Corso di Laurea Magistrale in INFORMATICA a.a. 2019/2020

Transcript

1 Corso di Laurea Magistrale in INFORMATICA a.a. 2019/2020

2 Sommario q Obiettivi e caratteristiche generali della LM q Organizzazione del percorso di studio q Definizione dei piani di studio

3 Obiettivi e Caratteristiche Generali

4 OBIETTIVI Oltre il percorso di laurea triennale per qapprofondire conoscenze fondazionali qampliare l orizzonte verso tematiche avanzate, innovative e di ricerca Oltre le nozioni un salto qualitativo nella formazione per acquisire capacità di qriconoscere i problemi in relazione allo stato della conoscenza qconcepire soluzioni originali qcontribuire a scelte strategiche

5 OBIETTIVI Formare laureati capaci di inserirsi efficacemente e autorevolmente in aziende ad alta innovatività informatica Rapporto dinamico e collaborativo con incubatori e acceleratori a livello regionale, nazionale, internazionale

6 INNOVAZIONE q Innovazione nell economia e gestione aziendale dell innovazione q Economia dell innovazione (corso obbligatorio) q Startup in ICT (corso opzionale) q Stimoli e sfide dal mondo dell innovazione q Orientamento al mondo delle start-up (crash course) q ICT challenges for startup (seminari) q Possibilità di tesi presso incubatori e aziende ad alto livello di innovazione q Collaborazione in progetti esistenti q Sviluppo di nuovi prodotti q Creazione di start-up

7 Organizzazione del Percorso di Studio

8 Percorso di studio 120 CFU complessivi su 2 anni Ø 78 CFU per esami (tipicamente: 13 esami da 6 CFU) Ø 6 CFU per tirocini formativi e altre attività utili per il lavoro Ø 3 CFU di Lingua Inglese B2 abilità produttive Ø 33 CFU per la tesi (un semestre di lavoro)

9 Percorso di studio Due insegnamenti caratterizzanti obbligatori da 6 CFU q Computabilità (I semestre) ü Esistenza o meno di algoritmi risolutivi di problemi q Algoritmi Avanzati (II semestre) ü Algoritmi su grafi, paralleli, randomizzati

10 Percorso di studio Un insegnamento affine obbligatorio Economia dell innovazione (6 CFU, II semestre) Tenuto dalla prof. Gambarotto, docente di Economia, presidente del parco scientifico tecnologico di UNIPD in collaborazione con professionisti degli incubatori di startup

11 Percorso di studio 7 insegnamenti caratterizzanti ciascuno da 6 CFU new new Amministrazione di sistema Aspetti avanzati dei linguaggi di programmazione Apprendimento automatico Functional languages * Reperimento dell'informazione Computer and network security * Intelligenza artificiale Linguaggi per il global computing Mobile programming e multimedia Sistemi concorrenti e distribuiti Deep learning * Vision and cognitive services * Big data computing * Sistemi real-time Process mining * Metodi formali per sistemi ciberfisici Verifica del software Web information management Start-up in ICT Wireless networks *

12 Percorso di studio Advanced Topics in Computer Science Un corso contenitore di argomenti monografici avanzati, trattati da più docenti (tipicamente stranieri) Quest anno II semestre (Marzo-Maggio) Informazioni sul moodle Modern Automated Formal Verification (30 Marzo-17 Aprile) Prof. Alessandro Abate, University of Oxford Business Process Management & Analytics (27 Aprile - 12 Maggio) Docente: TBA Data Replication and Consistency : from memory models to distibuted databases (18-29 Maggio) Prof. Roland Meyer, University of Braunschweig

13 Percorso di studio 1 insegnamento affine da 6 CFU new Mathematical models and numerical methods for big data * Game theory * Bioinformatica * Structural bioinformatics * Crittografia * Data mining * Teoria dei tipi Metodi e modelli per l'ottimizzazione combinatoria *

14 Percorso di studio 12 CFU di insegnamenti a libera scelta (tra le LM di UniPD) - Coerenti con il proprio piano di studio - Possono essere, e tipicamente sono, scelti tra gli insegnamenti caratterizzanti oppure affini

15 Percorso di studio 3 CFU Lingua Inglese B2 abilità produttive - La scuola di Scienze offre 12 corsi (6 primo semestre, 6 nel secondo) - Informazioni a questo link - Consigliato corso 12, interamente gestito da docenti del CLA - Nota: oltre all esame, un attestato di superamento del test di inglese B2 speaking (NON certificati come lo IELTS o il TOEFL)

16 Percorso di studio 3+3 CFU (referenti: prof. Ballan e Bresolin) Altre conoscenze utili per il lavoro Tirocini formativi e di orientamento Informazioni sul moodle - Orientamento al mondo delle start-up, ICT challenges for start-up - Altri insegnamenti di competenze trasversali, ad esempio Soft Skills in Action - Tirocinio aziendale (coerente con il piano di studi) - Attività di servizio ai corsi di studio in Informatica (es. tutorato, attività progettuale di supporto alla didattica e minicorsi) - Attività di disseminazione ed educazione al pensiero computazionale (es. iniziativa CINI-MIUR Programma il Futuro e programma CoderDojo)

17 Definizione dei Piani di Studio

18 Percorsi formativi Percorso Formativo Gruppo di 4/5 insegnamenti che si inquadrano e approfondiscono una specifica area informatica La LM contempla 5 percorsi formativi 1 Gestione di Sistemi Aziendali [GA] 2 Intelligenza Artificiale [IA] 3 Sistemi Affidabili [SA] 4 Software [SW] 5 Tecnologie di Internet [TI]

