Ingegneria gestionale (TORINO)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale del Politecnico di Torino, anche in lingua inglese, mira a formare ingegneri capaci di gestire l'innovazione nei prodotti e servizi, integrando competenze ingegneristiche e gestionali. L'obiettivo è formare professionisti di alto profilo, adatti sia al coordinamento di attività operative che a mansioni manageriali in diversi settori.
Piano di studi
Il piano formativo prevede un percorso che parte dall'analisi dei mercati, passando per la gestione di progetti di sviluppo, la strategia d'impresa, la progettazione organizzativa, la gestione dei sistemi produttivi e la gestione della qualità. Nel secondo anno, è possibile specializzarsi in aree come Finanza, Informatica, Innovazione, Logistica, Produzione e Servizi.
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiscono competenze in analisi dei dati, gestione di progetti, ottimizzazione dei processi, strategia aziendale, e gestione della supply chain. Sono preparati a operare in contesti complessi, con una solida base di conoscenze tecniche e gestionali, e con la capacità di affrontare le sfide dell'innovazione.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria gestionale, automatizzando processi, ottimizzando la pianificazione e la gestione delle risorse. Algoritmi di machine learning e analisi predittiva migliorano l'efficienza della produzione, la gestione della supply chain e la presa di decisioni strategiche. L'automazione dei compiti ripetitivi libera gli ingegneri per concentrarsi su attività più creative e strategiche.
I laureati in ingegneria gestionale si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di sistemi I.A. per l'ottimizzazione dei processi, la gestione di progetti basati sull'I.A. e la consulenza per l'implementazione di soluzioni I.A. nelle aziende. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di sviluppare competenze specifiche nell'I.A. e nell'analisi dei dati.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri ingegneri gestionali dovranno acquisire competenze in data science, machine learning, analisi predittiva e intelligenza artificiale generativa. Sarà fondamentale sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e capacità di comunicare efficacemente con team multidisciplinari. La capacità di comprendere e utilizzare i dati per prendere decisioni informate sarà cruciale.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Analisi dei dati e data visualization
Imparare ad utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas e Matplotlib, e piattaforme di data visualization come Tableau o Power BI. Approfondire le tecniche di data mining e machine learning.Competenze di machine learning e i.a. generativa
Acquisire familiarità con i modelli di machine learning, le reti neurali e le tecniche di deep learning. Studiare l'utilizzo di framework come TensorFlow e PyTorch. Sperimentare con l'I.A. generativa e le sue applicazioni nel business.Competenze di business intelligence e decision making
Sviluppare la capacità di interpretare i dati per prendere decisioni strategiche. Studiare i framework di business intelligence e le metodologie di decision making basate sui dati. Approfondire l'uso di strumenti di simulazione e ottimizzazione.Competenze di project management e agile methodologies
Certificarsi in project management (es. PMP o PRINCE2). Approfondire le metodologie Agile come Scrum e Kanban per la gestione di progetti complessi e basati sull'I.A..routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog specializzati, riviste scientifiche e pubblicazioni del settore. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in I.A., data science e gestione aziendale.Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con nuovi strumenti e tecnologie. Creare prototipi e progetti personali per applicare le conoscenze acquisite. Partecipare a hackathon e competizioni di data science.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop. Connettersi con professionisti del settore su LinkedIn e altre piattaforme. Collaborare a progetti con colleghi e professionisti di diverse discipline.esperienze utili
Stage e progetti di ricerca in aziende innovative
Svolgere stage in aziende che applicano l'I.A. e l'analisi dei dati. Partecipare a progetti di ricerca universitari o industriali focalizzati sull'I.A. e le sue applicazioni nel settore gestionale.Certificazioni e corsi online
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e dell'analisi dei dati (es. Google, AWS, Microsoft). Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity per approfondire le proprie competenze.Partecipazione a progetti open source
Contribuire a progetti open source nel campo dell'I.A. e della data science. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di collaborare con una comunità di esperti.Segnala un problema
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