Data Science Computazionale (BOLZANO)

Libera Università di BOLZANO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di Laurea Magistrale in Data Science Computazionale presso la Libera Università di Bolzano si propone di formare professionisti in grado di sviluppare sistemi informativi di nuova generazione. Questi sistemi sono progettati per descrivere e gestire i dati, scoprire nuove relazioni e fatti, fare previsioni accurate e supportare i decisori. Il programma si concentra sull'intersezione tra informatica, matematica e domini applicativi, offrendo una solida base in computer science, metodi IT per la gestione di big data, strumenti matematici per l'analisi dei dati, tecniche di I.A. per l'estrazione di conoscenza e interazione uomo-macchina. Gli studenti partecipano a ricerche all'avanguardia e applicano le loro competenze a dati reali provenienti da settori come business information systems, turismo, bioinformatica, sanità, IoT, industria 4.0 e agricoltura.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un approccio multidisciplinare che include informatica, matematica e domini applicativi. Gli studenti acquisiscono competenze in gestione e ingegnerizzazione di big data, strumenti matematici per l'interpretazione e l'analisi dei dati, tecniche di I.A. e interazione uomo-macchina. Il programma include corsi teorici e pratici, laboratori, e progetti di ricerca in collaborazione con aziende leader del settore e istituti di ricerca.
Competenze acquisite
I laureati acquisiscono competenze avanzate nella gestione e analisi di dati complessi, nello sviluppo di sistemi di I.A., e nell'applicazione di queste competenze a problemi reali. Sono in grado di progettare e implementare soluzioni innovative per l'estrazione di conoscenza dai dati, il supporto alle decisioni e l'ottimizzazione dei processi. Le competenze includono anche la capacità di collaborare in team multidisciplinari e di comunicare efficacemente i risultati delle analisi.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della data science. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'implementazione di modelli di machine learning sempre più sofisticati e l'utilizzo di I.A. generativa per l'analisi e la visualizzazione dei dati stanno ridefinendo le competenze richieste. I data scientist devono ora essere in grado di sviluppare, implementare e gestire sistemi di I.A. complessi, oltre a comprendere le implicazioni etiche e sociali dell'utilizzo dei dati.
I laureati in Data Science Computazionale avranno l'opportunità di guidare l'innovazione in molti settori, sviluppando soluzioni basate sull'I.A. per problemi complessi. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, la gestione di grandi quantità di dati e la garanzia della privacy e della sicurezza dei dati. La capacità di collaborare con team multidisciplinari e di comunicare efficacemente i risultati delle analisi sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, cloud computing e big data analytics. Sarà inoltre essenziale sviluppare competenze trasversali come la capacità di problem-solving, il pensiero critico e la comunicazione efficace. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e della protezione dei dati sarà sempre più importante.

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competenze da sviluppare

Competenze avanzate in machine learning e deep learning

Approfondire la conoscenza dei modelli di deep learning, come reti neurali convoluzionali e ricorrenti, e delle tecniche di machine learning avanzate, come transfer learning e reinforcement learning. Imparare ad applicare queste tecniche a problemi reali.

Competenze in cloud computing e big data

Acquisire familiarità con le piattaforme cloud (AWS, Google Cloud, Azure) e con gli strumenti per la gestione e l'analisi di big data (Spark, Hadoop). Imparare a progettare e implementare soluzioni scalabili e performanti.

Competenze in etica dell'I.A. e privacy dei dati

Comprendere le implicazioni etiche dell'I.A., le normative sulla protezione dei dati (GDPR) e le tecniche per garantire la privacy e la sicurezza dei dati. Seguire corsi e workshop sull'etica dell'I.A. e sulla privacy.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Seguire regolarmente corsi online, leggere pubblicazioni scientifiche e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie nel campo della data science e dell'I.A.

Pratica costante

Lavorare su progetti personali e partecipare a competizioni di data science (Kaggle) per applicare le competenze acquisite e migliorare le proprie capacità di problem-solving.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, connettersi con altri professionisti della data science e collaborare a progetti di ricerca per ampliare la propria rete professionale e condividere conoscenze.

esperienze utili

Progetti di ricerca applicata

Partecipare a progetti di ricerca applicata in collaborazione con aziende o istituti di ricerca per acquisire esperienza pratica nell'utilizzo di tecniche di I.A. e machine learning per risolvere problemi reali.

Stage in aziende innovative

Svolgere stage in aziende che operano nel campo dell'I.A. e della data science per acquisire esperienza diretta nel settore e conoscere le ultime tecnologie e tendenze.

Partecipazione a hackathon e competizioni

Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze, imparare nuove tecniche e fare networking con altri professionisti del settore.

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