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Corso di Laurea Magistrale in Data science and engineering (Torino)

Dipartimento di Automatica e Informatica - Collegio di Ingegneria Informatica, del Cinema e Meccatronica

Visualizzazione per anno accademico 2022/2023


LINGUA DEL CORSO

Lingua inglese


Nella visualizzazione per anno accademico vengono mostrati gli insegnamenti previsti per il dato anno accademico (esempio gli insegnamenti del 2 anno dell'anno 2019/2020 sono quelli previsti per gli studenti immatricolati nell'anno accademico 2018/2019)

Visualizza l'offerta dell'anno accademico

Nella visualizzazione per coorte vengono mostrati gli insegnamenti previsti per gli immatricolati nell'anno accademico di riferimento
(ad. esempio al 2 anno della coorte 2022/2023 sono mostrati gli insegnamenti erogati nell'anno accademico 2023/2024)

Visualizza l'offerta per l'anno accademico di immatricolazione (coorte)



Percorso Inglese

1° anno
Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1 01TXASM ING-INF/05 (8) Data management and visualization 8
1 01TWZSM ING-INF/05 (8) Data science lab: process and methods 8
1 01TWXSM Tabella 1 8
1,2 01TXBSM Tabella 2 8
2 01URZSM ING-INF/05 (3);
IUS/01 (3)
Data Ethics and Data Protection 6
2 01TUYSM ING-INF/05 (8) Distributed architectures for big data processing and analytics 8
2 01TXFSM ING-INF/05 (10) Machine learning and Deep learning 10
2 01TXGSM MAT/03 (4);
SECS-S/01 (4)
Mathematics in Machine Learning 8

2° anno
Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1 01TXISM ING-IND/16 (3);
ING-IND/35 (3)
Innovation management 6
1 01TXJSM Tabella 3 8
1 01TXOSM Tabella 4 8
1,2 11IDFSM Insegnamento a scelta da Tabella A 12
2 17MBRSM Thesis 22

Tabella 1


Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1 02TWYSM MAT/08 (8) Computational linear algebra for large scale problems 8
1 01TWWSM MAT/06 (4);
SECS-S/01 (4)
Statistical methods in data science 8

Tabella 2



Tabella 3


Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1 01DTHSM ING-INF/03 (8) Computer-aided simulations lab 8
1 01TXLSM MAT/05 (8) Network Dynamics and Learning 8
1 01DTFSM MAT/06 (4);
SECS-S/01 (4)
Time dependent data with Markov chains 8

Tabella 4


Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1 01VIXSM ING-INF/05 (8) Deep natural language processing 8
1 01TXPSM ING-INF/05 (8) Machine learning for IOT 8

Insegnamento a scelta da Tabella A
Gli studenti possono selezionare l'insegnamento Applied data science project, oppure 12 crediti liberi tra i Free ECTS credits.
Gli studenti interessati allo svolgimento della Challenge possono sostituire un insegnamento tra i Free ECTS credits.
La Challenge non potrà essere inserita direttamente dallo studente in fase di definizione del carico didattico. Lo studente dovrà inizialmente selezionare un altro insegnamento, che potrà poi essere sostituito dalla Challenge. La sostituzione sarà a cura della Segreteria didattica, una volta definiti gli elenchi degli studenti selezionati.
Questo insegnamento prevede una soglia massima di 35 studenti iscritti.
Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1 01TXXSM ING-INF/05 (12) Applied data science project 12
1,2 03UEWSM Challenge 8
1,2 13OCDSM Free ECTS credits 12

