Il Corso di laurea in INTERNET OF THINGS, BIG DATA, MACHINE LEARNING (IBML) ha lo scopo di formare figure professionali capaci di operare sia in società specializzate dei settori ICT (Information and Communication Technologies), che nelle imprese pubbliche o private, nei gruppi editoriali, nelle banche, nelle assicurazioni, nelle agenzie di marketing, nelle amministrazioni e nei centri di ricerca che sviluppano o utilizzano sistemi di Intelligenza Artificiale e di acquisizione e analisi di dati.
Il percorso formativo è organizzato in modo da fornire al laureato competenze, strumenti e metodologie tipiche dei settori dell'Internet of Things (IoT), della Scienza dei Dati e dell’Intelligenza Artificiale. Inoltre, il programma formativo mira a fornire allo studente solide basi teoriche di tipo matematico, statistico e ovviamente informatico, così da prepararlo all'ingresso nel mondo del lavoro, oppure alla prosecuzione degli studi verso una laurea magistrale o un master di primo livello.
Al fine di far sperimentare concretamente allo studente le nozioni apprese, il Corso è caratterizzato da un’intensa attività di laboratorio all’interno di numerosi insegnamenti e prevede la possibilità di svolgere un tirocinio aziendale, quale parte integrante del percorso formativo. Il Corso nasce come evoluzione dei precedenti corsi in Tecnologie Web e Multimediali (dal 2004 al 2016) e in Internet of Things, Big Data & Web (dal 2017 al 2019). Tali corsi hanno ottenuto già dal 2004 il Bollino GRIN, rilasciato da GRIN (GRuppo di INformatica - l'Associazione Italiana dei Professori Universitari di Informatica) e AICA (Associazione Italiana per l'Informatica e il Calcolo Automatico), che certifica l’elevata qualità delle lauree in informatica. La certificazione di qualità dei contenuti si basa su un insieme di criteri che definiscono quanta informatica viene obbligatoriamente insegnata nel corso di studi, quali argomenti vengono trattati e quanti docenti di informatica sono presenti.
Il Corso di laurea in INTERNET OF THINGS, BIG DATA, MACHINE LEARNING si distingue dal Corso di laurea in INFORMATICA dell’Ateneo di Udine per un interesse nelle tecniche di gestione e analisi di big data. Ricordiamo che non esiste una soglia prestabilita in termini di dimensioni al di sopra della quale si parla di big data, ma che questi si caratterizzano per complessità di gestione in termini di volume, varietà, velocità e più recentemente anche valore e veridicità. Tra le possibili sorgenti di tali dati si considerano nel dettaglio all’interno del corso di laurea sistemi IoT, oltre a Web e Social Media. I metodi statistici e il Machine Learning forniscono le tecniche di analisi degli stessi. Tale impostazione è unica anche a livello nazionale in quanto differisce sia dai classici più generalisti corsi di laurea in informatica sia dai recenti corsi di laurea con focus sull’analisi dei dati che prescindono dalle sorgenti che li hanno generati.

