Informatica (VERONA)

Università degli Studi di VERONA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea in Informatica presso l'Università di Verona si propone di formare professionisti in grado di operare nella progettazione, realizzazione, sviluppo, gestione e manutenzione di sistemi informatici. Il corso mira a fornire competenze nei settori dei sistemi informativi, banche dati, architetture software complesse, modellazione dell'informazione e della conoscenza, servizi di rete e sicurezza dei sistemi. L'obiettivo è anche quello di fornire una solida base di conoscenze nelle scienze e tecnologie dell'informazione e della comunicazione, con particolare attenzione all'utilizzo efficace della lingua inglese e di altre lingue dell'Unione Europea.
Piano di studi
Il piano di studi prevede lo studio di materie fisico-matematiche e informatiche di base, a cui seguono insegnamenti più specifici come reti di calcolatori, fondamenti dell'informatica, basi di dati e ingegneria del software. Sono previsti corsi a scelta per la specializzazione e opportunità di tirocini/stage aziendali e programmi di mobilità internazionale.
Competenze acquisite
Il corso mira a formare figure professionali con competenze nei settori delle scienze e delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione, capaci di analizzare problemi, trovare soluzioni adeguate, sviluppare nuove soluzioni o adattare strumenti e tecniche esistenti. Gli studenti acquisiranno anche capacità di lavoro in gruppo, autonomia e inserimento nel mondo del lavoro.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore informatico. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e lo sviluppo di sistemi intelligenti stanno cambiando il modo in cui il software viene sviluppato, testato e implementato. L'I.A. sta anche creando nuove opportunità nel campo della cybersecurity, dell'analisi dei dati e dello sviluppo di applicazioni intelligenti.
I laureati in Informatica si troveranno di fronte a nuove sfide e opportunità. Sarà fondamentale sviluppare competenze in I.A., machine learning e data science. La capacità di lavorare con algoritmi complessi, grandi quantità di dati e di collaborare con sistemi I.A. sarà cruciale. Allo stesso tempo, la domanda di professionisti in grado di progettare, sviluppare e mantenere sistemi I.A. aumenterà esponenzialmente.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive come la programmazione avanzata, la conoscenza delle architetture cloud, e la capacità di interpretare i risultati generati dall'I.A.. Sarà inoltre importante sviluppare soft skills come la comunicazione efficace, il problem solving e la capacità di adattamento.

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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

Imparare i fondamenti e le tecniche avanzate di machine learning e deep learning. Approfondire la conoscenza di framework come TensorFlow e PyTorch. Sperimentare con progetti pratici e partecipare a competizioni di data science.

Cloud computing e infrastrutture as code

Acquisire familiarità con le principali piattaforme cloud (AWS, Google Cloud, Azure). Imparare a utilizzare strumenti di infrastruttura as code (es. Terraform, Ansible) per automatizzare il deployment e la gestione delle risorse.

Cybersecurity e ethical hacking

Studiare i principi della cybersecurity e le tecniche di ethical hacking. Comprendere le vulnerabilità dei sistemi e come proteggerli. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore (es. CompTIA Security+, Certified Ethical Hacker).

routine di successo

Apprendimento continuo

Dedicare tempo regolare all'aggiornamento delle competenze. Seguire corsi online, leggere pubblicazioni specializzate e partecipare a webinar e conferenze del settore.

Sviluppo di progetti personali

Lavorare su progetti personali per applicare le conoscenze acquisite e costruire un portfolio. Scegliere progetti che affrontano problemi reali e che dimostrano le proprie capacità.

Networking e collaborazione

Partecipare a community online e offline. Collaborare con altri professionisti e condividere conoscenze. Costruire una rete di contatti nel settore.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende all'avanguardia

Cercare opportunità di stage e tirocini in aziende che stanno implementando attivamente l'I.A. e le tecnologie più recenti. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di entrare in contatto con professionisti del settore.

Partecipazione a hackathon e competizioni di data science

Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze, imparare nuove tecnologie e fare networking con altri professionisti.

Contributi open source

Contribuire a progetti open source. Questo permette di migliorare le proprie competenze, di collaborare con altri sviluppatori e di costruire un portfolio pubblico.

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