1 A.A. 2008/2009 Laurea Magistrale In INFORMATICA Modelli Decisionali Metodi e Applicazioni.

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1 1 A.A. 2008/2009 Laurea Magistrale In INFORMATICA Modelli Decisionali Metodi e Applicazioni

2 2 A.A. 2008/2009 Obiettivo Formare una figura professionale in grado di progettare, gestire ed utilizzare strumenti informatici per lanalisi dei dati finalizzata a risolvere problemi di valutazione e di decisione Padroneggiare le metodologie di base quali : modelli per lanalisi dei dati modelli di ottimizzazione e di simulazione modelli per il ragionamento in condizioni di incertezza e applicarle alla modellazione e soluzione di rilevanti problemi applicativi: ambient intelligence commercio elettronico finanza/gestione life sciences text/web mining ………

3 Web Finance Ambient Intelligence Life Sciences Classificazione Previsione Dati Ottimizzazione

4 4 Sbocchi Professionali I potenziali sbocchi occupazionali riguardano le aziende sia industriali che di servizio per lo sviluppo e la gestione di : sistemi di supporto alle decisioni e ai servizi (Risk Mangement, Business Intelligence e Customer Relationship Management) sistemi basati su Web per la gestione della catena logistica e produttiva ed il commercio elettronico

5 5 Nella formazione del laureando magistrale è fondamentale la partecipazione, solitamente nellambito della tesi, a progetti: Europei: JUMAS (Multimedia Content Annotation), LENVIS (sistema di management di dati ambientali/sanitari) Nazionali: INSYEME (Ambient Intelligence) Regionali: Supply Chain Management I progetti avvengono in collaborazione con aziende. Questo consente lutilizzo/ acquisizione di competenze anche di tipo professionale e lattivazione di un canale privilegiato di accesso alle aziende stesse. Sbocchi Professionali

6 6 A.A. 2008/2009 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

7 7 A.A. 2008/2009 Modelli e analisi dei dati 1 Modelli grafico probabilistici Metodi per linferenza Modelli e analisi dei dati 2 Valore dellinformazione e decisioni Modelli di ottimizzazione e simulazione Laboratorio di Modelli e Analisi dei Dati Laboratorio di Integrazione Insegnamenti caratterizzanti MODELLI E ANALISI DEI DATI (12 CFU)

8 8 A.A. 2008/2009 Insegnamenti a scelta Bioinformatica Complementi di rappresentazione della conoscenza Sistemi Informativi – mod. Datawarehouse Information retrieval Soft computing Text Mining Visione artificiale Specifiche caratterizzazioni del percorso formativo possono essere ottenute mediante gli insegnamenti a scelta (per un totale di 16 CFU):

9 9 A.A. 2008/2009 Per informazioni: Prof. Enza Messina messina@disco.unimib.it