Master Universitario di II Livello 'Internet of Things and Big Data'' - A.A. 2018-2019 - 2018 Giovanni
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Master Universitario di II Livello ’Internet of Things and Big Data’’ – A.A. 2018-2019 © 2018 Giovanni Adorni 1
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Master Universitario di II Livello ’Internet of Things and Big Data’’ – A.A. 2018-2019
Contesto di riferimento
Nonostante le turbolenze dei mercati finanziari e i travagli dell’economia di questi ultimi anni, caratterizzati anche dal rallentamento dell’economia in Cina e in altri mercati
emergenti, la transizione verso un’economia basata sulla conoscenza all’insegna dell’innovazione è in fase di accelerazione.
La capacità delle imprese europee di competere e innovare dipende sempre più dall’uso strategico ed efficace delle tecnologie digitali.
Si parla di Industrie 4.0 come un nuovo stadio di sviluppo dell’organizzazione e del management dell’industria manifatturiera, in estrema sintesi un processo che porterà alla
produzione industriale del tutto automatizzata e interconnessa, con sistemi di fabbricazione in cui prodotti intelligenti utilizzano sensori per fornire istruzioni di lavorazione alle
apparecchiature di produzione.
E’ in questo contesto che è diventato di uso comune l’espressione Internet of Things.
Siamo di fronte ad una nuova rivoluzione industriale, una rivoluzione digitale, che premia i lavoratori altamente qualificati ed esperti nell’utilizzo delle tecnologie digitali, a
scapito di quelli con competenze scarse o inadeguate.
In questo scenario si evidenziano gravi debolezze nelle nostre economie e nei nostri mercati del lavoro: in un momento infatti in cui il tasso di disoccupazione per l’Area Euro (19
paesi) continua a mantenere livelli significativi non produciamo ancora un numero sufficiente di professionisti con adeguate competenze rispetto alle tecnologie digitali.
L’espressione Internet delle Cose o Internet degli oggetti (Internet of things ‐ IoT) si riferisce all'estensione di Internet al mondo fatto di cose o di oggetti di qualunque tipo.
Per cosa o oggetto si intendono categorie quali: dispositivi, apparecchiature, impianti e sistemi, materiali e prodotti tangibili, opere e beni, macchine e attrezzature, eventi e
servizi, oggetti reali e oggetti virtuali, che possono convivere e coesistere in uno spazio di indirizzamenti unici e globale.
Internet delle Cose esiste e si sviluppa anche al di fuori dello scenario delineato dall’Industrie 4.0.
Gli oggetti, sia reali che virtuali, sono riconoscibili attraverso un loro indirizzo di rete univoco e possono acquisire intelligenza grazie al fatto di poter comunicare dati su sé stessi
e accedere ad informazioni aggregate da parte di altri oggetti, possono, in sostanza, assumere un ruolo attivo, e questo grazie all’interconnessione alla Rete.
Un oggetto interagisce con il mondo circostante, scambiando dati e informazioni, in quanto è dotato di “intelligenza” ovvero reperisce e trasferisce informazioni tra Internet e il
mondo reale o mondi virtuali.
L'obiettivo dell'IoT è far sì che in questo nuovo mondo in cui oggetti reali e virtuali coesistono, ognuno abbia comunque una propria identità elettronica. I campi di applicabilità
sono molteplici: dalle applicazioni industriali (processi produttivi), alla logistica e all'infomobilità, fino all'efficienza energetica, all'assistenza remota e alla tutela ambientale, al
gaming e all’entertainment.
L’Iot tende ad evolversi in modo parallelo e reciproco al Web semantico, e cambierà sicuramente il nostro modo di vivere in modo radicale. Gli oggetti intelligenti, con capacità
decisionale, permetteranno risparmio energetico sia a livello personale (domotica e smart‐home) sia a livello macroscopico (smart‐city e smart grid).
In un mondo dove cose reali e virtuali sono interconnesse abbiamo una produzione di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi
analitici specifici per l'estrazione di valore.
Il progressivo aumento della dimensione di tale mole di dati (Big Data) richiede tecniche di analisi specifiche (Analytics).
Big Data rappresenta anche l'interrelazione di dati provenienti potenzialmente da fonti eterogenee, quindi non soltanto i dati strutturati, come i database, ma anche non
strutturati, come immagini, email, dati GPS, informazioni prese dai social network.
Da ciò si evince quindi una forte relazione tra Big Data, Analytics e Internet of Things.
Sarebbe quindi limitativi affrontare uno studio sull’IoT senza prendere in esame anche gli aspetti relativi ai Big Data.
