Scheda unica annuale

Classe L-31
Lauree in Scienze e Tecnologie Informatiche

Internet of Things, Big Data & Web

Durata normale: 3 anni

Crediti: 180

Sede: Udine

Accesso: Libero

Obiettivi formativi specifici del corso e descrizione del percorso formativo

L’industria 4.0 scaturisce dalla quarta rivoluzione industriale, che secondo alcuni analisti porterà alla produzione industriale del tutto automatizzata e interconnessa. Le nuove tecnologie digitali avranno un impatto profondo nei seguenti ambiti:
  • l’utilizzo dei dati, la potenza di calcolo e la connettività, che si declina in Big Data, open data, Internet of Things, machine-to-machine e cloud computing per la centralizzazione delle informazioni e la loro conservazione.
  • l’analisi dei dati (analytics): una volta raccolti i dati, bisogna ricavarne valore. Oggi solo una percentuale minima dei dati raccolti viene utilizzato dalle imprese, che potrebbero invece ottenere vantaggi a partire dalle tecnologie del “machine learning”, ovvero da strumenti che perfezionano la loro resa “imparando” dai dati via via raccolti e analizzati.
  • l’interazione tra uomo e macchina, che coinvolge le interfacce “touch”, sempre più diffuse, e la realtà aumentata che permetteranno di migliorare le proprie prestazioni sul lavoro.
  • il settore che si occupa del passaggio dal digitale al “reale” (ad esempio la manifattura additiva, la stampa 3D, la robotica) e dell’interconnessione e della comunicazione mediante Web (in senso lato, l’infrastruttura su cui tutta l’informazione viene condivisa).

La Data Science è un settore interdisciplinare emergente il cui obiettivo è estrarre informazione, da trasformare in conoscenza, a partire da dati grezzi, spesso non strutturati e di enormi dimensioni (Big Data). Lo scienziato dei dati unirà le competenze dell’informatico e dello statistico. In quanto informatico deve sapere acquisire, trasformare, organizzare ed elaborare dati. Le competenze dello statistico consistono nel modellare, analizzare e visualizzare i dati in modo tale da trasmetterne l’informazione. Esempi di ambiti in rapidissima espansione in cui queste competenze sono sempre più centrali includono business intelligence, smart cities, internet of things, smart health, financial technology. La Commissione Europea ha delineato una nuova strategia sui Big Data, per supportare ed incentivare la transizione verso una data-driven economy la quale stimolerà ricerca e innovazione sui dati e allo stesso tempo porterà a nuove opportunità di business e a nuove disponibilità di competenze e capitali in tutta Europa, in modo particolare per le Piccole-Medie Imprese. Per far ciò, sono suggerite azioni educative a tutti i livelli scolastici.

Tra le sorgenti più produttive di Big Data, oltre ai laboratori fisici e biomedici, vi sono certamente i “social” e il cosiddetto “Internet of Things” (IoT), definizione da attribuirsi a Peter T. Lewis nel 1985 e diffusasi nel 1999 grazie a Kevin Ashton (MIT) ed agli avanzamenti tecnologici in grado di supportarne l’idea. Ben presto si andò oltre alle prime proposte di utilizzo degli RFID arrivando all possibilità di connettere computer e dispositivi con sensori attraverso la rete Internet, in modo da inviare comandi di controllo a questi ultimi e ricevere da essi messaggi di risposta (per esempio, informazioni sullo stato di un dispositivo, dati ecc.). Quindi l’IoT ed il paradigma di comunicazione Machine-to-machine (M2M) esistono da molto tempo (se consideriamo i rapidissimi tempi di evoluzione dell’informatica). Tuttavia, grazie alla diffusione di tecnologie wireless, sistemi embedded, di una gran varietà di dispositivi mobili (e.g., smartphone, tablet) e indossabili (e.g., smart watch, virtual video glasses) dotati di una vasta gamma di sensori, l’IoT sta conoscendo una nuova fase di sviluppo e di diffusione su larga scala, diventando una delle maggiori fonti di dati odierne. Basti pensare alle applicazioni in ambito domotico, automotive, ludico ed ai social network: ormai l’IoT non è più semplice oggetto di ricerca accademica, ma è talmente pervasiva che viene spesso denominata “Ubiquitous Computing”. Questa è la ragione per cui una buona parte della ricerca accademica ed anche dell’industria ICT è dedita ad elaborare modelli e tecniche per la gestione e l’estrazione di informazioni da tali sorgenti.

