Magistrale Informatica in Bicocca

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1 Università degli Studi di Milano - Bicocca Magistrale Informatica in Bicocca Milano, 16 Maggio

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

3 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

4 Dati sull occupazione Statistiche 2012 Tasso di occupazione a 3 anni: 95.2% Dall inizio della ricerca al reperimento del primo lavoro: 2.9 mesi Incidenza impieghi a tempo indeterminato: 58.8% (+45% LT) Lavoratori autonomi: 5% Guadagno mensile netto: +20% circa rispetto a LT

5 Rapporti di Istituzioni Unioncamere & Ministero del Lavoro 2012 Professioni introvabili (in particolare in Lombardia): Progettista di Sistemi Informatici Consulente Software Analista NEW 2013 Per una Grande Coalizione Digitale - Commissione Europea posti di lavoro vacanti nel settore ICT in UE entro il 2015

6 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

7 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

8 Organizzazione Magistrale Informatica in Bicocca Primo anno Insegnamenti obbligatori (30 CFU): Architetture del software e dei dati Modelli e Computazione Apprendimento Automatico A scelta Affine/ integrativo (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 totali necessari per conseguire la Laurea " 36 sono relativi a corsi obbligatori per tutti, 48 sono a scelta dello studente (tra affini/integrativi e caratterizzanti) " 36 di tesi e competenze utili all inserimento nel mondo del lavoro " Il corso degli studi è personalizzabile.

9 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 di cui 7 ore di lezione o 8 ore di esercitazione/laboratorio

10 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

11 Aree di apprendimento - gruppi di competenze correlate in base agli obiettivi, alle problematiche affrontate e all approccio metodologico - non corrispondono a curricula né a profili professionali Modelli e computazione Ingegneria del software Architetture Gestione della conoscenza Sistemi informativi Automazione e robotica Trattamento di dati multimediali

12 Aree e insegnamenti Aree di apprendimento/ Insegnamenti Modelli e computazione Ingegneria del software Architetture Gestione della conoscenza Sistemi informativi Automazione e robotica Trattamento di dati multimediali Apprendimento automa.co Archite1ure del so4ware e dei da. Bioinforma.ca Biologia computazionale Data Analy.cs Data and Text Mining Data warehouse Evoluzione dei Sistemi So4ware e Reverse Engineering Ges.one della Conoscenza Imaging Digitale Informa.ca Grafica Informa.ca Industriale Informa.ca per l'organizzazione Informa.on Retrieval Intelligenza Ar.ficiale Laboratorio di Interac.on Design Laboratorio di Proge1azione Metodi del calcolo scien.fico Modelli e computazione Modelli probabilis.ci per le decisioni Percezione e robo.ca Processo e sviluppo Qualità del so4ware Sicurezza Informa.ca Sistemi complessi e incer. Sistemi Complessi: modelli e simulazione Sistemi di Calcolo Parallelo Sistemi e servizi di telecomunicazione Sistemi Informa.vi Tecnologie ed applicazioni dei sistemi distribui. Teoria dell'informazione e Cri1ografia Ubiquitous e Context- Aware Compu.ng

13 Mi piacerebbe iscrivermi, cosa devo fare? " Da Luglio 2013: presentare domanda di ammissione " Da Settembre 2013: colloquio di verifica e di orientamento Seguire gli avvisi: -> per chi si vuole iscrivere Regolamento didattico in fase di pubblicazione

14 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

15 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

16 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

17 Dalla teoria all applicazione

18 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,

19 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

20 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

21 Ingegneria del software

27 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 - Informatica industriale - Sistemi di Calcolo Parallelo - Sistemi e servizi di telecomunicazione - Tecnologie e applicazioni dei sistemi distribuiti

28 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

29 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

30 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 - Gestione della Conoscenza - Intelligenza artificiale - Laboratorio di Interaction Design - Ubiquitous e Context-Aware Computing

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

32 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 per Interaction progettazione Design Condivisione Gestione della della conoscenza in Conoscenza organizzazioni Ubiquitous e Context-Aware pervasive Computing computing Estrazione Condivisione

33 Padronanza Sistemi informativi - delle problematiche applicative dei sistemi informativi a supporto di organizzazioni e servizi - degli approcci metodologici e tecnologici per la progettazione, sviluppo e gestione dei sistemi informativi Capacità di - analizzare i requisiti e gli obiettivi di un sistema informativo - scegliere, applicare e valutare le soluzioni metodologiche e le piattaforme tecnologiche più adatte - Data warehouse - Informatica per l Organizzazione - Information Retrieval - Sistemi Informativi

34 Automazione e robotica Padronanza delle metodologie e piattaforme tecnologiche per la progettazione e sviluppo di sistemi embedded, in tempo reale, di robotica, di automazione e supervisione ambientale Capacità di analizzare i requisiti e obiettivi di un sistema di automazione, di scegliere le metodologie e le piattaforme tecnologiche, di saperle applicare e valutarne i pro e contro - Informatica industriale - Percezione e robotica

35 Robotica e Automazione

36 Robotica e Automazione Si forniscono: l conoscenze di machine perception l conoscenze di robotica autonoma l conoscenze di sistemi embedded per poter sviluppare: l sistemi embedded intelligenti conoscenze che è utile possedere: analisi matematica, geometria analitica e proiettiva, ottimizzazione, probabilità e statistica, controlli automatici, fisica ed elettronica, robotica industriale, elaborazione delle immagini (complementi)

37 Robotica e Automazione

38 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

39 Tra1amento di da. Mul.mediali Ambiti e Applicazioni Imaging Digitale Digital Photography Computer Vision Mobile Mul&media Vision- based H.C.I. Automo&ve Moda e design, beni culturali... Informatica Grafica " " " " " " " Scien&ﬁc data visualiza&on Gaming Simula&on and training Modeling and prototyping Entertainment Marke&ng Possibilità di tesi e stage all estero Imaging and Vision Lab è parte di un network internazionale di 63 Università: EU COST Ac&on: COSCH - Colour and Space in Cultural Heritage ( ).

40 Tra1amento di da. Mul.mediali Imaging + Grafica = Realtà Aumentata Google Samsung Sony Per Maggiori informazioni ProgeW e collaborazioni dei docen& Microsoft