Quando si affrontano aspetti relativi ai Big Data ci troviamo di fronte ad enormi moli di dati: siamo nell’ordine degli Zettabyte, ovvero miliardi di Terabyte, tale quindi da
richiedere potenze di calcolo parallelo, massivo, distribuito con strumenti dedicati eseguiti su decine, centinaia o anche migliaia di server e su architetture di calcolo dedicate;
questo definisce ulteriori competenze necessarie per vincere la sfida della rivoluzione digitale.
A conclusione di questo quadro di riferimento richiamo il lavoro avviato dalla UE sulla “Grand Coalition for Digital Jobs” che prevede che entro il 2020 ci saranno circa 800.000
posti di lavoro vacanti riservati ai professionisti “digitali” altamente qualificati; un livello più elevato di competenze digitali permetterà una più facile qualificazione, consentendo
quindi ad un numero più elevato di giovani di trasformarsi da utenti generici a professionisti nell’era della rivoluzione digitale.
E’ in questo contesto che nasce la proposta di Master Universitario di II Livello su “Internet of Things and Big Data” che vuole rafforzare i percorsi di formazione universitaria di
II livello di tipo tecnologico formando un professionista in grado di far fronte alle sfide poste dal “technological breakthrough” dell’IoT e dei Big Data, e in linea con le indicazioni
UE: gestire al meglio le possibilità di utilizzo delle tecnologie digitali per migliorare la progettazione di oggetti e sistemi IoT e dei processi di un’organizzazione, in uno scenario in
cui sensori, device mobili, robot, oggetti virtuali sono interconnessi tra loro; ma soprattutto circolano maggiori informazioni integrate, precise e in tempo reale, che vengono
analizzate e utilizzate per migliorare i processi stessi ed innovare l’intera supply chain.
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Il Master Universitario di II Livello “Internet of Things and Big Data” (nel seguito denominato per brevità Master
IoT&BD) si propone di formare personale specializzato, con conoscenze approfondite nei settori innovativi
dell’Internet delle Cose e della gestione di grandi moli di dati in grado di cogliere, analizzare e valutare le opportunità
che l’applicazione di tecnologia innovativa può portare a settori chiave per l’economia e la società nel territorio ligure
quali la logistica, la multimodalità, la sicurezza, l’infomobilità, la gestione delle infrastrutture critiche e l’integrazione
dei sistemi complessi e robotici intelligenti, l’Industrie 4.0, le smart city.
Tale figura è stata definita, con riferimento all’European e‐Competence Framework, Internet of Things and Big Data
Specialist.
Il Master IoT&BD si contraddistingue con un progetto formativo innovativo sia per i contenuti sia per le metodologie
didattiche adottate e particolarmente adatto a soddisfare le esigenze delle imprese.
Verrà anche dotato di una piattaforma di Learning Content Management per poter integrare le attività d’aula e
garantire una didattica più efficiente centrata su attività di gruppo guidate da facilitatori opportunamente formati.
Per questo motivo si è fatta particolare attenzione nel coniugare l’esperienza di realtà aziendali d’avanguardia e di
professionisti di provata esperienza con la rigorosità concettuale, la capacità di modellizzazione e sistematizzazione
dei problemi propria del mondo accademico con l’esperienza dei Gruppi di ricerca sulla formazione in rete.
La Prima edizione del Master IoT&BD mira anche a stabilire un presidio dell’Ateneo di Genova su temi di così grande
rilevanza, attirando anche risorse e discenti al di fuori della realtà locale. Infatti nell'edizione qui proposta si integrano
contributi di grandi realtà di rilievo nazionale interessanti il settore Internet delle Cose e Big Data, aumentando in tal
modo il palinsesto di competenze offerte ai discenti per una professionalizzazione più efficace e approfondita.
L’evoluzione delle aziende verso l’uso dell’IoT e Big Data è già un dato di fatto ed è in progressiva crescita, non solo in
paesi all’avanguardia nel settore, quali Stati Uniti e Germania, ma anche in Italia, con particolare riferimento a settori
strategici quali Energia, Trasporti e Sicurezza. La carenza di figure professionali adeguate ne limiterebbe la crescita, a
detrimento della competitività del nostro settore industriale.
L’e‐CF, European e‐Competence Framework, nasce dalla domanda delle grandi aziende utenti ICT che, agli inizi degli
anni 2000, chiedevano uno strumento neutro, in grado di: esprimere l’insieme delle competenze ICT richieste nel
settore, e fornire una traduzione condivisa dei diversi framework locali e dell’offerta di competenze ICT dei grandi
vendor.
Giunto alla versione e‐CF 3.0 (http://www.ecompetences.eu/ict‐professional‐profiles/), il framework consente alle
Grandi Aziende Pubbliche e Private e Piccole e Medie Imprese (della domanda e dell’offerta), alle Amministrazioni
Centrali e Territoriali, ai Lavoratori e Professionisti, al Mondo dell’educazione, formazione e certificazione, di
condividere uno stesso linguaggio (alcuni vendor stanno mappando le loro certificazioni sull’e‐CF), di accedere allo
stesso insieme di competenze di riferimento su cui impostare il recruitment / placement, percorsi di carriera,
formazione, certificazione, etc.
