Magistrale Informatica in Bicocca

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1 Università degli Studi di Milano - Bicocca Magistrale Informatica in Bicocca Milano, 14 Maggio

2 Agenda Intevengono: Prof. Francesco Tisato, Presidente CCD Docenti del Corso di Laurea Magistrale in Informatica Esponenti del mondo aziendale Danilo Pau, STMicroelectronics S.r.l. Alessandro Ghezzi, KPMG S.p.A. ex-studenti Alessio Vertemati "Magistrale Teoria e Tecnologia della Comunicazione TTC in Bicocca giovedì 28 maggio 2015 ore 15 U6 04 (aula Martini)

3 Obiettivo LM in Informatica Formare professionisti di alto livello con capacità di - analisi e modellazione di problemi complessi - progettazione di soluzioni tecnologiche innovative - partecipazione attiva a progetti di ricerca

4 Laureato Magistrale in Informatica - visione d insieme delle problematiche - capacità di adattarsi ai cambiamenti/innovazione - autonomia di giudizio nell approccio ai problemi, sull uso delle tecnologie, su temi economici. - abilità comunicative - capacità di apprendimento e studio autonomo

5 Dati sull occupazione Statistiche 2014 (Laureati 2013) LM Inf. Bicocca Bicocca Inf. Naz. occupazione a 1 anno (tasso): 95.5% 81.4% 93.3% disoccupazione a 1 anno (tasso): 2.3% 11.5% 2.6% Laurea Magistrale Informatica in Bicocca: Dall inizio della ricerca al reperimento del primo lavoro: 1.2 mesi Impieghi a tempo indeterminato a 1 anno: 34.3% (+32% LT) Guadagno mensile netto a 1 anno: 1450, +20.5% rispetto a LT

6 Excelsior Informa 2014 Bollettino Regione Lombardia Difficoltà di reperimento per aziende: Progettista di Sistemi Informatici Consulente Software Analista

7 Profili professionali - Analista e Progettista di Software (ISTAT) ESEMPI: - Progettista di software - Ingegnere del software - Capo progetto informatico - Progettista di applicazioni e servizi Web - Bioinformatico - Progettista di sistemi di elaborazione di informazioni multimediali - Progettista di sistemi di automazione, sorveglianza e robotica - Progettista e Amministratore di Sistema (ISTAT) ESEMPI: - Analista di procedure - Progettista di sistemi informativi - Responsabile di sistema informativo - Capo progetto informatico - verso la ricerca di base e applicata - Albo professionale Ingegnere dell Informazione senior - Bicocca è sede dell Esame di Stato

8 Magistrale Informatica in Bicocca Impostazione interdisciplinare in risposta alle esigenze - del mercato del lavoro - della ricerca più avanzata - della complessità sociale Competenze informatica + scienze matematiche, fisiche e naturali + discipline ingegneristiche + discipline umanistiche e socio-economiche

9 Organizzazione Magistrale Informatica in Bicocca Il corso degli studi è fortemente personalizzabile (~75%) Insegnamenti obbligatori (30 CFU): A scelta Primo anno Architetture del software e dei dati Modelli e Computazione Apprendimento Automatico Affine/integ rativo (12 CFU) caratterizzanti (12 CFU) secondo anno Laboratorio di Progettazione (6 CFU) a scelta tra caratterizzanti (12 CFU) a scelta libera (12 CFU) Prova finale e attività utili all inserimento nel mondo del lavoro (36 CFU) Dei 120 CFU necessari per conseguire la Laurea 36 (4 insegnamenti) sono relativi a corsi obbligatori, di cui 1 con tema a scelta 48 (8 insegnamenti) sono a scelta dello studente 36 di tesi e competenze utili all inserimento nel mondo del lavoro

10 CFU - 2 insegnamenti da 12 CFU - 8 insegnamenti da 6 CFU - 12 CFU a scelta libera (di solito 2 insegnamenti) 1 CFU = 25 ore di lavoro complessivo

11 Tesi (33 cfu) - attività di ricerca/studio/progettazione/sviluppo per completare e concretizzare le conoscenze e capacità acquisite - contributo originale sviluppato in modo autonomo sotto la supervisione di un relatore - discussione finale per verificare la qualità e le abilità comunicative - presso il DISCo, un azienda, un ente esterno, anche all estero (programma Extra o free mover) - possibile in inglese

12 Aree di apprendimento - gruppi di competenze correlate in base agli obiettivi, alle problematiche affrontate e all approccio metodologico - non corrispondono direttamente a curricula o a profili professionali, di cui facilitano la definizione Modelli e computazione Ingegneria del software Architetture Gestione della conoscenza Sistemi informativi Robotica e automazione Trattamento di dati multimediali

