Modello Informativo SUA-CdS 2024/25

Corso di Laurea Magistrale in DATA SCIENCE AND ENGINEERING- A.A.2024/25

Universitą: Politecnico di Torino
Collegio: Collegio di Ingegneria Informatica, del Cinema e Meccatronica
Dipartimento: DAUIN
Classe: LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Esiste nella forma attuale dall'anno accademico: 2019/20
Lingua in cui si tiene il corso: inglese
Indirizzo internet del corso: https://www.polito.it/corsi/37-320
Tasse: https://www.polito.it/didattica/servizi-e-vita-al-politecnico/diritto-allo-studio-e-contribuzione-studentesca/contribuzione-studentesca
Modalitą di svolgimento: Corso di studio convenzionale

Referente del CdS: Daniele Apiletti
Organo Collegiale di gestione del Corso di Studio: Collegio Di Ingegneria Informatica, Del Cinema E Meccatronica
Struttura didattica di Riferimento: Dipartimento Di Automatica E Informatica
Docenti di riferimento: Daniele Apiletti, Luca Cagliero, Barbara Caputo, Juan Carlos De Martin, Paolo Garza, Flavio Giobergia, Daniele Jahier Pagliari, Marco Scianna, Giovanni Squillero, Francesco Vaccarino, Fabio Vicini
Rappresentanti degli Studenti eletti nel Collegio: Muhammad Usama Tariq Bhatti, Francesco Pio D'Angolo, Karim Ghaddar, Gioele Giachino, Angelo Iannielli, Alisina Karimi, Saket Kumar, Michela Martini, Giorgio Molinaris, Stefano Maria Rondinelli, Pratik Roy
Gruppo di Gestione AQ: Paolo Garza, Gioele Giachino, Stefania Lanzafame, Maurizio Rebaudengo, Marco Torchiano
Tutor: Daniele Apiletti, Luca Cagliero, Paolo Garza, Flavio Giobergia, Giovanni Squillero, Francesco Vaccarino

Numerose discipline sia scientifiche che umanistiche sono oggi fortemente caratterizzate dall'uso massiccio di dati digitali, utilizzati principalmente nelle analisi alla base dei processi decisionali. In tutti questi ambiti risulta quindi di fondamentale importanza la presenza di figure professionali interdisciplinari (data scientist o data engineer) in grado di raccogliere correttamente e poi raffinare, analizzare, interpretare e valorizzare quantitą consistenti di dati di elevata complessitą, rendendoli disponibili in maniera efficace per le successive procedure decisionali. Il data scientist deve essere in grado di padroneggiare metodologie e soluzioni tecnologiche innovative di analisi, memorizzazione e processamento dei dati tramite l'applicazione di raffinati strumenti statistici, matematici e informatici, attraverso elaborazioni svolte con metodi automatici. Inoltre deve avere la capacitą di contestualizzare le proprie competenze nella varietą degli ambiti in cui la data science trova applicazione, valorizzando le informazioni contenute nei dati stessi e tenendo contemporaneamente conto dei loro risvolti sul piano giuridico e sociale. Il corso di Laurea Magistrale in Data Science and Engineering mira a formare la figura multidisciplinare del data scientist fornendo forti competenze metodologiche e ingegneristiche complementate da un'elevata capacitą di astrazione e un approccio analitico alla risoluzione dei problemi "data-driven", rendendo il data scientist in grado di adattarsi rapidamente ai molteplici contesti applicativi nei quali si troverą ad operare e alla rapida evoluzione degli strumenti utilizzati per l'analisi dei dati. Il corso di laurea mira a formare degli ingegneri capaci di gestire tutto il ciclo di vita del processo di analisi dei dati, dall'analisi dei requisiti, all'acquisizione e memorizzazione di grandi moli di dati, all'analisi dei dati tramite modelli matematici e statistici o algoritmi di machine learning, alla visualizzazione dell'informazione e infine all'utilizzo della conoscenza estratta ai fini decisionali, anche tramite strumenti di simulazione. La figura formata avrą la capacitą di operare efficacemente in ognuna delle fasi descritte. L'applicazione della data science in molteplici ambiti richiede la formazione di figure professionali capaci di operare e interagire efficacemente in contesti di tipo multidisciplinare. Per formare tali competenze, il percorso formativo include approfondimenti tecnologici consistenti in attivitą pratiche di laboratorio multidisciplinare, focalizzate su casi di studio reali, svolte in collaborazione con aziende, Centri interdipartimentali di Ateneo o esperti afferenti a settori industriali diversi, rafforzando la capacitą di lavorare in team culturalmente eterogenei. A supporto di queste attivitą, sono fornite agli studenti conoscenze che spaziano dalla capacitą di comunicare efficacemente i risultati del proprio lavoro, alla padronanza delle metodologie data-driven per innovare prodotti e processi e alla valutazione degli aspetti etici legati all'uso dei dati e dell'informazione estratta da essi.