Challenge
Gli studenti possono selezionare l'insegnamento Applied data science project, oppure 12 crediti liberi tra i Free ECTS credits.
Gli studenti interessati allo svolgimento della Challenge possono sostituire un insegnamento tra i Free ECTS credits.
La Challenge non potrà essere inserita direttamente dallo studente in fase di definizione del carico didattico. Lo studente dovrà inizialmente selezionare un altro insegnamento, che potrà poi essere sostituito dalla Challenge. La sostituzione sarà a cura della Segreteria didattica, una volta definiti gli elenchi degli studenti selezionati.
Le attività delle Challenge sono svolte in lingua inglese.
Per candidarsi vi è un'apposita procedura che si trova nella sezione - Segreteria Online - della pagina personale. La descrizione degli argomenti trattati e le scadenze per presentare domanda saranno comunicati via mail contestualmente alla promozione dell’iniziativa.
La Challenge non potrà essere inserita direttamente dallo studente in fase di definizione del carico didattico. Lo studente dovrà inizialmente selezionare un altro insegnamento, che potrà poi essere sostituito dalla Challenge.
La sostituzione sarà a cura della Segreteria didattica, una volta definiti gli elenchi degli studenti selezionati.
Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1 01GCASM MAT/08 (1);
ING-IND/33 (2);
ING-IND/35 (1);
ING-IND/28 (1);
ING-IND/10 (1);
ICAR/03 (2)
Challenge@PoliTo by Firms - Enel Green Power 8
1 01GCESM CHIM/07 (2);
ING-IND/35 (1);
FIS/03 (2);
ING-INF/01 (1);
ING-IND/10 (2)
Challenge@PoliTo by Firms - Mista 8
1 01GCFSM ING-IND/31 (3);
ING-IND/17 (2);
ING-IND/32 (1);
ING-IND/14 (2)
Challenge@Polito by Firms - Aral 8
1 01GCGSM ING-INF/01 (2);
ING-IND/16 (1.5);
FIS/03 (4.5)
Challenge@Polito by Students - IoT (CIM 4.0) 8
2 01GCISM ING-INF/05 (6);
SECS-P/06 (2)
Challenge@PoliTo by Firms - Aruba Academy 8
2 01GCHSM ING-IND/31 (3);
ING-IND/33 (1);
ING-IND/32 (1);
ICAR/03 (1);
ING-INF/01 (1);
FIS/03 (1)
Challenge@PoliTo by Firms - Enel Grids 8
2 01GCMSM ING-IND/11 (4);
ING-IND/35 (1);
ING-INF/05 (1);
ING-INF/04 (2)
Challenge@PoliTo by Firms - Enertech 8
2 01GCNSM ING-IND/34 (2);
ING-INF/06 (1);
ICAR/17 (1);
ING-INF/01 (1);
ING-INF/05 (1);
ING-IND/11 (1);
ING-IND/35 (1)
Challenge@PoliTo by Students - Silver Economy 8

Free ECTS credits
Gli studenti possono selezionare l'insegnamento Applied data science project, oppure 12 crediti liberi tra i Free ECTS credits.
Gli studenti interessati allo svolgimento della Challenge possono sostituire un insegnamento tra i Free ECTS credits.
La Challenge non potrà essere inserita direttamente dallo studente in fase di definizione del carico didattico. Lo studente dovrà inizialmente selezionare un altro insegnamento, che potrà poi essere sostituito dalla Challenge. La sostituzione sarà a cura della Segreteria didattica, una volta definiti gli elenchi degli studenti selezionati.
Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1 01DTUSM ING-INF/05 (2);
MAT/07 (3);
SECS-S/01 (3)
BioQuants 8
1 01TYDSM ING-INF/05 (6) Cloud Computing 6
1 01URRSM ING-INF/05 (6) Computational intelligence 6
1 02JSKSM ING-INF/05 (6) Human Computer Interaction 6
1 01PDWSM ING-INF/05 (6) Information systems 6
1 01TYMSM ING-INF/05 (6) Information systems security 6
1 02TYJSM MAT/09 (8) Metodi quantitativi per la gestione del rischio 8
1 01RMYSM ING-INF/06 (4);
MAT/07 (4)
Modelli matematici per la Biomedicina 8
1,2 17FWYSM Internship 12
2 01PPPSM ING-IND/35 (8) Financial Engineering 8
2 01TXYSM ING-INF/05 (6) Web Applications I 6
Le attività delle Challenge sono svolte in lingua inglese.
Per candidarsi vi è un'apposita procedura che si trova nella sezione - Segreteria Online - della pagina personale.
La descrizione degli argomenti trattati e le scadenze per presentare domanda saranno comunicati via mail contestualmente alla promozione dell’iniziativa.
La Challenge extracurriculare sarà in sovrannumero e non potrà essere inserita direttamente dallo studente in fase di definizione del carico didattico. L'inserimento sarà a cura della Segreteria didattica, una volta definiti gli elenchi degli studenti selezionati.

2° anno
Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1 01GCDSM Challenge@PoliTo by Firms - CDP (****) 8
1 01GCCSM ICAR/20 (3);
ING-IND/35 (1);
ICAR/22 (1);
ICAR/14 (1);
ICAR/05 (1);
ICAR/21 (1)
Challenge@PoliTo by Firms - Ente Turismo LRM 8
1 01GBYSM ING-IND/27 (2);
SECS-P/08 (1);
ING-IND/35 (1);
ING-INF/05 (1);
CHIM/07 (1);
ING-IND/25 (1);
ICAR/13 (1)
Challenge@PoliTo by Firms - Lavazza 8
2 01GCJSM ICAR/14 (2);
ICAR/19 (2);
ING-IND/35 (1);
ING-IND/22 (1);
ICAR/22 (1);
ICAR/06 (1)
Challenge@PoliTo by Firms - ArchLivIng 8
2 01GCKSM ING-IND/11 (2);
ICAR/22 (2);
ICAR/21 (1);
ING-IND/10 (1);
ICAR/19 (1);
MAT/09 (1)
Challenge@PoliTo by Firms - C2R 8

2° anno
Periodo Codice SSD Insegnamento Lingua Crediti Docente Note Orario
1,2 01VECSM ING-INF/05 (18) TOP-UIC - Data Science 30
2 08MBRSM Thesis 30


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