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14 Norme relative all accesso A.A Mi piacerebbe iscrivermi, cosa devo fare? presentare domanda di ammissione I periodo (da Luglio a Settembre) per chi consegue la LT entro Dicembre 2015 II periodo (Gennaio 2016) per chi consegue la LT entro fine Febbraio 2016 Possesso di una LT delle classi L31, L8, accesso senza colloquio Per altre classi, occorre aver acquisito 12 CFU INF/01 ING-INF/05 accesso con colloquio I per. da Settembre 2015, II per. Gennaio 2016 Le lezioni iniziano la prima settimana di Novembre 2015 Seguire gli avvisi: -> per chi si vuole iscrivere Regolamento didattico in fase di pubblicazione

15 Doppia Laurea Magistrale in Informatica Unimib Unice (Nizza, Francia) Doppio titolo italiano e francese di Dottore Magistrale in Informatica Percorso attivo dall A.A (da confermare) I anno presso Unimib II anno presso Unice Incontro di presentazione specifico a Novembre 2015 Accesso mediante bando (Gennaio-Febbraio 2016)

16 Modelli e computazione Padronanza di teorie, metodi e tecniche nei domini relativi alla modellazione di sistemi complessi e alla computazione Capacità di scegliere e applicare l approccio metodologico per modellare sistemi complessi - Apprendimento automatico - Bioinformatica - Biologia computazionale - Metodi del calcolo scientifico - Modelli e computazione - Modelli probabilistici per le decisioni - Sistemi complessi e incerti - Sistemi complessi: modelli e simulazione - Teoria dell informazione e Crittografia

17 Obiettivi di M&C Approfondire i fondamenti teorici e concettuali delle metodologie informatiche PER Interrogarsi sulla natura delle applicazioni PER Contribuire in modo creativo: allo sviluppo dei fondamenti concettuali e metodologici alla soluzione di problemi applicativi in aree tematiche di natura interdisciplinare

18 Dalla teoria all applicazione Teorema di Perron-Frobenius PageRank Algoritmo di analisi che assegna un peso numerico ad ogni elemento di un collegamento ipertestuale d'un insieme di documenti, basato sul teorema di Perron-Frobenius Larry Page Inventore di PageRank Google Motore di ricerca fondato da Page e Brin

19 Dalla teoria all applicazione

20 M&C Modelli di processi (Automi, Reti di Petri ) Modelli di calcolo innovativi (molecolare, quantistico, algoritmi genetici ) Modelli di sistemi complessi in biologia, fisica, economia,

21 M&C, quali competenze? Acquisizione di competenze trasversali di natura metodologica e modellistica Capacità di: affrontare problematiche di elevata complessità scarsamente standardizzabili, per cui sono richieste grande flessibilità e conoscenze ad ampio spettro costruire modelli qualitativi e computazionali di sistemi complessi (naturali e artificiali) applicare metodi computazionali e strategie di soluzione di problemi complessi produrre e valutare simulazioni

22 Ingegneria del software Padronanza di metodologie nell area della progettazione e dello sviluppo di sistemi software di qualità Capacità di organizzare e guidare lo sviluppo di un sistema software applicando le metodologie e gli strumenti più adatti - Evoluzioni dei Sistemi Software e Reverse Engineering - Laboratorio di Progettazione - Processo e sviluppo - Qualità del software - Sicurezza informatica

23 Ingegneria del software

29 Architetture Padronanza delle architetture hardware, software, dei dati e delle reti e delle sottostanti piattaforme tecnologiche Capacità di scegliere le soluzioni architetturali per sistemi informatici e di valutarne le prestazioni, il costo e l affidabilità - Architetture del software e dei dati - Sistemi di Calcolo Parallelo - Sistemi e servizi di telecomunicazione - Tecnologie e applicazioni dei sistemi distribuiti

30 Architettura: cosa significa? Struttura macro di un sistema hardware e software complesso Informazioni e dati di dominio Funzionalità e requisiti Componenti e interazioni tra componenti Scelte tecnologiche Base per la progettazione concreta

31 Architettura: competenze Trasversale rispetto ai domini applicativi Interagire con gli utenti Identificare i problemi essenziali Concepire un disegno coerente, modulare e cost-effective Scegliere le soluzioni tecnologiche hw e sw Tradurle in progetto esecutivo

