Informatica (BOLZANO)

Libera Università di BOLZANO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea in Informatica presso la Libera Università di Bolzano (UNIBZ) offre una solida preparazione nei fondamenti dell'informatica e della matematica, integrata con lo studio di metodologie e tecnologie informatiche avanzate. L'obiettivo è fornire agli studenti gli strumenti per affrontare la risoluzione di problemi in diversi contesti applicativi e nel mondo del lavoro. Il corso si distingue per l'attenzione alle tre lingue (italiano, tedesco e inglese) e per l'integrazione di competenze trasversali.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un primo anno dedicato ai fondamenti di matematica e informatica, essenziali per gli insegnamenti successivi. Gli anni successivi approfondiscono le metodologie e tecniche informatiche, con focus su design e sviluppo di tecnologie e strumenti, analisi della loro complessità e applicabilità, e utilizzo in sistemi applicativi. Il corso include esercitazioni e progetti in piccoli gruppi, oltre alla possibilità di tirocini. L'ultima parte del percorso formativo permette la personalizzazione del piano di studio, con insegnamenti specialistici in ingegneria del software e sviluppo di software basato sull'I.A.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiscono competenze tecniche avanzate, tra cui la capacità di progettare, sviluppare e analizzare sistemi software complessi. Sono in grado di applicare le conoscenze informatiche per risolvere problemi in diversi settori, con particolare attenzione all'I.A. e all'ingegneria del software. Il corso sviluppa anche competenze trasversali come il lavoro di gruppo, la comunicazione e la gestione di progetti. La conoscenza delle tre lingue è un ulteriore valore aggiunto.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'informatica, automatizzando compiti ripetitivi, migliorando l'efficienza nello sviluppo software e creando nuove opportunità. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico stanno diventando strumenti fondamentali per le aziende. I professionisti dell'informatica devono adattarsi a questa evoluzione, integrando l'I.A. nei loro progetti e processi.

  • I laureati in informatica si troveranno di fronte a nuove sfide e opportunità. La richiesta di competenze in I.A., machine learning e data science è in crescita esponenziale. Allo stesso tempo, l'automazione potrebbe rendere obsoleti alcuni ruoli tradizionali. I professionisti dovranno concentrarsi sulla collaborazione uomo-macchina, sviluppando competenze di problem solving, pensiero critico e creatività.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze specifiche come la programmazione in Python, la conoscenza di framework di machine learning (es. TensorFlow, PyTorch) e la capacità di interpretare e analizzare dati complessi. Sarà inoltre fondamentale sviluppare competenze trasversali come la comunicazione efficace, il teamwork e la capacità di adattamento continuo.

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competenze da sviluppare

Programmazione in python
Acquisire una solida base di programmazione in Python, il linguaggio più utilizzato nel campo dell'I.A. e del data science. Imparare a utilizzare librerie come NumPy, Pandas e Scikit-learn.
Machine learning e deep learning
Studiare i concetti fondamentali di machine learning e deep learning. Approfondire la conoscenza di reti neurali, algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch.
Analisi e visualizzazione dei dati
Sviluppare competenze nell'analisi e visualizzazione dei dati. Imparare a utilizzare strumenti come Tableau, Power BI e matplotlib per estrarre informazioni utili dai dati e comunicarle in modo efficace.
Cloud computing
Acquisire familiarità con le piattaforme di cloud computing (es. AWS, Google Cloud, Azure). Imparare a utilizzare i servizi di I.A. offerti da queste piattaforme.

routine di successo

Apprendimento continuo
Seguire corsi online, leggere libri e articoli scientifici per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze dell'I.A. e dell'informatica. Partecipare a conferenze e workshop.
Pratica costante
Sperimentare con progetti personali, partecipare a competizioni di data science e contribuire a progetti open source per applicare le competenze acquisite e sviluppare nuove capacità.
Networking
Entrare in contatto con professionisti del settore, partecipare a eventi e forum online per ampliare la propria rete di contatti e condividere conoscenze.

esperienze utili

Tirocini e stage
Svolgere tirocini e stage in aziende che si occupano di I.A. o data science per acquisire esperienza pratica e comprendere le dinamiche del mondo del lavoro.
Progetti di ricerca
Partecipare a progetti di ricerca universitari o collaborare con centri di ricerca per approfondire le proprie conoscenze e contribuire all'avanzamento della scienza.
Sviluppo di un portfolio
Creare un portfolio online che mostri i propri progetti, competenze e risultati. Questo strumento sarà fondamentale per presentarsi ai potenziali datori di lavoro.

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