Tecniche informatiche per la gestione dei dati (ROMA)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di Tecniche Informatiche per la Gestione dei Dati presso la LUMSA di Roma mira a formare professionisti capaci di analizzare e gestire grandi quantità di dati, con un focus specifico sulle esigenze del mondo aziendale. L'obiettivo è fornire agli studenti gli strumenti per trovare soluzioni ottimali ed efficienti alle problematiche aziendali, sfruttando le tecnologie informatiche e le metodologie di analisi dei dati. Il corso si concentra sulla gestione dei dati, sui sistemi informativi aziendali e sull'acquisizione e analisi di dati massivi.
Piano di studi
Il piano di studi prevede una solida preparazione di base in materie scientifiche, principalmente informatiche, dell'ingegneria dell'informazione e matematico/statistiche. A queste si aggiungono insegnamenti volti a definire il contesto aziendale, definito da regolamenti normativi e gestionali. Il corso offre un percorso formativo comune nei primi due anni, per poi specializzarsi al terzo anno con un tirocinio formativo obbligatorio in aziende private, organizzazioni o enti pubblici. Sono previste lezioni frontali, esercitazioni, laboratori, testimonianze e discussioni di casi, per sviluppare capacità di problem solving e di comunicazione, oltre a stimolare il lavoro di gruppo. Sono inoltre offerte opportunità di studio all'estero.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze nella gestione e analisi dei dati, nella progettazione e gestione di sistemi informativi aziendali, e nell'utilizzo di strumenti di analisi di dati massivi. Saranno in grado di applicare le tecniche informatiche per risolvere problemi aziendali, di interpretare i dati e di comunicare efficacemente i risultati. Avranno inoltre sviluppato capacità di problem solving, di lavoro di gruppo e di adattamento alle esigenze del mondo del lavoro.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della gestione dei dati. L'automazione dei processi di analisi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning e deep learning per l'estrazione di informazioni dai dati, e lo sviluppo di sistemi intelligenti di supporto alle decisioni stanno ridefinendo i ruoli professionali. I data scientist e i data analyst si trovano a dover collaborare con l'I.A., sviluppando modelli predittivi sempre più sofisticati e interpretando i risultati generati dalle macchine.
Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici. La domanda di professionisti in grado di gestire e interpretare i dati, anche in contesti complessi e dinamici, è in costante crescita. Tuttavia, la sfida sarà quella di acquisire nuove competenze, come la capacità di lavorare con algoritmi avanzati, di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A., e di comunicare efficacemente i risultati delle analisi. La capacità di adattarsi ai cambiamenti tecnologici e di apprendere continuamente sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è necessario acquisire competenze avanzate in programmazione (Python, R), machine learning, data visualization, e cloud computing (AWS, Azure, Google Cloud). È inoltre importante sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e competenze comunicative. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e la capacità di collaborare con team multidisciplinari saranno sempre più richieste.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Padronanza di python e r
Acquisire solide competenze di programmazione in Python e R, i linguaggi più utilizzati per l'analisi dei dati e il machine learning. Approfondire le librerie più diffuse come Pandas, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.Machine learning e deep learning
Studiare i fondamenti del machine learning e del deep learning, comprendendo gli algoritmi, le tecniche di addestramento e le metriche di valutazione. Approfondire le reti neurali, le tecniche di NLP (Natural Language Processing) e le applicazioni pratiche.Cloud computing e big data
Acquisire familiarità con le piattaforme di cloud computing (AWS, Azure, Google Cloud) e con le tecnologie big data (Spark, Hadoop). Imparare a gestire e analizzare grandi quantità di dati in ambienti distribuiti.routine di successo
Lettura e aggiornamento continuo
Seguire regolarmente blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche nel campo dell'I.A. e dell'analisi dei dati. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.Pratica costante e progetti personali
Svolgere progetti personali per applicare le competenze acquisite e sperimentare nuove tecnologie. Partecipare a competizioni di data science (Kaggle, etc.) per mettersi alla prova e confrontarsi con altri professionisti.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop per ampliare la propria rete di contatti. Collaborare con altri professionisti e condividere le proprie conoscenze.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage e tirocini in aziende che utilizzano l'I.A. e l'analisi dei dati per acquisire esperienza pratica e conoscere le applicazioni reali delle tecnologie.Partecipazione a progetti di ricerca
Partecipare a progetti di ricerca universitari o aziendali per approfondire le proprie conoscenze e contribuire all'innovazione nel campo dell'I.A.Certificazioni e corsi specialistici
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore (es. AWS Certified Machine Learning - Specialty, Google Professional Data Engineer) e frequentare corsi specialistici per approfondire le proprie competenze.Segnala un problema
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