32 Gestione della conoscenza Padronanza degli approcci metodologici e tecnologici per la rappresentazione, costruzione, estrazione e condivisione della conoscenza Capacità di scegliere, applicare e valutare le soluzioni metodologiche per la gestione della conoscenza - Data Analytics - Data and Text Mining - Fondamenti logico matematici dell informatica - Gestione della Conoscenza - Intelligenza artificiale - Laboratorio di Interaction Design - Ubiquitous e Context-Aware Computing

33 Gestione della Conoscenza Rappresentazione/costruzione Data and Text Mining Intelligenza Artificiale Lab. di Interaction Design Gestione della Conoscenza Estrazione Data Analytics Ubiquitous e Context-Aware Computing Condivisione

34 Gestione della Conoscenza Rappresentazione/costruzione Analisi di Data repository and Text di documenti Mining testuali Analisi di grandi Data quantità Analytics di dati (open data) Web semantico, Intelligenza sistemi multiagente Artificiale Lab. di Interaction design Interaction per progettazione Design Condivisione Gestione della della conoscenza in Conoscenza organizzazioni Ubiquitous e Context-Aware pervasive Computing computing Estrazione Condivisione

35 Sistemi informativi Distribuzione della occupazione nella storia dell umanita e nei prossimi 35 anni Services (Info) Services (Other) Industry (Goods) Agriculture Hunter-Gatherer YA YA YA 2000 YA Estimations based on Porat, M. (1977) Info Economy: Definitions and Measurement

36 Sistemi informativi: collocazione di un sistema informativo e informatico in una organizzazione e nella societa External context Juridical level Socio economic level Requests Information, Goods and Services Organizational dimension Organization Public or private Organization context Process level Resources level Human Resources Processes Information Technological level ICT technologies

37 Il data deluge 1980 La rete Internet 1991 il Web 2006 Gli smartphones 2007 I Wearable Sensors 2008 L internet delle cose 2011 I Big Data

38 How to make sense of all these data? Economist Carlo Batini 38 38

39 Social value Economist October Carlo Batini 39

40 Which one of the two images has the best quality? Bad quality Good Carlo Batini 40 40

41 Nuovi Sistemi informativi: mobile, big data, nuove aree applicative

42 Figure professionali Non solo informatici. Il Chief Information Officer Il Business Analyst Il Database Administrator Il Big Data Architect Il Data Scientist

43 Sistemi informativi Padronanza delle problematiche riguardanti la gestione e la analisi della informazione I sistemi informativi delle organizzazioni pubbliche e private La qualità della informazione nei processi di business e nei processi amministrativi Il valore d uso della informazione nei servizi Il valore della informazione nelle decisioni Il valore sociale della informazione L estrazione della informazione dal web L integrazione delle informazioni I nuovi linguaggi del web I corsi principali - Sistemi Informativi - Scienza dei servizi - Data warehouse - Informatica per l Organizzazione - Information Retrieval

44 Robotica e automazione Padronanza delle principali metodologie usate nella percezione per sistemi (embedded) per robotica autonoma e supervisione ambientale - Percezione e robotica - Informatica industriale

45 Percezione artificiale e robotica conoscenze di machine perception, in particolare computer vision + conoscenze di robotica autonoma per sviluppare sistemi embedded intelligenti pre-requisiti : probabilità e statistica, rappresentazione di rototraslazioni, elaborazione delle immagini, geometria analitica, ottimizzazione non lineare, controlli automatici 45

46 Percezione artificiale e robotica

47 Percezione artificiale e robotica

48 Percezione artificiale e robotica 48

49 Percezione artificiale e robotica 49

50 Trattamento di dati multimediali Padronanza delle problematiche del trattamento di dati multimediali, delle metodologie e piattaforme tecnologiche Capacità di analizzare i requisiti e obiettivi di un sistema di Immagini e dati, di scegliere le metodologie e le piattaforme tecnologiche, di saperle applicare e valutarne i pro e contro - Imaging Digitale - Informatica Grafica

51 Trattamento di dati Multimediali Ambiti e Applicazioni Imaging Digitale Digital Photography Computer Vision Mobile Multimedia Vision-based H.C.I. Automotive Moda e design, beni culturali... Informatica Grafica Scientific data visualization Gaming Simulation and training Modeling and prototyping Entertainment Marketing Possibilità di tesi e stage all estero Imaging and Vision Lab è parte di un network internazionale di 63 Università: EU COST Action: COSCH - Colour and Space in Cultural Heritage ( ). 51

52 Trattamento di dati Multimediali Imaging + Grafica = Realtà Aumentata Google Samsung Sony Microsoft Per Maggiori informazioni Progetti e collaborazioni dei docenti 52