in grado di progettare, sviluppare e gestire sistemi informatici complessi, applicando metodologie ingegneristiche e utilizzando strumenti all'avanguardia. Acquisiranno inoltre capacità di problem solving, pensiero critico e lavoro di squadra, fondamentali per il successo professionale.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria informatica, automatizzando processi, ottimizzando lo sviluppo software e creando nuove opportunità. L'automazione dei compiti ripetitivi e l'implementazione di algoritmi di machine learning stanno migliorando l'efficienza e la produttività. L'I.A. è sempre più integrata in applicazioni e sistemi, richiedendo competenze specialistiche per la progettazione, lo sviluppo e la manutenzione.
I laureati in Ingegneria Informatica avranno l'opportunità di lavorare su progetti all'avanguardia, sviluppando soluzioni innovative basate sull'I.A.. Le sfide includono la necessità di affrontare questioni etiche legate all'I.A., garantire la sicurezza dei sistemi e collaborare efficacemente con l'I.A.. La domanda di professionisti con competenze in I.A., machine learning e data science è in costante crescita, offrendo prospettive di carriera entusiasmanti.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in programmazione avanzata, analisi dei dati, sviluppo di algoritmi di machine learning e comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A.. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comunicare efficacemente con esperti di diverse aree sarà fondamentale. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle competenze saranno essenziali per rimanere competitivi.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo nel campo dell'ingegneria informatica, con particolare attenzione all'I.A..
competenze da sviluppare
Competenze in machine learning e deep learning
Approfondire i concetti fondamentali e le tecniche avanzate di machine learning e deep learning. Acquisire familiarità con framework come TensorFlow e PyTorch. Partecipare a corsi online e workshop specializzati.Competenze in data science e data engineering
Imparare a raccogliere, pulire, analizzare e visualizzare dati. Acquisire familiarità con strumenti come Python, SQL e piattaforme cloud come AWS e Google Cloud. Studiare tecniche di data mining e data warehousing.Competenze in robotic process automation (rpa)
Comprendere i principi dell'RPA e come automatizzare i processi aziendali. Imparare a utilizzare strumenti RPA come UiPath o Automation Anywhere. Studiare casi studio di successo.Competenze in cybersecurity e ethical hacking
Acquisire conoscenze sui principi di sicurezza informatica, le minacce e le vulnerabilità. Imparare a utilizzare strumenti di ethical hacking per testare la sicurezza dei sistemi. Ottenere certificazioni come Certified Ethical Hacker (CEH).routine di successo
Lettura e studio costante
Leggere regolarmente libri, articoli e blog sull'I.A., il machine learning e le tecnologie emergenti. Seguire i principali esperti del settore sui social media e partecipare a webinar e conferenze.Pratica e sperimentazione
Sperimentare con progetti personali e partecipare a competizioni di machine learning (ad esempio, Kaggle). Creare un portfolio di progetti per dimostrare le proprie competenze.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e collaborare a progetti con altri studenti e ricercatori. Utilizzare piattaforme come LinkedIn per costruire e mantenere la propria rete professionale.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende all'avanguardia
Svolgere stage e tirocini presso aziende che operano nel campo dell'I.A., del machine learning, della data science e della cybersecurity. Acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mondo del lavoro.Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università o centri di ricerca, focalizzati sull'I.A. e le sue applicazioni. Contribuire alla pubblicazione di articoli scientifici.Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di I.A. e data science per mettere alla prova le proprie competenze, collaborare con altri professionisti e risolvere problemi reali.Segnala un problema
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