Alla luce di quanto detto il percorso formativo della laurea in Internet of Things, Big Data e Web si svilupperà secondo il seguente schema. Dopo un primo anno piuttosto tradizionale per le discipline informatiche (con elementi di matematica, algebra lineare, analisi matematica, programmazione, architetture dei calcolatori) arricchito da un corso di base di tecnologie web, già dal secondo anno verranno presentate le tematiche specifiche del corso di studi che lo differenziano dal corso di laurea tradizionale in informatica. Ovvero un corso di tecnologie web applicato al cloud computing, un corso di fondamenti di scienza dei dati, un corso di statistica applicata, un corso di machine learning mirato all’analisi di Big Data, ed il corso di Internet of Things (oltre ai più tradizionali corsi di algoritmi e strutture dati, programmazione orientata agli oggetti, sistemi operativi e laboratorio). Al terzo anno le materie tradizionali (basi di dati, ingegneria del software, reti di calcolatori) verranno integrate con un corso di interazione uomo-macchina e un corso di social computing.

Il Corso di Studio fornisce pertanto conoscenze e competenze per operare negli ambiti della scienza dei dati, dell’internet of Things, e, dell’analisi, progettazione, sviluppo, gestione e manutenzione di applicazioni World Wide Web, non disdegnando comunque una preparazione di base nell’area informatica tradizionale.

La collocazione del laureato in Internet of Things, Big Data e Web potrà essere sia in ditte specializzate dei settori ICT, che nelle imprese, nei gruppi editoriali, nelle agenzie di marketing e pubblicitarie, nelle aziende dei settori pubblico e privato, nelle amministrazioni e nei laboratori che utilizzano significativamente sistemi Web e multimediali, nelle ditte che si occupano a vario titolo di domotica e in centri per l’analisi dei dati (banche, assicurazioni, imprese pubblicitarie, etc).

Le conoscenze maturate durante il corso consentiranno al laureato di inserirsi rapidamente in attività legate all’Analisi ed alla Scienza dei dati, allo sviluppo di software per l’Internet of Things, a progetti di sviluppo di applicazioni Web. Gli consentiranno di operare con e sviluppare nuovi strumenti per l’analisi dei dati, anche basati su tecnologie di machine learning avanzate; di selezionare, valutare, programmare, far comunicare tra loro periferiche per l’Internet of Things; di installare e mantenere strumenti Web proprietari o pubblici; di sviluppare servizi basati sulle tecnologie Web; di configurare, gestire e analizzare l’attività di siti Web; di fornire supporto alle scelte della dirigenza in materia di presenza sul Web, di offerta servizi Web e della loro integrazione con i sistemi informativi già utilizzati in azienda; di valutare la facilità di utilizzo per gli utenti dei servizi Web.

Come illustrato, il Corso è incentrato sulle tecnologie, strumenti e metodologie tipiche che caratterizzano i settori della scienza dei dati, dell’internet of Things, e del Web, ma è organizzato in modo da dare anche solide basi teoriche di tipo matematico, statistico, e ovviamente informatico al laureato, così da prepararlo tanto all’ingresso nel mondo del lavoro, quanto alla prosecuzione degli studi verso una laurea magistrale od un master di primo livello.

Al fine di far sperimentare concretamente allo studente le nozioni apprese, il Corso è caratterizzato da una marcata presenza di attività di laboratorio e prevede inoltre tirocini presso le aziende quale parte integrante del percorso formativo, facilitando così il trasferimento delle competenze dall’Università alle aziende.

 
 

Conoscenze richieste per l'accesso

Per essere ammessi al corso di laurea occorre essere in possesso di un diploma di scuola secondaria superiore, o di altro titolo di studio conseguito all’estero riconosciuto idoneo secondo la normativa vigente.

L’ammissione al corso di laurea è subordinata al possesso di una adeguata preparazione iniziale costituita dalle competenze linguistiche e dalle conoscenze culturali comuni ai licei e agli istituti tecnici, nonché dalle conoscenze matematiche di base relative ai seguenti argomenti: aritmetica, geometria analitica, equazioni e disequazioni di primo e secondo grado, funzioni trigonometriche, logaritmiche ed esponenziali e dalla conoscenza della lingua inglese a livello B1.

È prevista per legge una verifica delle conoscenze in ingresso.

Qualora la verifica non risulti positiva verranno indicati specifici obblighi formativi da soddisfare nel primo anno di corso e costituiti da attività didattiche integrative.