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Indice

MODULO 1. ANALISI MATEMATICA

MODULO 2. FONDAMENTI DI INFORMATICA

MODULO 3. COMPLEMENTI DI MATEMATICA

MODULO 4. ELETTROTECNICA

MODULO 5. FISICA

MODULO 6. ANALISI NUMERICA

MODULO 7. LINGUA INGLESE A

MODULO 8. CALCOLATORI ELETTRONICI E SISTEMI OPERATIVI

MODULO 9. BASI DI DATI

MODULO 10. SISTEMI PER LA GESTIONE DEI DATI

MODULO 11. SISTEMI PER IL SUPPORTO ALLE DECISIONI

MODULO 12. FONDAMENTI DI AUTOMATICA

MODULO 13. ALGORITMI E STRUTTURE DATI

MODULO 14. INTERNET OF THINGS

MODULO 15. ELETTRONICA DEI SISTEMI DIGITALI

MODULO 16. LINGUA INGLESE B

MODULO 17. AUTOMAZIONE INDUSTRIALE

MODULO 18. COMPATIBILITÀ ELETTROMAGNETICA

MODULO 19. RICERCA OPERATIVA

MODULO 20. PROGETTO DI APPLICAZIONI BASATE SU BASI DI DATI

MODULO 21. MISURE MECCANICHE E TERMICHE

MODULO 22. RETI DI TELECOMUNICAZIONI

MODULO 23. A SCELTA DELLO STUDENTE

MODULO 24. PROVA FINALE

MODULO 25. SISTEMI ELETTRONICI PER LE MISURE

MODULO 26. COMPUTER AIDED DESIGN

MODULO 27. SISTEMI ESPERTI E SOFT COMPUTING

MODULO 28. FISICA TECNICA

MODULO 29. ECONOMIA E GESTIONE AZIENDALE

MODULO 30. SISTEMI ROBOTICI TERRESTRI E AEROSPAZIALI DI AUSILIO

MODULO 31. ALLA ESPLORAZIONE E SVILUPPO DELLE CONOSCENZE E DELLE CAPACITÀ OPERATIVE DELL’UOMO

MODULO 32. TIROCINIO FORMATIVO

Descrizione

Sintesi delle opportunità professionali
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 di 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.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
Uscite professionali
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.
A cosa ti prepara?
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.

Per chi è?
L’impostazione didattica del corso prevede che la formazione teorica sia accompagnata da esempi, applicazioni, lavori individuali 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.

Metodologia
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
100% apprendimento online
Piattaforma web dove è possibile trovare tutti i contenuti dell'azione formativa. Attraverso di essa potrete studiare e comprendere il syllabus per mezzo di attività pratiche, autovalutazione e valutazione finale.
Campus virtuale Campus virtuale
Campus virtuale
Accesso al campus virtuale da qualsiasi dispositivo, 24 ore su 24. Con accesso illimitato ai contenuti del corso.
Team di insegnanti specializzati Team di insegnanti specializzati
Team di insegnanti specializzati
Lo studente ha a disposizione un team di professionisti in questo settore della formazione, che gli offre un supporto personalizzato.
Centro studenti Centro studenti
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Qualifica laurea magistrale in database

Titolo ufficiale rilasciato dall'Università e-Campus
ECAMPUS_ITPOLOVENETO_IT

FINANZIAMENTI E BORSE DI STUDIO

-15%
Imprenditori
-15%
Gruppi
-15%
Consigliato da un Amico
-20%
Disoccupati
-20%
Diversità Funzionale
-25%
Ex Alunni
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