Informatica (MILANO)

Università degli Studi di MILANO-BICOCCA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Informatica presso l'Università degli Studi di Milano-Bicocca mira a fornire una solida preparazione nelle discipline fondamentali dell'informatica, preparando gli studenti a sviluppare soluzioni innovative nel campo dell'elaborazione e dell'automazione. Il corso si concentra sull'acquisizione di competenze teoriche e pratiche, con unattenzione particolare all'architettura degli elaboratori, alle reti, ai sistemi operativi, alla programmazione, agli algoritmi e ai database. L'obiettivo è formare professionisti in grado di affrontare le sfide del settore informatico, sia come sviluppatori che come consulenti o amministratori di sistema.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso strutturato in tre anni, con un totale di 180 CFU. Il curriculum include corsi obbligatori e opzionali, che coprono un'ampia gamma di argomenti, tra cui architettura dei calcolatori, sistemi operativi, reti di calcolatori, programmazione, algoritmi e strutture dati, basi di dati, ingegneria del software e sicurezza informatica. Sono previste attività di laboratorio, progetti e tirocini per favorire l'apprendimento pratico e l'applicazione delle conoscenze acquisite. L'Università di Milano-Bicocca offre anche la possibilità di specializzarsi in aree specifiche, come intelligenza artificiale, bioinformatica o robotica.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Informatica acquisiranno competenze avanzate nella progettazione, nello sviluppo e nella gestione di sistemi software. Saranno in grado di analizzare problemi complessi, progettare soluzioni efficaci e implementarle utilizzando le tecnologie più recenti. Le competenze acquisite includono la capacità di programmare in diversi linguaggi, di gestire database, di progettare reti informatiche e di garantire la sicurezza dei sistemi. I laureati saranno preparati per affrontare le sfide del mercato del lavoro, sia in ambito nazionale che internazionale, e per proseguire gli studi con master di secondo livello.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore informatico, automatizzando compiti ripetitivi, migliorando l'efficienza e creando nuove opportunità. L'automazione dei processi di sviluppo software, l'utilizzo di algoritmi di machine learning per l'analisi dei dati e la crescente importanza dell'intelligenza artificiale nelle applicazioni web e mobile sono solo alcuni esempi dell'impatto dell'I.A. I laureati in informatica si troveranno a collaborare sempre più strettamente con sistemi intelligenti, sviluppando e gestendo applicazioni basate sull'I.A.

  • I laureati in informatica avranno l'opportunità di specializzarsi in aree emergenti come l'I.A. generativa, il machine learning, il deep learning e la robotica. Le sfide includono la necessità di acquisire nuove competenze, come la capacità di progettare e addestrare modelli di I.A., di comprendere i principi dell'etica dell'I.A. e di collaborare efficacemente con i sistemi intelligenti. La domanda di professionisti in grado di sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A. è in costante crescita, offrendo prospettive di carriera molto interessanti.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze trasversali, come la capacità di problem solving, il pensiero critico e la comunicazione efficace. La conoscenza dei framework di I.A. più diffusi (es. TensorFlow, PyTorch) e la capacità di lavorare con grandi quantità di dati saranno fondamentali. Inoltre, la capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di apprendere continuamente nuove competenze sarà essenziale per avere successo in questo settore in rapida evoluzione.

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competenze da sviluppare

Competenze in machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i fondamenti teorici e le tecniche pratiche del machine learning e del deep learning. Studiare i principali algoritmi, le architetture di rete neurale e le metodologie di addestramento. Approfondire l'uso di framework come TensorFlow e PyTorch. Partecipare a corsi online e workshop specializzati.
Competenze di data science e data engineering
Imparare a raccogliere, pulire, analizzare e visualizzare grandi quantità di dati. Acquisire familiarità con gli strumenti e le tecniche di data engineering per la gestione e l'elaborazione dei dati. Studiare linguaggi di programmazione come Python e R, e utilizzare librerie come Pandas e Scikit-learn.
Competenze di progettazione e sviluppo di sistemi ia
Acquisire la capacità di progettare, sviluppare e implementare sistemi basati sull'I.A., dalla fase di ideazione alla messa in produzione. Comprendere i principi dell'architettura dei sistemi, della sicurezza e dell'etica dell'I.A.. Sviluppare progetti pratici e partecipare a competizioni di I.A..

routine di successo

Apprendimento continuo
Dedicare tempo quotidiano all'apprendimento di nuove tecnologie e metodologie. Seguire corsi online, leggere articoli scientifici e partecipare a webinar. Iscriversi a newsletter e blog specializzati nel settore dell'I.A..
Pratica costante
Sviluppare progetti personali e partecipare a competizioni di programmazione e I.A.. Mettere in pratica le competenze acquisite attraverso lo sviluppo di applicazioni e sistemi. Sperimentare con diversi framework e librerie.
Networking e collaborazione
Partecipare a conferenze, meetup e eventi del settore. Connettersi con professionisti e ricercatori nel campo dell'I.A.. Collaborare a progetti open source e condividere le proprie conoscenze.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende all'avanguardia
Svolgere stage e tirocini presso aziende che operano nel campo dell'I.A., come Google, Amazon, Microsoft o startup innovative. Acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mercato del lavoro.
Partecipazione a progetti di ricerca
Collaborare a progetti di ricerca presso università o centri di ricerca specializzati in I.A.. Acquisire competenze nella ricerca scientifica e contribuire all'avanzamento delle conoscenze nel settore.
Sviluppo di progetti open source
Contribuire allo sviluppo di progetti open source nel campo dell'I.A., come TensorFlow, PyTorch o scikit-learn. Migliorare le proprie competenze di programmazione e collaborare con una comunità di sviluppatori.

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