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e‐CF: European e‐Competence Framework
L’e‐CF è stato recepito dalla Digital Agenda for Europe ed è diventato una delle sei
“priorità chiave” della Grand Coalition for Digital Jobs, ed è ora anche il riferimento base
nella tassonomia ESCO – European Skills/Competences, Qualifications and Occupations,
per il settore ICT (http://ec.europa.eu/social/main.jsp?catId=1042&langId=en).
In linea con l’e‐CF 3.0, basato su una definizione condivisa di competenza, cioè abilità
dimostrata di applicare conoscenze, abilità e attitudini, allo scopo di ottenere risultati
osservabili, e con riferimento ai cinque livelli di Competenza collegati al Quadro Europeo
delle Qualifiche (EQF ‐ European Qualifications Framework), nel seguito viene riportato il
profilo professionale dello ”IoT & Big Data Specialist”, definito sulla base dei Profili
Professionali ICT europei.
Tale profilo risulta definito da N° 10 competenze, anche se le indicazioni di e‐CF sono di
includere da 1 a 5 competenze per profilo.
Tale scelta è giustificata dal profilo complesso e articolato di questo Master Universitario
di II Livello relativo alla figura dello ”IoT & Big Data Specialist” che di fatto racchiude un
Architetto/Progettista per l’IoT e uno specialista di Big Data Analystics.
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Master Universitario di II Livello ’Internet of Things and Big Data’’ – A.A. 2018-2019
A tal fine il Master si propone di approfondire le conoscenze e di favorire l’acquisizione di competenze specifiche negli ambiti:
Introduction to IoT (16h)
Relational Skills (16h)
Enabling technologies for IoT (32h): seleziona 2 temi fra i seguenti 3 settori specifici della:
1) Computer science (16h);
2) Telecomunicazioni (16h);
3) Elettronica (16h).
Data Management (24h).
Data Analytics(24h).
Interconnected Devices (48h).
Sensor and Actuator Networks with Low Power Consumption (32h).
Distributed Systems, cloud computing, fog computing (32h).
Security and Data Protection (24h).
Quality of Service management (32h).
Semantic Web methods and technologies (48h).
Discovery, Identification, Localization (24h)..
User interface and Interaction (32h).
Social Internet of Things (16h).
Management (16h).
Entrepreneurship (8h).
Case‐studies (32h).
Stage / Thesis (450h)
Internship / traineeship in a structure consistent with the purposes of the Master for a period of about 2‐3 months. Writing of the
final Thesis, based on the activity carried during the stage and on personal elaboration of the topics dealt with in the Master.
Obiettivo specifico del Master IoT&BD è infatti la preparazione interdisciplinare di un esperto con conoscenze approfondite nei
settori innovativi dell’Internet delle Cose e della gestione di grandi moli di dati che, avendo acquisito in una prima parte del corso
conoscenze approfondite di base teorico/pratiche nei temi specifici sopra indicati, possa apprendere, in una seconda parte del
corso, come applicarle correttamente, adottando e gestendo soluzioni adeguati alle necessità, anche nel rispetto delle migliori
pratiche sulla sicurezza e protezione dei dati e nel rispetto delle normative vigenti.
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In coerenza con le esigenze di figure professionali espresse dalle imprese partner del
progetto, il master forma:
Software designer, responsabile dello sviluppo delle specifiche progettuali del software
di apparato/prodotto relativamente un determinato prodotto/progetto.
Sviluppa le specifiche progettuali del software di apparato/prodotto, curandone anche la
relativa documentazione tecnica, affinché siano rispondenti ai requisiti funzionali e
operativi richiesti, in stretto coordinamento con l’area di progettazione hardware.
Esperto IoT nell’integrazione tra il SW di apparato e il SW di gestione/applicazione di
rete, si preoccupa di individuare le soluzioni progettuali rispondenti alle performance
prestazionali e al target cost richiesto dal progetto/prodotto.
Collabora attivamente con le altre funzioni tecniche nella fase di proposta e di gestione
commessa/progetto per fornire i preventivi di costo e ottimizzare la soluzione
progettuale.
Le competenze principali che tali figure dovranno possedere in uscita dal percorso
formativo attengono alla conoscenza di linguaggi Phyton, ingegneria del SW, processo di
sviluppo SW, architettura di rete e dei calcolatori;
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Hardware Designer, responsabile dello sviluppo delle specifiche progettuali
dell’hardware di apparato/prodotto.
