Sistemi informativi e governo integrato del territorio

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso offerto dal Politecnico di Milano si concentra sull'integrazione dei Sistemi Informativi Territoriali (SIT) e degli strumenti di pianificazione territoriale, in particolare il Piano di Governo del Territorio (PGT) lombardo e la Valutazione Ambientale Strategica (VAS). L'obiettivo è fornire le conoscenze e le competenze per utilizzare i SIT nella definizione dei quadri conoscitivi e nella valutazione delle scelte di pianificazione, promuovendo l'e-governance del territorio.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'approfondimento delle regole e delle tecniche per integrare i SIT nel processo di pianificazione territoriale. Vengono analizzate le basi geografiche e cartografiche, le metodologie di analisi territoriale e le applicazioni pratiche per la gestione del territorio. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche e project work.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze nell'utilizzo dei SIT per l'analisi e la gestione del territorio, nella valutazione ambientale e nella pianificazione territoriale. Saranno in grado di utilizzare i dati geografici e cartografici per supportare le decisioni di pianificazione e di promuovere l'e-governance del territorio, con un focus specifico sul contesto lombardo.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della pianificazione territoriale e della gestione del territorio. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e la simulazione di scenari sono rese possibili dall'I.A., consentendo una pianificazione più efficiente e basata sui dati. L'I.A. facilita l'analisi di grandi quantità di dati territoriali, l'identificazione di modelli e tendenze, e la previsione degli impatti delle decisioni di pianificazione.

• I laureati in questo campo si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di soluzioni di smart city, la gestione intelligente delle risorse e la pianificazione urbana basata sui dati. Le sfide includono la necessità di adattarsi a nuove tecnologie, la gestione etica dei dati e la collaborazione con sistemi di I.A.. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di integrare le analisi nell'ambito della pianificazione sarà fondamentale.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in machine learning, analisi predittiva e visualizzazione dei dati. La conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python e delle piattaforme di cloud computing come AWS o Google Cloud sarà un vantaggio significativo. Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi e di collaborare con esperti di I.A. sarà cruciale.