Internet of Things, Big Data, Machine Learning (UDINE)

Università degli Studi di UDINE

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di laurea in Internet of Things, Big Data, Machine Learning presso l'Università degli Studi di Udine mira a formare professionisti capaci di operare in diversi settori, dalle società ICT alle imprese pubbliche e private, fino ai centri di ricerca. L'obiettivo è fornire le competenze necessarie per sviluppare e utilizzare sistemi di I.A. e di analisi dati, con un focus sull'Internet of Things.
Piano di studi
Il piano di studi è strutturato per fornire solide basi teoriche in matematica, statistica e informatica, essenziali per affrontare le sfide del mondo del lavoro o proseguire gli studi. Il corso prevede attività di laboratorio e tirocini aziendali per applicare le conoscenze acquisite.
Competenze acquisite
I laureati acquisiranno competenze nei settori dell'Internet of Things, della scienza dei dati e dell'I.A., con una solida preparazione teorica e pratica. Saranno in grado di progettare, sviluppare e gestire sistemi complessi per l'acquisizione e l'analisi dei dati.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'Internet of Things, Big Data e Machine Learning. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e la personalizzazione dei servizi sono sempre più guidate dall'I.A., creando nuove opportunità e ridefinendo i ruoli professionali.
I laureati in questo campo dovranno affrontare sfide come la gestione di grandi quantità di dati, la sicurezza dei sistemi IoT e l'etica dell'I.A.. Le opportunità includono lo sviluppo di soluzioni innovative per città intelligenti, la sanità, l'industria 4.0 e molto altro.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in machine learning, deep learning, cloud computing e cybersecurity. La capacità di collaborare con sistemi intelligenti e di interpretare i risultati dell'analisi dei dati sarà fondamentale.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Competenze di machine learning avanzate

Approfondire deep learning, reti neurali convoluzionali, NLP (Natural Language Processing) e computer vision. Studiare e sperimentare con framework come TensorFlow e PyTorch.

Competenze di data engineering e cloud computing

Acquisire familiarità con piattaforme cloud come AWS, Google Cloud Platform (GCP) e Azure. Imparare a gestire big data con strumenti come Spark e Hadoop. Sviluppare competenze in data pipeline e data warehousing.

Competenze di cybersecurity e privacy

Comprendere i principi di cybersecurity applicati all'IoT e ai sistemi di I.A.. Studiare le normative sulla privacy come il GDPR e le implicazioni etiche dell'I.A.. Approfondire la sicurezza dei dati e la protezione dei sistemi.

Competenze di comunicazione e leadership

Sviluppare capacità di comunicazione efficace per spiegare concetti complessi in modo chiaro. Acquisire competenze di leadership per guidare team multidisciplinari e gestire progetti di I.A. e IoT.

routine di successo

Apprendimento continuo

Seguire corsi online, partecipare a webinar e conferenze, leggere pubblicazioni scientifiche e blog specializzati per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in I.A., IoT e Big Data.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare con nuovi strumenti e tecnologie, creare prototipi di soluzioni IoT e I.A., partecipare a hackathon e competizioni per mettere in pratica le proprie competenze.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, connettersi con professionisti del settore su LinkedIn, collaborare a progetti open source e condividere le proprie conoscenze.

esperienze utili

Progetti reali

Lavorare su progetti reali che coinvolgono I.A., IoT e Big Data, sia durante il percorso accademico che attraverso tirocini o collaborazioni con aziende. Questo permette di applicare le conoscenze teoriche e di sviluppare competenze pratiche.

Tirocini e stage

Svolgere tirocini e stage presso aziende leader nel settore dell'I.A., IoT e Big Data. Questo offre l'opportunità di acquisire esperienza sul campo, di entrare in contatto con professionisti del settore e di ampliare la propria rete di contatti.

Partecipazione a competizioni e hackathon

Partecipare a competizioni e hackathon incentrati sull'I.A., IoT e Big Data. Questo permette di mettere alla prova le proprie competenze, di imparare nuove tecnologie e di fare networking con altri professionisti del settore.

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