Pubblica amministrazione nell'era dei big data: data protection, digitalizzazione e smart cities
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso, erogato dal Politecnico di Milano, si propone di fornire una solida comprensione delle sfide e delle opportunità poste dall'utilizzo dei big data e dell'I.A. nella Pubblica Amministrazione. L'obiettivo è quello di formare professionisti capaci di gestire la protezione dei dati nel rispetto del GDPR, di guidare la digitalizzazione dei processi e di contribuire allo sviluppo di smart cities efficienti e sostenibili. Il corso si concentra sull'applicazione pratica delle tecnologie e delle normative, con un focus specifico sulle peculiarità del contesto milanese e lombardo.
Piano di studi
Il piano di studi prevede lezioni frontali, workshop e project work. Verranno affrontati temi quali la governance dei dati, la sicurezza informatica, l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale applicata alla PA, le smart cities e la sostenibilità. Le metodologie didattiche includono casi studio reali, simulazioni e l'utilizzo di piattaforme digitali per l'apprendimento interattivo. Il corso prevede anche l'intervento di esperti del settore e visite a realtà innovative del territorio.
Competenze acquisite
Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella gestione dei dati, nella protezione della privacy, nell'analisi predittiva e nell'implementazione di soluzioni di smart city. Saranno in grado di valutare l'impatto delle nuove tecnologie sulla PA, di progettare e gestire progetti di digitalizzazione e di collaborare con diverse figure professionali. Avranno, inoltre, una solida conoscenza delle normative vigenti e delle best practices a livello europeo e nazionale, con particolare attenzione alle specificità del contesto milanese.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della Pubblica Amministrazione, automatizzando processi, migliorando l'efficienza e offrendo nuovi strumenti per la presa di decisioni basate sui dati. L'analisi predittiva, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione stanno diventando sempre più comuni per ottimizzare i servizi ai cittadini, gestire le risorse e prevenire frodi. L'adozione di I.A. consente di migliorare la qualità dei servizi, ridurre i costi e aumentare la trasparenza.
I laureati in questo campo si troveranno di fronte a numerose opportunità, tra cui la progettazione e l'implementazione di soluzioni di I.A. per la PA, la gestione della protezione dei dati in un contesto sempre più complesso e la partecipazione allo sviluppo di smart cities. Le sfide includono la necessità di garantire la sicurezza dei dati, di affrontare le questioni etiche legate all'I.A. e di collaborare con professionisti di diverse discipline. La capacità di adattarsi ai rapidi cambiamenti tecnologici e di comprendere le implicazioni sociali dell'I.A. sarà fondamentale.
Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in data science, machine learning, cybersecurity e cloud computing. La conoscenza delle normative sulla protezione dei dati (come il GDPR) e delle implicazioni etiche dell'I.A. è altrettanto importante. La capacità di comunicare efficacemente con i cittadini e con i colleghi, e di lavorare in team multidisciplinari, sarà un valore aggiunto. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle proprie competenze sono imprescindibili.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Competenze in data governance e data ethics
Approfondire le normative sulla protezione dei dati (GDPR, ecc.) e i principi etici dell'I.A.. Acquisire familiarità con i framework di governance dei dati e le metodologie per la valutazione dell'impatto etico dei sistemi di I.A.. Studiare i principi di privacy by design e privacy by default.Competenze in machine learning e deep learning
Seguire corsi online (ad esempio, su Coursera o edX) e partecipare a workshop pratici. Approfondire le architetture di deep learning e le tecniche di machine learning più avanzate. Imparare ad utilizzare librerie come TensorFlow e PyTorch.Competenze in cybersecurity e cloud computing
Studiare i principi di sicurezza informatica e le best practices per la protezione dei dati. Acquisire familiarità con le piattaforme cloud (AWS, Azure, Google Cloud) e le loro funzionalità di sicurezza. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore (ad esempio, CISSP o CompTIA Security+).routine di successo
Lettura settimanale di pubblicazioni specializzate
Seguire blog, riviste e newsletter del settore (ad esempio, MIT Technology Review, Wired, Data Science Central). Iscriversi a gruppi di discussione online e partecipare a forum per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.Partecipazione a conferenze e webinar
Assistere a eventi online e offline per entrare in contatto con esperti del settore e scoprire nuove opportunità. Partecipare attivamente alle sessioni di domande e risposte e fare networking con altri professionisti.Pratica costante di coding e analisi dati
Sviluppare progetti personali e partecipare a competizioni di data science (ad esempio, su Kaggle). Utilizzare piattaforme di coding online (ad esempio, LeetCode o HackerRank) per migliorare le proprie competenze.esperienze utili
Stage o tirocini in aziende o enti pubblici
Cercare opportunità di stage in aziende che si occupano di I.A. o data science, o presso enti pubblici che stanno implementando progetti di digitalizzazione. Acquisire esperienza pratica e costruire una rete di contatti professionali.Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università o centri di ricerca. Collaborare con ricercatori esperti e contribuire allo sviluppo di nuove tecnologie e applicazioni.Volontariato in progetti di smart city
Offrire le proprie competenze in progetti di smart city, ad esempio per l'analisi dei dati o lo sviluppo di applicazioni. Contribuire allo sviluppo di soluzioni innovative per migliorare la qualità della vita nelle città.Segnala un problema
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