Ingegneria Informatica e dell’Automazione
-Database-

Corso di Laurea

Ingegneria

LAUREA TRIENNALE

Molte discipline scientifiche e umanistiche sono oggi
fortemente caratterizzate da un massiccio uso di dati
digitali, utilizzati principalmente nelle analisi alla base dei
processi decisionali. Il corso di laurea forma professionisti multidisciplinari con forti capacità metodologiche e
ingegneristiche, elevate capacità di astrazione e un
approccio analitico per affrontare i problemi basati sui
dati. I professionisti formati saranno in grado di adattarsi
rapidamente ai molteplici contesti in cui saranno coinvolti
e alla rapida evoluzione delle tecnologie di analisi dei dati
utilizzate.

Obiettivi

Il programma mira a formare ingegneri che saranno
in grado:

  • gestire l’intero ciclo di vita del processo
    di analisi dei dati
  • analizzare i requisiti del problema
  • raccogliere e archiviare grandi quantità di dati, analizzarli
    mediante modelli matematici e statistici e algoritmi di
    apprendimento automatico
  • visualizzare le informazioni
    e utilizzare le conoscenze estratte per scopi decisionali.

Sbocchi occupazionali e professionali

Il data engineer svolge le seguenti funzioni:

  • progetta sistemi
    e processi informatici per l’estrazione, la memorizzazione e
    l’analisi di grandi moli di dati eterogenei
  • sviluppa processi
    informatici per la realizzazione dei processi di analisi dei
    dati
  • progetta e utilizza algoritmi di machine learning per
    effettuare analisi sui dati

 

Il data engineer è in grado di progettare e sviluppare sistemi
e processi per la gestione e l’analisi dei dati, grazie alle
seguenti competenze:

  • conoscenza dei sistemi distribuiti per raccogliere,
    memorizzare e analizzare grandi moli di dati eterogenei
  • forti competenze metodologiche e ingegneristiche
  • elevate capacità analitiche e di astrazione per la
    risoluzione di problemi data-driven
  • conoscenza dei paradigmi e dei linguaggi di
    programmazione utilizzati per realizzare applicazioni
    distribuite in ambito big data
  • conoscenza di modelli matematici, statistici e algoritmi
    di machine learning utilizzati per l’analisi dei dati
  • forti competenze ingegneristiche

 

Sbocchi occupazionali:

  • dipartimenti IT di aziende medio-
    grandi, società di consulenza informatica e non, centri di
    ricerca e sviluppo pubblici e privati.

Didattica

Il percorso formativo è caratterizzato dalla presenza di insegnamenti obbligatori nei seguenti settori:

  • processi “data-driven”,
  • metodologie e tecnologie per
    l’acquisizione, la memorizzazione, l’analisi e la visualizzazione
    delle informazioni, 
  • modelli predittivi e non, basati su
    algoritmi di machine learning,
  • modelli matematici
    e probabilistico-statistici per la rappresentazione,
    trasformazione e modellazione dei dati,
  • modelli stocastici.
  • ottimizzazione e 
  • gestione dell’etica nei processi di
    analisi dei dati e protezione dei dati, ma anche
  • metodi
    e strumenti per il disegno di basi di dati,
  • modelli non
    relazionali (noSql) per la rappresentazione di dati complessi,
  • tecniche di data warehousing.

L’impostazione didattica del corso prevede che la formazione teorica sia accompagnata da esempi, applicazioni, lavori  ndividuali e di gruppo. Accanto allo studio personale, assumono quindi notevole importanza anche: esercitazioni in aula telematica, seminari, preparazione di progetti individuali o di gruppo. Attività con valenza di tirocinio completano il percorso accademico.

Materie di studio

1° anno:
Analisi matematica, Fondamenti di informatica, Complementi di matematica, Elettrotecnica, Fisica, Analisi numerica, Lingua inglese,
2° anno:
Calcolatori elettronici e sistemi operativi, Base di dati, Sistemi per la gestione dei dati, Sistemi per il supporto alle decisioni, Fondamenti di automatica, Algoritmi e strutture dati, Internet of things, Elettronica dei sistemi digitali,
3° anno:
Automazione industriale, Compatibilità elettromagnetica, Ricerca operativa, Progetto di applicazioni basate su basi di dati, Misure meccaniche e termiche, Esame a scelta dello studente, Tirocinio, Prova finale,

Insegnamenti a scelta dello studente: Sistemi elettronici per le misure, Computer Aided Design, Sistemi esperti e soft computing, Fisica tecnica, Economia e gestione aziendale

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