I laureati nei corsi di laurea magistrale della classe devono: - conoscere approfonditamente gli aspetti teorico-scientifici della matematica e delle altre scienze di base ed essere capaci di utilizzare tale conoscenza per interpretare e descrivere i problemi dell'ingegneria complessi o che richiedono un approccio interdisciplinare; - conoscere approfonditamente gli aspetti teorico-scientifici dell'ingegneria, sia in generale sia in modo approfondito relativamente a quelli dell'ingegneria informatica, nella quale sono capaci di identificare, formulare e risolvere anche in modo innovativo problemi complessi o che richiedono un approccio interdisciplinare; - essere capaci di ideare, pianificare, progettare e gestire sistemi, processi e servizi complessi e/o innovativi; - essere capaci di progettare e gestire esperimenti di elevata complessitą; - essere dotati di conoscenze di contesto e di capacitą trasversali; - avere conoscenze nel campo dell'organizzazione aziendale (cultura d'impresa) e dell'etica professionale; - essere in grado di utilizzare fluentemente, in forma scritta e orale, almeno una lingua dell'Unione Europea oltre l'italiano, con riferimento anche ai lessici disciplinari. L'ammissione ai corsi di laurea magistrale della classe richiede il possesso di requisiti curriculari che prevedano, comunque, un'adeguata padronanza di metodi e contenuti scientifici generali nelle discipline scientifiche di base e nelle discipline dell'ingegneria, propedeutiche a quelle caratterizzanti previste nell'ordinamento della presente classe di laurea magistrale. I corsi di laurea magistrale della classe devono inoltre culminare in una importante attivitą di progettazione, che si concluda con un elaborato che dimostri la padronanza degli argomenti, la capacitą di operare in modo autonomo e un buon livello di capacitą di comunicazione. I principali sbocchi occupazionali previsti dai corsi di laurea magistrale della classe sono quelli dell'innovazione e dello sviluppo della produzione, della progettazione avanzata, della pianificazione e della programmazione, della gestione di sistemi complessi, sia nella libera professione sia nelle imprese manifatturiere o di servizi che nelle amministrazioni pubbliche. I laureati magistrali potranno trovare occupazione presso industrie informatiche operanti negli ambiti della produzione hardware e software; industrie per l'automazione e la robotica; imprese operanti nell'area dei sistemi informativi e delle reti di calcolatori; imprese di servizi; servizi informatici della pubblica amministrazione. Gli atenei organizzano, in accordo con enti pubblici e privati, stages e tirocini.

Attivitą formative dell'ordinamento didattico

La presente tabella delle attivitą formative riporta l'indicazione di tutti i SSD affini e integrativi - e non solo dell'intervallo in termini di CFU ad esse attribuito - dettaglio che verrą riportato nel regolamento didattico del CdS

Attivitą caratterizzanti

Ambito disciplinare	Settore	Cfu
		Min	Max
Ingegneria informatica	ING-INF/04 - AUTOMATICA ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI	45	60

Attivitą affini o integrative

Ambito disciplinare	Settore	Cfu
		Min	Max
Attivitą formative affini o integrative	ING-IND/16 - TECNOLOGIE E SISTEMI DI LAVORAZIONE ING-IND/35 - INGEGNERIA ECONOMICO-GESTIONALE ING-INF/03 - TELECOMUNICAZIONI ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI MAT/03 - GEOMETRIA MAT/05 - ANALISI MATEMATICA MAT/06 - PROBABILITĄ E STATISTICA MATEMATICA MAT/08 - ANALISI NUMERICA MAT/09 - RICERCA OPERATIVA SECS-S/01 - STATISTICA	18	36

Altre attivitą

Ambito disciplinare	Settore	Cfu
		Min	Max
A scelta dello studente	A scelta dello studente	8	12
Per prova finale e conoscenza della lingua straniera	Per la prova finale	22	30
Altre attivitą (art. 10)	Abilitą informatiche e telematiche	-	-
Altre attivitą (art. 10)	Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro	-	-
Altre attivitą (art. 10)	Tirocini formativi e di orientamento	-	-
Altre attivitą (art. 10)	Ulteriori conoscenze linguistiche	-	6
Per stages e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali	Per stages e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali	-	-

Esporta Excel Attivitą formative