Informatica (NAPOLI)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Corso di Studio in Informatica presso l'Università degli Studi di Napoli "Parthenope" mira a formare figure professionali di Informatici, capaci di inserirsi immediatamente nel mondo del lavoro e di adattarsi all'evoluzione del settore. Il corso offre una solida preparazione di base, con una spiccata connotazione applicativa, attraverso la risoluzione di problemi concreti e l'utilizzo di strumenti avanzati.
Piano di studi
Il piano di studi prevede 18 esami, un colloquio di lingua inglese, un tirocinio aziendale obbligatorio e una prova finale. L'organizzazione didattica è strutturata in semestri, con la possibilità di iscrizione "NON a Tempo pieno" per studenti lavoratori. Il corso offre una piattaforma di e-learning per la disseminazione del materiale didattico e la comunicazione tra docenti e studenti.
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiscono competenze nel progetto e analisi di algoritmi, linguaggi di programmazione, sviluppo software, gestione di basi di dati, sistemi di calcolo e reti di calcolatori. Vengono inoltre sviluppate competenze in settori specifici come applicazioni web e mobile, elaborazione multimediale, I.A., e programmazione di sistemi paralleli e distribuiti. È prevista una formazione matematica di base e un approfondimento della lingua inglese tecnica.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando il settore informatico in modo radicale, automatizzando compiti ripetitivi e consentendo lo sviluppo di sistemi più intelligenti e reattivi. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico stanno diventando strumenti essenziali per le aziende, modificando le esigenze di competenze dei professionisti del settore.
Per i futuri laureati in Informatica, le opportunità sono molteplici: sviluppo di applicazioni basate sull'I.A., gestione di grandi quantità di dati, progettazione di sistemi intelligenti e consulenza per l'implementazione di soluzioni I.A.. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, la gestione delle implicazioni etiche dell'I.A. e la competizione con professionisti specializzati.
Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è fondamentale acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, analisi dei dati e cloud computing. La capacità di collaborare con sistemi I.A., di interpretare i risultati e di comunicare efficacemente le soluzioni proposte sarà sempre più richiesta.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Machine learning e deep learning
Approfondire i concetti fondamentali e le tecniche avanzate di machine learning e deep learning, attraverso corsi online, libri e progetti pratici. Imparare a utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch.Analisi e visualizzazione dei dati
Acquisire competenze nell'analisi dei dati con Python (librerie come Pandas e NumPy) e nella visualizzazione dei dati con strumenti come Tableau o Power BI. Partecipare a competizioni di data science (es. Kaggle).Cloud computing
Familiarizzarsi con le piattaforme cloud (AWS, Google Cloud Platform, Azure) e acquisire competenze nella gestione e nello sviluppo di applicazioni cloud-native. Ottenere certificazioni.Ingegneria del prompt
Sviluppare la capacità di interagire efficacemente con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4. Imparare a formulare prompt efficaci per ottenere i risultati desiderati e a valutare le risposte.Competenze di cybersecurity
Acquisire una solida comprensione dei principi di cybersecurity, inclusi i concetti di sicurezza delle reti, protezione dei dati e gestione delle minacce. Seguire corsi e ottenere certificazioni (es. CompTIA Security+).routine di successo
Apprendimento continuo
Dedicare tempo ogni settimana all'apprendimento di nuove tecnologie e metodologie. Seguire blog, podcast e canali YouTube di esperti del settore. Iscriversi a corsi online (es. Coursera, edX, Udacity).Networking professionale
Partecipare a conferenze, workshop e meetup del settore. Connettersi con professionisti del settore su LinkedIn e partecipare attivamente alle discussioni.Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare nuove tecnologie e creare prototipi di applicazioni e soluzioni. Utilizzare piattaforme come GitHub per condividere i propri progetti e collaborare con altri sviluppatori.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage e tirocini in aziende all'avanguardia nel settore dell'I.A. e dell'informatica. Cercare opportunità presso aziende come Google, Amazon, Microsoft, o startup innovative.Progetti personali e open source
Sviluppare progetti personali che dimostrino le proprie competenze in I.A. e informatica. Contribuire a progetti open source su GitHub per acquisire esperienza e visibilità.Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze, collaborare con altri professionisti e acquisire esperienza pratica.Segnala un problema
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