DIGITAL TRANSFORMATION: TECNOLOGIA, DIRITTO ED ETICA
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Master Universitario di II livello in "Digital Transformation: tecnologia, diritto ed etica" presso l'Università degli Studi del Molise si propone di formare professionisti altamente specializzati, capaci di guidare la trasformazione digitale in contesti pubblici e privati. Il corso affronta le sfide tecnologiche della digitalizzazione, con un focus sulle implicazioni etiche e giuridiche delle tecnologie emergenti, offrendo una preparazione completa per affrontare le sfide del futuro digitale.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un approccio multidisciplinare, combinando lezioni frontali, workshop e project work. I corsi coprono aree chiave come la tecnologia digitale, il diritto dell'informatica, l'etica dell'I.A., la sicurezza informatica e la gestione dei dati. Le metodologie didattiche includono studi di casi, simulazioni e l'utilizzo di strumenti digitali avanzati, con un'attenzione particolare alle specificità del contesto molisano e alle esigenze del territorio.
Competenze acquisite
Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella governance della trasformazione digitale, nella gestione dei progetti digitali, nella valutazione dei rischi e nella conformità normativa. Saranno in grado di analizzare e interpretare le implicazioni etiche e legali delle nuove tecnologie, di sviluppare strategie di digitalizzazione sostenibili e di promuovere l'innovazione all'interno delle organizzazioni. Il master fornisce, inoltre, una solida preparazione per affrontare le sfide del mondo del lavoro in continua evoluzione, con particolare attenzione alle opportunità offerte nel Molise.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della trasformazione digitale. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e la personalizzazione dei servizi sono solo alcune delle applicazioni che stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende e le pubbliche amministrazioni operano. L'I.A. sta portando a una maggiore efficienza, a una migliore presa di decisioni basate sui dati e a una customer experience più avanzata. Questo implica una crescente domanda di professionisti in grado di comprendere e gestire queste nuove tecnologie.
I laureati in Digital Transformation si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione e l'implementazione di soluzioni basate sull'I.A., la gestione dei dati e la garanzia della conformità normativa. Tuttavia, dovranno anche affrontare sfide significative, come la necessità di aggiornare costantemente le proprie competenze, di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. e di collaborare efficacemente con sistemi intelligenti. La capacità di adattamento e l'apprendimento continuo saranno fondamentali.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze specifiche, come la conoscenza dei linguaggi di programmazione per l'I.A. (es. Python), la capacità di analizzare e interpretare grandi quantità di dati, e la comprensione dei principi di etica dell'I.A.. Sarà inoltre essenziale sviluppare competenze trasversali, come la capacità di problem solving, il pensiero critico e la comunicazione efficace. La capacità di collaborare con team multidisciplinari e di adattarsi a contesti in rapida evoluzione sarà cruciale.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Comprensione dei principi di intelligenza artificiale e machine learning
Studiare i concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning, inclusi algoritmi, modelli e metodologie. Approfondire le basi teoriche attraverso corsi online (es. Coursera, edX) e libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.Competenze di data analysis e data visualization
Acquisire familiarità con gli strumenti di analisi dei dati (es. Python con librerie come Pandas e Scikit-learn, R) e di visualizzazione (es. Tableau, Power BI). Praticare l'analisi di dataset reali e partecipare a competizioni di data science (es. Kaggle).Competenze in cybersecurity e data privacy
Studiare le normative sulla protezione dei dati (es. GDPR), le tecniche di sicurezza informatica e le best practices per la gestione dei dati sensibili. Seguire corsi specializzati e ottenere certificazioni (es. CISSP, CISM).routine di successo
Aggiornamento continuo
Dedicare tempo regolarmente all'apprendimento di nuove tecnologie e metodologie. Seguire blog specializzati, partecipare a webinar e conferenze, e leggere pubblicazioni scientifiche.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori, e collaborare a progetti open source. Utilizzare piattaforme come LinkedIn per costruire e mantenere la propria rete professionale.Pensiero critico e problem solving
Praticare il pensiero critico e il problem solving attraverso la risoluzione di casi studio, la partecipazione a hackathon e la sperimentazione di nuove soluzioni. Sviluppare la capacità di analizzare problemi complessi e di trovare soluzioni innovative.esperienze utili
Progetti pratici e project work
Svolgere progetti pratici che coinvolgano l'utilizzo di I.A. e tecnologie emergenti. Partecipare a project work in collaborazione con aziende e istituzioni, applicando le conoscenze acquisite in contesti reali.Stage e tirocini in aziende innovative
Effettuare stage e tirocini presso aziende all'avanguardia nel settore della trasformazione digitale e dell'I.A., sia in Italia che all'estero. Acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mercato del lavoro.Partecipazione a eventi e workshop
Partecipare a eventi, workshop e conferenze sul tema della trasformazione digitale e dell'I.A., sia in presenza che online. Interagire con esperti del settore e ampliare la propria rete di contatti.Segnala un problema
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