Articolazione Informatica:
che cosa si impara.
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Programmazione: Gli studenti imparano i concetti fondamentali della programmazione, inclusi linguaggi di programmazione come Php, Python, Java, C++ o altri, al fine di sviluppare software e risolvere problemi attraverso l'elaborazione dei dati.
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Algoritmi e strutture dati: Gli studenti studiano gli algoritmi, le tecniche di progettazione e le strutture dati utilizzate per organizzare e manipolare i dati in modo efficiente. Questo include concetti come liste, code, pile, alberi, grafi e algoritmi di ordinamento e ricerca.
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Basi di dati: Gli studenti apprendono i concetti fondamentali dei database, compresa la progettazione e la gestione di database relazionali. Vengono introdotti anche i linguaggi di interrogazione dei database come SQL.
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Sistemi operativi: Gli studenti studiano i principi di base dei sistemi operativi, come la gestione della memoria, la pianificazione dei processi, la gestione dei file e la comunicazione tra processi.
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Reti informatiche: Gli studenti apprendono i concetti di base delle reti informatiche, compresi i protocolli di rete, l'architettura delle reti, la configurazione e la risoluzione dei problemi di rete.
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Sicurezza informatica: Gli studenti vengono introdotti ai principi di base della sicurezza informatica, compresi i concetti di crittografia, autenticazione, controllo degli accessi e protezione delle informazioni.
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Sviluppo web: Gli studenti imparano le basi dello sviluppo web, compresi i linguaggi di markup (HTML, CSS) e i linguaggi di scripting (JavaScript), nonché i concetti di progettazione di interfacce utente e sviluppo di siti web interattivi.
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Progettazione e sviluppo di software: Gli studenti acquisiscono competenze nel processo di progettazione e sviluppo di software, imparando a analizzare i requisiti, progettare soluzioni, implementare il software e testarlo.
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Sfruttare il Potere dell'Intelligenza Artificiale: nell'odierno mondo in rapida evoluzione, l'intelligenza artificiale (AI) è pronta a trasformare ogni aspetto della nostra vita, dal modo in cui lavoriamo al modo in cui interagiamo con il mondo che ci circonda. L'AI non è solo un termine alla moda, è una tecnologia potente che sta già avendo un profondo impatto su aziende, settori e individui allo stesso modo. L'AI non è una minaccia; è un'opportunità. Abbracciando l'AI, possiamo creare un futuro migliore per noi stessi, le nostre aziende e il nostro mondo.
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COMPETENZE ACQUISITE
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Chatbot basati sull'AI
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Strumenti di traduzione basati sull'AI
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Virtualizzazione
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Soluzioni Cloud
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Networking (routing, vlan, switching, protocolli pila ISO-OSI)
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Crittografia (Certificati e PKI)
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Firewall - Proxy - DMZ
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Architetture Client/Server (socket)
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Linguaggi Php/C++/Java/Jsp/Ajax/CSS/Html/Json/XML
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Server Web TOMCAT
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Database : Sql, Store procedure, DML e DCL
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Internet of Things (IoT)
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Laboratori CISCO
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Sicurezza delle reti (SSL/TTL/HTTPS)
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VPN : reti private virtuali
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Project Management (diagramma di Gantt, PERT, CPM)
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Metrica del sw : Function Point
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Sistemi operativi : Linux e Windows (active directory, DNS, DHCP, SMTP)
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Linguaggio UML
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OPPORTUNITÀ LAVORATIVE E SETTORI DI IMPIEGO
Le opportunità lavorative offerte da questo corso, in settori che richiedono solide competenze tecnico-scientifiche, sono molteplici e di qualità. Il profilo professionale dell’indirizzo consente l’inserimento nei processi aziendali, in precisi ruoli funzionali coerenti con gli obiettivi dell’impresa, e non ultimo la possibilità di esercitare la libera professione. Le mansioni che possono essere svolte sono :
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Programmatore
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Sistemista Windows/Linux
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Progettista Hardware/Software
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Troubleshooting in ambito sistemistico e applicativo dei competence Center
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La conoscenza dell'intelligenza artificiale (AI) apre le porte a una vasta gamma di opportunità lavorative in diversi settori. Ecco alcuni dei lavori più richiesti che richiedono competenze in AI:
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Sviluppatore di software AI: Progetta, sviluppa e implementa algoritmi e sistemi di intelligenza artificiale.
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Ingegnere di machine learning: Crea e ottimizza modelli di apprendimento automatico per vari compiti, come l'analisi dei dati, la previsione e la robotica.
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Data Analyst: Analizza grandi volumi di dati utilizzando tecniche di intelligenza artificiale per estrarre informazioni preziose e guidare decisioni aziendali.
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Competenze di deep learning: Sviluppa e applica modelli di deep learning per attività complesse come il riconoscimento delle immagini, la traduzione automatica e l'elaborazione del linguaggio naturale.
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Specialista in robotica intelligente: Progetta, sviluppa e integra sistemi robotici controllati dall'intelligenza artificiale.
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