Il corso di studio in oggetto desidera orientare la preparazione dello studente verso l’area emergente dello sviluppo di applicazioni per il cosiddetto Internet of Things, e della analisi di 'Big Data' utilizzando, anche, tecniche di Machine Learning, tecniche che il laureato potrà applicare anche ad altri ambienti applicativi (auto o droni a guida autonoma, riconoscimento facciale, riconoscimento del parlato, etc).
Il laureato sarà una figura ricercata dalla cosiddetta industria 4.0 e sarà inserito in contesti di acquisizione dei dati, anche tramite dispositivi IOT (dispositivi mobili: smartphone, tablet, droni; indossabili: smart watch, virtual video glasses, sensori medici), di analisi ed utilizzo dei dati stessi.
Per lo sviluppo di tali applicazioni, oltre alla conoscenza delle basi dell'AI, e del Machine Learning, sono necessarie solide basi in statistica, matematica discreta e del continuo, della programmazione, degli algoritmi, e dei contenuti di base del trattamento e dell’analisi dei dati.
Il percorso formativo della laurea in INTERNET OF THINGS, BIG DATA, MACHINE LEARNING segue il seguente schema.
Nel corso sono presenti, fin dal primo anno, gli insegnamenti tipici delle lauree triennali della classe L-31, quali la matematica nel discreto e nel continuo; la programmazione, gli algoritmi e l’ingegneria del software; l’architettura e le reti dei calcolatori, i sistemi operativi; le basi di dati e l’interazione uomo-macchina.
Più specificatamente, per le aree caratterizzanti il corso:
• Verranno fornite le basi fisico-elettroniche per la comprensione del funzionamento dei dispositivi IOT, con esercitazioni in laboratorio, e, a valle degli opportuni corsi di informatica, saranno fornite le basi informatiche dell’Internet of Things: l’attenzione si sposta dall’interazione uomo-macchina all’interazione diretta fra macchine, con lo studio teorico e pratico di protocolli ed algoritmi orientati alla trasmissione ed alla manipolazione efficiente di flussi di dati.
• Saranno offerti contenuti di fondamenti di scienza dei dati, di statistica, e di Machine Learning for Big Data, tutti con attività di laboratorio, atti a fornire le basi per la manipolazione, la presentazione e l’analisi dei (Big) dati.
• Saranno fornite competenze nelle aree Web-social con contenuti di Tecnologie Web e Multimediali, di Tecnologie Web per il Cloud, e di Social Computing con largo uso di laboratorio e intersezioni sensibili con l’analisi di Big Data.
Il Corso di Studio, quindi, fornisce pertanto conoscenze e competenze sia specifiche negli ambiti dell'Internet of Things, della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale, sia generali nell’area dell’informatica. Ciò consentirà al laureato sia di inserirsi nelle occupazioni dell'informatica tradizionale quali la progettazione, lo sviluppo, la gestione e manutenzione di sistemi informativi desktop e in cloud, che nelle attività legate all'Analisi dei (Big) dati, allo sviluppo di software per l'Internet of Things, e in progetti di sviluppo di applicazioni. Saprà operare con strumenti per l'analisi dei dati, anche utilizzanti tecniche di machine learning; saprà selezionare, valutare, programmare, far comunicare tra loro periferiche per l'Internet of Things; installare, configurare, mantenere, sviluppare strumenti Web proprietari o pubblici e di integrarli con i sistemi informativi già utilizzati in azienda; organizzare e realizzare valutazioni sugli utenti.
Le solide basi teoriche di tipo matematico, statistico, e ovviamente informatico, permetteranno al laureato, sia l'ingresso nel mondo del lavoro, che la prosecuzione degli studi verso una laurea magistrale od un master di primo livello. Al fine di far sperimentare concretamente allo studente le nozioni apprese, come detto, il Corso è caratterizzato da una marcata presenza di attività di laboratorio e prevede inoltre tirocini presso le aziende quale parte integrante del percorso formativo, facilitando così il trasferimento delle competenze dall'Università alle aziende.

Esperto di applicazioni AI
Funzione in un contesto di lavoro
AI specialist; AI Expert

Competenze associate alla funzione
Conoscenze teoriche e applicate dei principali metodi sviluppati nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e dell’Apprendimento Automatico. Conoscenza delle procedure formali per la valutazione e l’analisi dei risultati ottenuti dalla loro applicazione. Conoscenza della terminologia appropriata e capacità di dialogare con esperti di dominio per lo sviluppo critico di sistemi/componenti di Machine Learning. Capacità di applicazione in casi reali delle conoscenze suddette (es., lo sviluppo di un sistema per la stima automatica del costo di un appartamento in base un archivio storico di compravendite; l’implementazione di un sistema automatico per l’identificazione di volti in un’immagine; etc). Capacità di organizzare ed analizzare valutazione sugli utenti di software di Intelligenza Artificiale.

Sbocchi professionali
- Società ed enti pubblici coinvolti nell'analisi automatica dei dati e dell'automazione della risposta all'analisi;
- Aziende e centri di ricerca che operano nella sensoristica;
- Aziende con linee produttive automatizzate (industria 4.0);
- Società di consulenza informatica in ambito giuridico.

Social media analyst
Funzione in un contesto di lavoro
Raccolta e analisi di dati, informazioni, opinioni e tendenze relativi ai social media

Competenze associate alla funzione
- Conoscenze concettuali su social media e reti sociali;
- Conoscenza e capacità di applicare metodi statistici e strumenti software per analisi sperimentali di dati e informazioni relativi ai social media;
- Conoscenze relative alle basi del crowdsourcing per raccolta dati.

