Data engineering and applied intelligence

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Master in Data Engineering and Applied Intelligence del Politecnico di Milano mira a formare professionisti in grado di guidare la strategia dei dati aziendale. Il corso si concentra sulla creazione di team coesi di Data Engineer e Data Scientist, capaci di implementare strategie di dati globali e promuovere una cultura data-driven attraverso le diverse funzioni aziendali. Il programma didattico è progettato per fornire una solida base di conoscenze e competenze pratiche, preparando i partecipanti a affrontare le sfide del mondo del lavoro attuale e futuro.

• Piano di studi

  Il piano di studi del master prevede sei moduli didattici fondamentali: On-boarding, Data Engineering, Data Science and Artificial Intelligence, Digital Ecosystems and Data Strategy, Data Ingestion and Storage, e Data Preparation, Data Science. Questi moduli forniscono una panoramica completa delle competenze necessarie per la gestione dei dati. I partecipanti possono specializzarsi ulteriormente scegliendo tra i moduli di Data Pipeline Engineering and Optimization e Deep Learning, consentendo loro di approfondire le aree di interesse specifiche e di acquisire competenze avanzate.

• Competenze acquisite

  I laureati del master acquisiranno competenze avanzate in Data Engineering, Data Science e I.A., con un focus sulla loro applicazione pratica nel contesto aziendale. Saranno in grado di progettare, implementare e gestire infrastrutture di dati complesse, analizzare grandi quantità di dati, sviluppare modelli di I.A. e Machine Learning, e comunicare efficacemente i risultati a diversi stakeholder. Il master fornisce anche competenze in Digital Ecosystems e Data Strategy, preparando i partecipanti a guidare la trasformazione digitale delle aziende.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della Data Engineering e dell'Applied Intelligence. L'automazione dei processi di data processing, l'ottimizzazione delle data pipeline e lo sviluppo di modelli di I.A. sempre più sofisticati stanno ridefinendo i ruoli professionali. Le aziende si affidano sempre più all'I.A. per prendere decisioni basate sui dati, personalizzare l'esperienza cliente e ottimizzare le operazioni.

• I futuri laureati in questo campo avranno l'opportunità di guidare l'innovazione, sviluppando soluzioni di I.A. avanzate e gestendo grandi quantità di dati. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, affrontare questioni etiche legate all'I.A. e collaborare efficacemente con team multidisciplinari. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di comunicare in modo chiaro le implicazioni dei dati sarà fondamentale.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze in cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure), programmazione (Python, R), machine learning (TensorFlow, PyTorch), e data visualization. La capacità di risolvere problemi complessi, il pensiero critico e la creatività saranno competenze sempre più richieste.