1 A.A. 2007/2008 Laurea Magistrale in Modelli Decisionali Metodi e Applicazioni

2 A.A. 2007/2008 Obiettivo Formare una figura professionale di informatico in grado di comprendere e gestire lo sviluppo di progetti, la progettazione e lapplicazione di strumenti informatici evoluti in diversi settori applicativi Padroneggiare le metodologie di base quali : modelli per lanalisi dei dati modelli di ottimizzazione e di simulazione modelli per il ragionamento probabilistico e applicarle alla modellazione e soluzione di rilevanti problemi applicativi: finanza gestione commercio elettronico life sciences web mining ambient intelligence

3 A.A. 2007/2008 Struttura Primo anno volto allacquisizione delle metodologie Secondo anno volto allintegrazione delle competenze informatiche con competenze specifiche di settore (anche provenienti dal mondo aziendale ed industriale) Strumenti fondamentali del processo formativo saranno le esercitazioni di laboratorio

4 A.A. 2007/2008 Sbocchi Professionali Aziende sia industriali che di servizio per lo sviluppo e la gestione di sistemi : sistemi di supporto alle decisioni ( Risk management) sistemi di supporto ai servizi (Business Intelligence e Customer Relationship Management) sistemi basati su Web per la gestione della catena logistica e produttiva ed il commercio elettronico.

5 A.A. 2007/2008 Insegnamenti caratterizzanti L Area Tematica Modelli e Sistemi decisionali in Informatica si caratterizza attraverso nei seguenti insegnamenti: 1. Modelli e analisi dei dati (12 CFU) Modelli e analisi dei dati 1 (4 CFU) Modelli e analisi dei dati 2 (4 CFU) Laboratorio di Modelli e analisi dei dati (4 CFU)

6 A.A. 2007/2008 Modelli e Analisi dei Dati 1.Modelli e analisi dei dati 1 1.Apprendimento statistico 2. Reti Bayesiane 3. Dati sequenziali 2.Modelli e analisi dei dati 1. metodi di ottimizzazione 2.. Supply Chain Management (S.C.M.) 3. metodi computazionali per ambient intelligence 3. Laboratorio di Modelli e Analisi dei Dati 1. Laboratorio di Integrazione

7 A.A. 2007/2008 Insegnamenti a scelta 1.Datawarehouse 2.Text Mining 3.Complementi di Intelligenza Artificiale Per un totale di 8 CFU Specifiche caratterizzazioni del percorso formativo possono essere ottenute mediante gli insegnamenti a scelta suddivisi in due gruppi: 1.Bioinformatica 2.Information Retrieval 3.Soft Computing 4.Visione Artificiale 5.Compl. di Rappr. della conoscenza Per un totale di 16 CFU

8 A.A. 2007/2008 Per informazioni: Prof. Francesco Archetti