IT Full Stack Design and Development
Descrizione
Obiettivi formativi
Il percorso in IT Full Stack Design and Development dell'Università di Torino è un programma di alta formazione in apprendistato che mira a formare sviluppatori software full stack di alto profilo. L'obiettivo è fornire competenze specializzate per la progettazione e lo sviluppo di applicazioni web complesse, unendo la formazione accademica con l'esperienza applicativa diretta in azienda.
Piano di studi
Il programma formativo approfondisce le conoscenze teoriche e le capacità tecniche di progettazione software, integrandole con competenze organizzative e strategiche. Vengono trattate le tecnologie per lo sviluppo 'front-end' (interfaccia utente) e 'back-end' (logica applicativa, database), le metodologie di sviluppo agile e i principi di software engineering per garantire la qualità e la manutenibilità del software.
Competenze acquisite
I partecipanti acquisiscono la capacità di governare l'intero ciclo di vita dello sviluppo software, dall'analisi dei requisiti al deployment e alla manutenzione. Sviluppano competenze tecniche avanzate e la capacità di lavorare in team, di gestire progetti e di contribuire all'innovazione. La formula dell'apprendistato garantisce lo sviluppo di un profilo professionale evoluto e immediatamente spendibile, capace di incrementare la competitività delle aziende in cui si inserisce.
Impatto I.A.
L'I.A. sta diventando il 'co-pilota' di ogni sviluppatore. Strumenti di AI code completion come GitHub Copilot, basati su grandi modelli linguistici addestrati su miliardi di righe di codice, scrivono codice, suggeriscono soluzioni, traducono tra linguaggi e aiutano nel debugging, aumentando drasticamente la produttività. L'I.A. viene usata anche per l'automazione dei test, per l'analisi statica del codice alla ricerca di bug e vulnerabilità, e per ottimizzare il processo di deployment (MLOps).
Per lo sviluppatore full stack, l'opportunità è di poter delegare la scrittura del codice di routine all'I.A. per concentrarsi sulla progettazione dell'architettura, sulla logica di business complessa e sulla risoluzione di problemi non standard. Il ruolo si eleva da scrittore di codice a architetto e revisore di sistemi software. La sfida è sviluppare l'abilità di dialogare efficacemente con questi assistenti I.A. (prompt engineering per il codice) e di mantenere un occhio critico per validare, testare e migliorare il codice generato.
Competenze acquisite
La competenza chiave diventa la capacità di sviluppare applicazioni 'AI-native'. Non si tratta solo di usare l'I.A. per scrivere il codice, ma di saper integrare funzionalità di I.A. all'interno delle proprie applicazioni, utilizzando le API di modelli come GPT (per il testo) o Stable Diffusion (per le immagini). Diventano fondamentali le competenze di backend per gestire queste integrazioni e le competenze di frontend per creare interfacce utente che permettano uninterazione fluida con l'I.A. La conoscenza delle architetture cloud per il deployment di applicazioni I.A. è un must.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
Competenze da sviluppare
'AI-assisted development'
Padroneggiare l'uso di GitHub Copilot o di altri assistenti I.A. (es. Tabnine, Amazon CodeWhisperer) all'interno del proprio editor di codice (es. VS Code). Imparare a scrivere commenti e prompt efficaci per guidare la generazione del codice e a fare code review del codice generato.Sviluppo di applicazioni con API di modelli large language (LLM)
Imparare a integrare le API di OpenAI (GPT), Google (Gemini) o Hugging Face nel proprio backend (scritto in Node.js, Python, etc.) per costruire applicazioni che sfruttino le capacità di generazione di testo, chat, o embedding.Architetture cloud per applicazioni I.A.
Acquisire familiarità con i servizi cloud (AWS, Google Cloud, Azure) per il deployment e lo scaling di applicazioni che usano l'I.A. Comprendere l'uso di tecnologie come i container (Docker) e le serverless function.Routine di successo
Side project settimanale
Dedicare qualche ora ogni settimana a un piccolo progetto personale per sperimentare una nuova tecnologia, una nuova API di I.A. o un nuovo framework. Mantenere i progetti su un repository GitHub pubblico: è il proprio portfolio.Seguire le community di sviluppatori
Leggere quotidianamente newsletter come TLDR, blog come Hacker News e seguire su X (Twitter) i developer advocate delle principali aziende tecnologiche. L'ecosistema dello sviluppo si muove a una velocità incredibile.Esperienze utili
Contribuire a un progetto open source
Trovare un progetto su GitHub che si usa o si ammira e iniziare a contribuire. È un'esperienza impagabile per imparare a leggere codice scritto da altri, a collaborare e a seguire le best practice dello sviluppo software.Partecipare a un hackathon
Gli hackathon sono un'immersione totale di 24-48 ore nello sviluppo. Obbligano a imparare velocemente, a lavorare in team sotto pressione e a costruire un prototipo funzionante. È un'esperienza formativa e divertente.Costruire un'applicazione full stack che usi l'I.A. generativa
Sviluppare dall'inizio alla fine unapplicazione completa (es. un tool' che generi post per i social media, un'app che riassuma articoli). Il progetto deve avere un frontend, un backend che chiami un'API di I.A. e un database. È il capstone project perfetto per un portfolio.Segnala un problema
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