Informatica applicata (apprendimento automatico e big data)

Via Medina, Italia

Master e corsi post-laurea

Università Parthenope di Napoli

Via Medina, Italia

Informatica applicata (apprendimento automatico e big data)

3000 € / anni

Master e corsi post-laurea24 mesi

Modern university campus in Naples Italy with Mediterranean architecture, students walking near the Department of Science and Technology building, blue sky and coastal city backdrop with Mount Vesuvius in the distance

Master

Master of Science in Informatica Applicata (Apprendimento Automatico e Big Data)

Università Parthenope di Napoli

Informatica - Apprendimento Automatico e Big Data

Durata2 Anni

LinguaInglese

FormatoTempo pieno / In presenza

Crediti120 ECTS

Panoramica del programma - Informatica applicata (apprendimento automatico e Big Data)

Il Master of Science in Informatica applicata (Machine Learning e Big Data) presso l'Università Parthenope di Napoli è un programma biennale che copre i fondamenti matematici, statistici e computazionali dell'apprendimento automatico insieme alle tecnologie big data all'avanguardia. Il programma ti insegna a modellare e scoprire modelli dalle osservazioni mentre padroneggi gli strumenti necessari per gestire ambienti di dati su larga scala.

Ospitato presso il Dipartimento di Scienza e Tecnologia (DiST), il programma prevede 12 esami e una tesi finale applicata-sperimentale per un totale di 120 ECTS. Gli argomenti chiave includono l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, l'informatica scientifica, l'elaborazione delle informazioni multimediali, l'Internet delle cose, il cloud computing e il cloud computing ad alte prestazioni, il tutto fornito attraverso un approccio pratico e ad alta intensità di laboratorio.

Il programma offre anche un curriculum di innovazione sviluppato in collaborazione con il MIT Sloan School of Management, offrendo agli studenti selezionati l'opportunità di ottenere una doppia qualifica in imprenditorialità e gestione dell'innovazione. I laureati emergono come professionisti altamente specializzati pronti a lavorare in istituti di ricerca, società ICT, banche, compagnie assicurative, operatori di telecomunicazioni e qualsiasi organizzazione che richieda soluzioni avanzate basate sui dati.

Punti salienti del programma

Curriculum pratico che copre machine learning, deep learning, cloud computing e IoT con strumenti come TensorFlow, PyTorch e Python
Percorso curriculare sull'innovazione sviluppato in collaborazione con il MIT Sloan School of Management
Componente di tirocinio obbligatorio (6 CFU) con accesso a una rete di oltre 130 aziende ICT partner
Abbonamento ad AWS Academy che offre certificazioni di cloud computing riconosciute dal settore come parte del corso

Curriculum e moduli

Il programma è strutturato su due anni accademici con dieci moduli obbligatori e due elettivi scelti dallo studente, completati da un tirocinio obbligatorio e una tesi finale. Il curriculum bilancia solide basi teoriche con un'ampia attività di laboratorio, garantendo che gli studenti si laureino con una profonda conoscenza concettuale e una competenza pratica nelle tecnologie di machine learning e big data.

Apprendimento automatico

12 ECTS

Tratta gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, la valutazione del modello, la selezione delle caratteristiche e i metodi ensemble. Implementerai soluzioni utilizzando framework basati su Python come scikit-learn e TensorFlow.

Apprendimento profondo

9 ECTS

Esplora le architetture delle reti neurali, incluse le reti convoluzionali, le reti ricorrenti e i modelli generativi. L'enfasi è posta sull'implementazione pratica utilizzando PyTorch e TensorFlow per applicazioni reali.

Calcolo scientifico

9 ECTS

Si concentra su metodi numerici, algoritmi di ottimizzazione e tecniche di calcolo ad alte prestazioni essenziali per l'elaborazione di grandi set di dati e la risoluzione di problemi computazionalmente intensivi.

Elaborazione di informazioni multimediali

9 ECTS

Copre le tecniche per Analisi ed elaborazione di immagini, dati audio e video utilizzando approcci di apprendimento automatico. Include visione artificiale, riconoscimento vocale e metodi di recupero multimediale.

Calcolo ad alte prestazioni e cloud computing

9 ECTS

Introduce i paradigmi del calcolo parallelo, i sistemi distribuiti e l'infrastruttura cloud. Imparerai a implementare pipeline di apprendimento automatico scalabili utilizzando piattaforme come AWS e servizi cloud simili.

Internet delle cose

6 ECTS

Esamina le reti di sensori, l'edge computing e l'acquisizione di dati da dispositivi IoT. Il modulo collega i flussi di dati IoT all'analisi dei big data e ai modelli di machine learning per applicazioni intelligenti.

Corsi elettivi

Elaborazione del linguaggio naturale Visualizzazione e analisi dei dati Sicurezza informatica per i sistemi di dati Gestione dell'imprenditorialità e dell'innovazione

Ammissione Requisiti

L'ammissione al programma di Master è aperta ai titolari di una laurea triennale o di un titolo equivalente conseguito presso qualsiasi istituzione accreditata a livello mondiale. I candidati devono dimostrare un'adeguata preparazione curriculare in informatica, matematica e fisica. Tutte le domande e le richieste di informazioni vengono gestite tramite Uni4Edu.

