Attività formative e curricula
Il piano degli studi del Corso di Laurea Magistrale comprende contenuti specifici su tecnologie e metodologie per progettare e sviluppare sistemi intelligenti, basati su Internet of Things e dispositivi mobili e applicazioni software per tali sistemi, nonché su tecniche di gestione e analisi delle grandi moli di dati (big data) che tali sistemi consentono di acquisire e trasferire nel cloud, nel rispetto dei requisiti attuali di cybersecurity. Lo studio delle tecniche di data analysis viene approfondito proponendo sia metodi algoritmici basati su machine learning che approcci statistico-matematici.
Il piano degli studi prevede in primo luogo l’insegnamento di materie caratterizzanti dell’informatica che coprono i seguenti temi:
- Principi dei sistemi operativi e delle tecniche di progettazione e di sviluppo software per piattaforme mobili (p.e. Android e Google Flutter); ciclo di vita delle applicazioni, modelli di sicurezza, esperienza e interfacce utente (UX/UI); progettazione e programmazione di sistemi IoT basati su microservizi, tecniche di raccolta e gestione dei dati, interazione con sensori, paradigmi di comunicazione web service-oriented e machine-to-machine.
- Politiche di gestione della sicurezza di sistemi informatici, crittografia applicata e protocolli crittografici, metodi di analisi delle vulnerabilità e penetration testing.
- Fondamenti dei sistemi distribuiti moderni, sistemi pervasivi, sistemi estesi con dispositivi smart, IoT, sensori; metodi di elaborazione dei processi e gestione dei dati nei suddetti contesti; architetture distribuite ed emergenti (p.e. cloud, edge, fog), tecniche di virtualizzazione e paradigmi innovativi di gestione dei dati.
- Tecniche di machine learning basate su apprendimento supervisionato e non supervisionato; metodologie di apprendimento automatico finalizzate a predizione e classificazione.
In ambito fisico-matematico sono trattati temi inerenti all’analisi dei dati:
- Fondamenti dell’analisi numerica e funzionale, nonché di diversi metodi numerici propri dell’analisi dei big data.
- Modelli matematici e statistici per la ricostruzione di informazioni via predizioni e misure indirette per la risoluzione di problemi definiti su larga scala.
Il Corso di Laurea Magistrale prevede inoltre 3 curricula e insegnamenti a scelta e lo svolgimento di tirocini presso strutture convenzionate in Italia e all’estero, nonché l’acquisizione di competenze linguistiche di livello B2 per la lingua inglese.
Le attività formative degli insegnamenti sono erogate in modalità mista, cioè lezioni teoriche ed esercitazioni guidate si tengono contemporaneamente in presenza e in teledidattica e le registrazioni vengono messe a disposizione nell’apposita piattaforma; comprendono inoltre lo sviluppo di progetti individuali o di gruppo. Il Corso di Laurea Magistrale prevede una versione del piano degli studi estesa su 4 anni dedicata a coloro che già svolgono un’attività lavorativa e non possono frequentare gli insegnamenti a tempo pieno.
Crediti formativi universitari e attività pregresse
Per conseguire la laurea magistrale bisogna totalizzare almeno 120 crediti tra varie tipologie di attività formative. Il sistema dei crediti formativi universitari (CFU) prevede che a ogni credito corrispondano in media 25 ore di lavoro comprensive di ore di lezione, esercitazione, seminario, tirocinio, stage e laboratorio, come pure di ore di studio e impegno personale. Il Regolamento Didattico del Corso di Laurea Magistrale stabilisce che un credito equivale a 7 ore di lezioni teoriche e di esercitazioni guidate e di seminari, oppure a 25 ore di tirocini e stage.
I crediti possono anche essere acquisiti a seguito di attività formative precedentemente svolte, purché tali attività siano coerenti con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea Magistrale e rientrino nel piano degli studi sotto specificato. Al fine di ottenere il riconoscimento dei suddetti crediti, è necessario allegare all’apposita domanda la documentazione comprendente il programma delle attività formative e l’attestato di frequenza o l’esito delle relative prove d’esame (non verranno accettate autocertificazioni).
Piano degli studi a tempo pieno
Piano per chi si iscrive nell’a.a. 2024/2025.
Le schede degli insegnamenti sono reperibili qui.
Piano degli studi a tempo parziale
Piano per chi si iscrive nell’a.a. 2024/2025.
Le schede degli insegnamenti sono reperibili qui.
Piani degli studi di anni accademici precedenti
Piano a.a. 2023/2024.
Piano a.a. 2022/2023.
Piano a.a. 2021/2022.
Piano a.a. 2020/2021.