Informatica (PADOVA)

Università degli Studi di PADOVA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea in Informatica presso l'Università degli Studi di Padova mira a fornire una solida base culturale in matematica e informatica, consentendo agli studenti di affrontare problemi complessi in diversi ambiti. L'obiettivo è sviluppare competenze tecniche e metodologiche per adattarsi all'evoluzione del settore ICT. Il corso si concentra anche sulla conoscenza dei diversi settori dell'informatica, sia teorici che applicativi, con particolare attenzione alle esigenze del mercato e delle industrie ICT.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo che include corsi di matematica, informatica teorica, ingegneria del software, reti di calcolatori, intelligenza artificiale e basi di dati. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, progetti e attività di laboratorio. L'approccio didattico è volto a sviluppare sia le competenze teoriche che quelle pratiche, preparando gli studenti ad affrontare le sfide del mondo del lavoro.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze nella progettazione e nello sviluppo di software, nella gestione di reti informatiche, nell'analisi di dati e nell'utilizzo di tecnologie web. Saranno in grado di risolvere problemi complessi, di adattarsi alle nuove tecnologie e di collaborare in team. Avranno inoltre una solida preparazione per proseguire gli studi con un corso di laurea magistrale.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'informatica, automatizzando compiti ripetitivi e consentendo lo sviluppo di sistemi più intelligenti e reattivi. 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 operano e interagiscono con i clienti. L'I.A. sta creando nuove opportunità in settori come lo sviluppo di software basati sull'I.A., la cybersecurity e l'analisi di dati su larga scala.
I laureati in Informatica si troveranno di fronte a sfide e opportunità significative. La crescente domanda di professionisti in grado di sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A. richiederà una solida comprensione dei principi dell'I.A., del machine learning e del deep learning. Allo stesso tempo, l'automazione dei compiti più semplici potrebbe portare a una riorganizzazione dei ruoli professionali, richiedendo una maggiore specializzazione e la capacità di collaborare con sistemi I.A.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze avanzate in programmazione, analisi di dati, cloud computing e cybersecurity. Sarà fondamentale acquisire familiarità con le principali piattaforme di I.A. come TensorFlow e PyTorch, e sviluppare capacità di problem solving e di pensiero critico. La capacità di comunicare efficacemente e di collaborare in team multidisciplinari sarà altrettanto importante.

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competenze da sviluppare

Machine learning e deep learning

Approfondire i concetti fondamentali e le architetture di machine learning e deep learning. Imparare ad utilizzare librerie come TensorFlow e PyTorch per la creazione e l'addestramento di modelli.

Analisi e visualizzazione dei dati

Acquisire competenze nell'utilizzo di strumenti di analisi dati come Python con Pandas e scikit-learn. Imparare a creare visualizzazioni efficaci con Tableau o Power BI.

Cloud computing e infrastrutture

Familiarizzarsi con le piattaforme cloud come AWS, Google Cloud Platform o Azure. Imparare a distribuire e gestire applicazioni su infrastrutture cloud.

Cybersecurity e sicurezza dei dati

Comprendere i principi della cybersecurity e le tecniche di protezione dei dati. Approfondire le tematiche relative alla sicurezza delle applicazioni e delle reti.

routine di successo

Apprendimento continuo

Dedica tempo ogni settimana all'apprendimento di nuove tecnologie e metodologie. Segui corsi online, leggi articoli e partecipa a webinar.

Pratica costante

Metti in pratica le tue competenze attraverso progetti personali, partecipando a hackathon o contribuendo a progetti open source.

Networking e collaborazione

Partecipa a eventi del settore, connettiti con professionisti e collabora a progetti con altri studenti o colleghi. Sviluppa la capacità di lavorare in team multidisciplinari.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative

Cerca opportunità di stage o tirocini in aziende che si occupano di I.A., analisi di dati o cloud computing. Questo ti permetterà di acquisire esperienza pratica e di entrare in contatto con professionisti del settore.

Progetti di ricerca universitari

Partecipa a progetti di ricerca presso l'università, focalizzandoti su tematiche legate all'I.A., al machine learning o all'analisi di dati. Questo ti permetterà di approfondire le tue conoscenze e di sviluppare competenze avanzate.

Partecipazione a competizioni e hackathon

Partecipa a competizioni e hackathon incentrati sull'I.A. e sull'analisi di dati. Questo ti permetterà di mettere alla prova le tue competenze, di imparare nuove tecnologie e di fare networking.

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