Sviluppa le specifiche progettuali dell’hardware (sia analogico sia digitale) di apparato e
la relativa documentazione tecnica, affinché siano adeguate a rispondere ai requisiti
funzionali e operativi richiesti, in stretto coordinamento con l'area di progettazione
software.
Contribuisce ad analizzare i bisogni dei clienti comunicati dalle funzioni commerciali e ad
individuare le soluzioni progettuali rispondenti alle performance prestazionali e al target
di costi richiesto.
Le competenze principali che tali figure dovranno possedere in uscita dal percorso
formativo attengono alla conoscenza di progettazione di architetture e sistemi basati su
microcontrollori.
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Analista/Analista Programmatore in area ICT con particolare riferimento al mondo IoT.
L’allievo potrà contribuire allo sviluppo di una soluzione (prodotto software) dedicata
alla gestione di sistemi IoT, nelle sue articolazioni complete, dalla ideazione (funzionale,
architetturale), allo sviluppo (sviluppo codice, testing, documentazione) al supporto per
ingegneria di offerta per la proposizione della soluzione Aziendale, al supporto alla
delivery per la messa in funzione dei sistemi e manutenzione.
…
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Competenze tecniche principali da possedere in uscita dal percorso formativo attengono
alla conoscenza della progettazione di sistemi complessi ;
abilità nella gestione di progetti e nella conduzione di gruppi di lavoro; alta capacità di
relazione con gli utenti ed il management del cliente; conoscenza degli ambienti e
linguaggi, architetture e database; Conoscenza delle tecniche di analisi e sviluppo sw
secondo metodologie Object Oriented; conoscenza ambienti di programmazione e dei
sistemi operativi, conoscenza delle tecniche di analisi e reingegnerizzazione dei processi
aziendali.
Le competenze tecniche principali da possedere in uscita dal percorso formativo
attengono alla conoscenza dei linguaggi software,
buona conoscenza dei sistemi operativi real time, buona conoscenza della teoria dei
segnali, capacità di lavorare in team.
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Profili funzionali
Il Master IoT&BD è dedicato a chi intende ricoprire il ruolo di Internet of Things and Big
Data Specialist e a chi desidera diventare specialista e consulente in quest’area:
pertanto destinatari naturali del Master sono tutti coloro che, occupati e non, dovranno
operare come specialisti e/o consulenti per piccole, medie e grandi imprese industriali,
di servizi e della Pubblica Amministrazione.
Tutte queste figure professionali devono avere un’approfondita conoscenza delle
tecnologie IoT, Big Data e Analytics.
In particolare il Master fornisce gli strumenti concettuali e le competenze
tecnico/scientifiche adatte a soddisfare le esigenze di diverse figure professionali:
i laureati in scienze matematiche e fisiche per completare il proprio profilo con
conoscenze e competenze più legate all’ingegneria ed alla ricerca tecnologica,
i laureati in informatica e ingegneria per verticalizzare la loro specializzazione su
specifiche tematiche ritenute “core business” dalle aziende leader del settore, nonché
per avere la possibilità di essere immediatamente allocati su progetti di rilevante
complessità tecnologica,
E’ evidente come l'impatto del Master sul percorso di carriera degli allievi debba essere
valutato in una prospettiva di medio‐lungo periodo, ovvero in termini di:
auto‐realizzazione, negli anni successivi al diploma di Master, rispetto alle proprie
vocazioni tecniche e professionali,
maggior velocità nel processo di maturazione da "junior" a "senior",
capacità di mantenimento di un elevato livello di specializzazione tecnica e di un agevole
auto‐rinnovamento delle conoscenze tecnologiche negli anni successivi al diploma di
Master,
capacità di conversione professionale per personale già occupato.
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Organizzazione didattica del Corso
Durata 12 mesi
Inizio corso 03/09/2018
Periodo di svolgimento: è suddiviso in due periodi di svolgimento:
primo periodo: da 03/09/2018 a 15/01/2019;
secondo periodo: da 01/02/2019 a 31/07/2019.
Al termine di ogni modulo sono previste le verifiche delle competenze acquisite durante tale
periodo. Al termine del percorso formativo avverrà anche la discussione di quanto svolto
durante il Project Work ai fini della certificazione finale.
Sede di svolgimento: le attività didattiche vengono svolte presso la Scuola Politecnica
e
Carico didattico complessivo:
456 ore di didattica in presenza
56 ore di didattica a distanza attraverso il LCMS
55 ore di attività di laboratorio in gruppo
483 ore per studio e lavoro individuale
450 ore attività di stage, comprese project work e discussione tesi
Totale crediti formativi universitari: 60 CFU, per un totale di 1500 ore di carico
didattico.
Frequenza: La frequenza è obbligatoria
Sono consentite:
20% di assenze sul totale ore corso per i non occupati;
30% di assenze sul totale ore corso per gli occupati.
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