Sbocchi professionali
Aziende che si occupano di Web, Big Data, business intelligence, marketing, analisi di mercato, ma anche aziende che gestiscono in-house la presenza su social.

Data Analyst
Funzione in un contesto di lavoro
Analista dei dati.

Competenze associate alla funzione
- Capacità di acquisire, trasformare, organizzare ed elaborare dati in diversi formati, in particolare dati di grandi dimensioni
- Capacità di analizzare e visualizzare i dati con metodi statistici, non solo con l'analisi statistica tradizionale, ma anche con metodi di Data Mining e Machine Learning che consentono di apprendere dai dati, validare modelli predittivi e pattern emergenti
- Capacità di interpretare i risultati dell'analisi dei dati e sintetizzare opportune conclusioni
- Capacità di comunicare in modo efficace le conclusioni dell'analisi.

Sbocchi professionali
- Aziende e centri di ricerca che operano nel settore dell'elaborazione dell'informazione.
- Società ed enti pubblici coinvolte nella gestione di grandi moli di dati.
- Laboratori di ricerca e sviluppo, pubblici e privati.
- Assicurazioni e finanza.
- Industrie biomediche e farmaceutiche.
- Società di consulenza.

Web designer e developer
Funzione in un contesto di lavoro
Analisi, progettazione e sviluppo di siti web.

Competenze associate alla funzione
- Capacità di realizzare siti Web e di proporre soluzioni per la comunicazione via Web;
- Capacità di proporre soluzioni per la visualizzazione di informazioni via Web;
- Capacità di sviluppo di strumenti per la produzione automatica dei contenuti di un sito web; Capacità di analisi di usabilità di un sito Web;
- Capacità di organizzare valutazione sugli utenti via web;
- Capacità di sviluppo di strumenti a supporto dell'editoria elettronica.

Sbocchi professionali
Aziende nel settore di sviluppo di siti e portali Web ma anche aziende che gestiscono in-house la propria presenza su web.

Web manager
Funzione in un contesto di lavoro
Gestione e organizzazione di siti web

Competenze associate alla funzione
- Capacità di gestione automatica di grandi quantità di dati;
- Capacità di gestione dell'interazione con l'utente;
- Capacità di progettazione delle modalità di presentazione Web dei dati;
- Capacità di gestione analizzare gli accessi ai siti Web e di;
- Capacità di applicare tecniche per garantire la sicurezza di siti Web;
- Capacità di analizzare i dati relativi alle reti sociali;
- Capacità di realizzare interfacce web verso i dispositivi dell'IOT;
- Capacità di impiego di tecniche di machine learning per analizzare il traffico dei dati.

Sbocchi professionali
Aziende nel settore di sviluppo di siti, portali e infrastrutture Web, incluse quelle dedicate al commercio elettronico, all'analisi del traffico e dei dati ma anche aziende che gestiscono in-house la propria presenza su web.

Progettista/Programmatore di prototipi ed applicazioni per l'IoT
Funzione in un contesto di lavoro
Produrre prototipi di sistemi IoT per la sperimentazione e la verifica della fattibilità di prodotti da ingegnerizzare
successivamente.

Competenze associate alla funzione
- Conoscenze teoriche e di utilizzo di piattaforme di prototipizzazione elettronica (e.g., Arduino).
- Capacità di programmazione in ambienti e linguaggi di vario livello (e.g., Wiring, Python, .NET ecc.) in grado di fornire accesso alle piattaforme del punto precedente.

Sbocchi professionali
- Aziende in campo domotico, automotive, automazione in generale
- Aziende che progettano e producono, installano e mantengono sistemi di controllo e di sicurezza domestici e industriali.

Il corso prepara alla professione di (codifiche ISTAT)

1. Tecnici esperti in applicazioni - (3.1.2.2.0)
2. Tecnici web - (3.1.2.3.0)
3. Tecnici gestori di basi di dati - (3.1.2.4.0)
4. Tecnici gestori di reti e di sistemi telematici - (3.1.2.5.0)