Requisiti accademici

Requisiti di laureaLaurea triennale (o equivalente) in qualsiasi disciplina presso un istituto accreditato
Crediti in InformaticaMinimo 22 ECTS (o equivalente) in Informatica (INF/01)
Crediti in MatematicaMinimo 15 ECTS (o equivalente) in Matematica (MAT/01–MAT/09)
Crediti di FisicaMinimo 5 ECTS (o equivalente) in Fisica (FIS/01–FIS/08)
Crediti prerequisiti totaliMinimo 45 ECTS distribuiti tra le aree tematiche sopra indicate

Requisiti linguistici

Inglese Livello di competenzaLivello minimo B2 (QCER) — verificato durante il processo di ammissione
IELTS (se applicabile)Punteggio complessivo minimo di 5.5 (o equivalente)
Lingua italianaNon richiesto; Il programma è tenuto in inglese

Documenti richiesti

Modulo di domanda compilato tramite Uni4Edu Copia autenticata della laurea e dei certificati accademici Curriculum Vitae (CV) con dettagli sull'esperienza accademica e professionale Copia del passaporto o della carta d'identità nazionale validi Certificato di conoscenza della lingua inglese (B2 CEFR o equivalente)

Scadenze per la presentazione delle domande

Studenti extra-UE (pre-iscrizione)

Studenti UE/italiani

Iscrizione tardiva (se (disponibile)

Per una guida personalizzata all'ammissione, la verifica dei documenti e il supporto per la candidatura, si prega di contattare Uni4Edu

Borse di studio e finanziamenti

Sono disponibili diverse opportunità di finanziamento per supportare gli studenti nazionali e internazionali che perseguono il programma di master in Informatica applicata presso l'Università Parthenope di Napoli. Il sostegno finanziario è amministrato attraverso agenzie regionali e iniziative a livello universitario. Contatta Uni4Edu per una guida personalizzata sull'ammissibilità e sulle procedure di candidatura.

Borsa di studio regionale ADISU Campania

L’Agenzia regionale campana per il diritto allo studio universitario (ADISURCampania) offre borse di studio basate sul merito e sul reddito che coprono l’esonero tasse universitarie, il sostegno abitativo e i sussidi pasto per gli studenti idonei.

Riduzione delle tasse universitarie per merito presso l'Università Parthenope

Le riduzioni delle tasse universitarie sono disponibili in base alle dichiarazioni dei redditi ISEE. Gli studenti con indicatori economici più bassi possono ricevere riduzioni significative o l'esenzione totale dalle tasse universitarie.

Investi il tuo talento in Italia (Governo Italiano)

Un'iniziativa del governo italiano che offre borse di studio a studenti internazionali provenienti da paesi selezionati che si iscrivono a master in lingua inglese presso università italiane, inclusi tirocini presso aziende italiane.

Per informazioni dettagliate sulle tasse universitarie, si prega di contattare Uni4Edu — ti guideremo attraverso i costi e le opzioni di finanziamento disponibili per questo Programma.

Prospettive di carriera

I laureati di questo programma sono professionisti molto richiesti, in grado di progettare, sviluppare e gestire soluzioni IT avanzate basate su machine learning e big data. Il mercato globale del machine learning continua a crescere a un ritmo superiore al 40% annuo e la domanda di specialisti supera di gran lunga l'offerta, soprattutto in Italia, dove il mercato dell'IA raddoppia ogni anno. Il programma offre inoltre una solida base per gli studi di dottorato e le carriere di ricerca.

40%+ Crescita annuale del mercato del Machine Learning

50 Posti disponibili per studenti

130+ Aziende partner per tirocini

Potenziali ruoli lavorativi

Data Scientist Ingegnere di Deep Learning Visione artificiale Ingegnere Sviluppatore software (ML/AI) Analista quantitativo Ingegnere di sistemi

Settori tipici di impiego

Aziende ICT e telecomunicazioni Istituti bancari e finanziari Assicurazioni Aziende Istituti di ricerca governativi Aziende di servizi pubblici ed energetiche Aziende sanitarie e biotecnologiche

Classifiche e riconoscimenti

L'Università Partenope di Napoli è presente nei più importanti sistemi di classificazione universitaria internazionali, tra cui QS World University Rankings, Times Higher Education e U.S. News Global Universities. Il Dipartimento di Scienza e Tecnologia dell'università ha una produzione di ricerca attiva nell'intelligenza artificiale, nell'apprendimento automatico e nella visione artificiale, contribuendo alla sua crescente reputazione internazionale.

Classifica mondiale delle università THE

601-800

2025

Classifica mondiale delle università QS

1001-1200

2026

Stati UnitiNotizie sulle migliori università globali

#979

2025

EduRank Global

#2078

2025

Materia	Ente di classificazione	Grado
Informatica Scienze	EduRank	#1498 World / #56 Italy
Matematica	EduRank	#1441 World / #53 Italy
Ingegneria	EduRank	#1680 World / #54 Italy
Economia e Commercio	LA Materia Classifiche	#401+

Come candidarsi

Fare domanda per questo programma è facile con Uni4Edu. Il nostro team ti guiderà attraverso ogni fase del processo, dalla preparazione dei documenti all'iscrizione finale.

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Contatta il nostro team tramite e-mail o telefono. Valuteremo il tuo profilo e confermeremo la tua idoneità a questo programma.

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I nostri consulenti ti forniranno una lista di controllo personalizzata dei documenti richiesti e ti aiuteranno a preparare il pacchetto di candidatura.

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Uni4Edu invierà la tua candidatura per tuo conto e ti terrà aggiornato sui progressi durante tutto il periodo di valutazione.

Ricevi la tua offerta

Una volta accettata la tua candidatura, ti aiuteremo a comprenderla, organizzeremo il supporto per il visto, se necessario, e ti guideremo attraverso il processo di immatricolazione.