19 Percorsi formativi Insegnamento Esame / Idoneità anno Percorso Formativo Computabilità esame I Algoritmi avanzati esame I Economia dell'innovazione esame I 7 corsi caratterizzanti tra: I Advanced topics in computer science * esame Amministrazione di sistema esame x GA IA SA SW TI Aspetti avanzati dei linguaggi di programmazione esame x Apprendimento automatico esame x Functional languages * esame x Reperimento dell'informazione esame x Computer and network security * esame x x Intelligenza artificiale esame x Linguaggi per il global computing esame x Mobile programming e multimedia esame x Sistemi concorrenti e distribuiti esame x Deep learning * esame x Vision and cognitive services * esame x Big data computing * esame x Sistemi real-time esame x Process mining * esame x Metodi formali per sistemi ciberfisici esame x x Verifica del software esame x x Web information management esame x Start-up in ICT esame x Wireless networks * esame x 1 corso affine tra: I

20 Percorsi formativi Gestione di Sistemi Aziendali [GA] 1 Amministrazione di sistema 2 Mobile programming e multimedia 3 Process Mining 4 Start-up in ICT

21 Percorsi formativi Intelligenza Artificiale [IA] 1 Apprendimento automatico 2 Big data computing 3 Vision and cognitive services 4 Intelligenza artificiale 5 Deep Learning

22 Percorsi formativi Sistemi Affidabili [SA] 1 Computer and network security 2 Sistemi concorrenti e distribuiti 3 Sistemi real-time 4 Verifica del software 5 Metodi formali per sistemi ciberfisici

23 Percorsi formativi Software [SW] 1 Aspetti avanzati dei linguaggi di programmazione 2 Functional languages 3 Linguaggi per il global computing 4 Verifica del software 5 Metodi formali per sistemi ciberfisici

24 Percorsi formativi Tecnologie di Internet [TI] 1 Mobile programming e multimedia 2 Reperimento dell'informazione 3 Web information management 4 Wireless networks

25 Piani di studio Piano di studio ad approvazione automatica Combinazione di 2 percorsi formativi con 6 insegnamenti diversi ed almeno 3 insegnamenti per percorso Per esempio: GA + IA SA + SW GA + TI I rimanenti esami del piano di studio non sono vincolati Piano di studio libero Un piano che individui un diverso percorso formativo può essere discusso con la Commissione Mentoring

26 Tesi di Laurea Un semestre di lavoro a tempo pieno (33 CFU) su tematiche avanzate o problemi di innovazione o ricerca Possibilmente in tirocinio esteso all interno di una organizzazione partner per Collaborare nello sviluppo di progetti innovativi Lavorare al lancio di un nuovo prodotto Puntare alla creazione di una start-up

27 Studenti degli Anni Precedenti

28 Prospettive

29 Prospettive Collettivo selezionato: cambia anno di indagine: 2017 anni dalla laurea: 1, 3, 5 tipo di corso: laurea magistrale biennale Ateneo: Padova Facoltà/Dipartimento/Scuola: tutte gruppo disciplinare: scientifico classe di laurea: informatica (LM-18, 23/S) corso di laurea: informatica (LM-18) condizione occupazionale alla laurea: tutte iscrizione alla magistrale: tutti 1. Popolazione analizzata Collettivo selezionato (per anni dalla laurea) Laureati 2016 a 1 anno Laureati 2014 a 3 anni Laureati 2012 a 5 anni Numero di laureati Numero di intervistati Tasso di risposta 74,3 86,2 65,2 Composizione per genere (%) Uomini 88,6 96,6 100,0 Donne 11,4 3,4 - Età alla laurea (medie) 26,8 26,4 26,7 Voto di laurea in 110-mi (medie) 106,0 104,7 105,6 Durata degli studi (medie, in anni) 3,3 2,9 2,8

30 Prospettive 3. Condizione occupazionale Collettivo selezionato (per anni dalla laurea) Laureati 2016 a 1 anno Laureati 2014 a 3 anni Laureati 2012 a 5 anni Condizione occupazionale (%) Lavora 65,4 92,0 80,0 Non lavora e non cerca 34,6 8,0 6,7 Non lavora ma cerca ,3 Quota che non lavora, non cerca ma è impegnata in un corso universitario/praticantato (%) Quota che lavora, per genere (%) 23,1 4,0 - Uomini 62,5 91,7 80,0 Donne 100,0 100,0 - Esperienze di lavoro post-laurea (%) Non lavora ma ha lavorato dopo la laurea 15,4 4,0 13,3 Non ha mai lavorato dopo la laurea 19,2 4,0 6,7 Tasso di occupazione (def. Istat - Forze di lavoro) 92,3 96,0 100,0 Tasso di disoccupazione (def. Istat - Forze di lavoro) 4,0 - -

31 Prospettive 7. Retribuzione Collettivo selezionato (per anni dalla laurea) Laureati 2016 a 1 anno Laureati 2014 a 3 anni Laureati 2012 a 5 anni Retribuzione mensile netta (medie, in euro) Uomini Donne Totale

32 Prospettive 9. Efficacia della laurea e soddisfazione per l'attuale lavoro Collettivo selezionato (per anni dalla laurea) Laureati 2016 a 1 anno Laureati 2014 a 3 anni Laureati 2012 a 5 anni Efficacia della laurea nel lavoro svolto (%) Molto efficace/efficace 64,7 59,1 83,3 Abbastanza efficace 35,3 36,4 8,3 Poco/Per nulla efficace - 4,5 8,3 Soddisfazione per il lavoro svolto (medie, scala 1-10) 7,8 8,3 8,1 Occupati che cercano lavoro (%) 11,8 8,7 -

33 Thanks!