L’Informatica è il motore invisibile che trasforma industrie e professioni, dall’AI alla cybersecurity, dal cloud al software engineering. Specializzarsi con un Master in Informatica significa accelerare la propria crescita, consolidare competenze tecniche avanzate e allenare la capacità di risolvere problemi complessi che le aziende cercano oggi. È una scelta strategica per chi vuole contribuire a costruire prodotti, servizi e piattaforme che abilitano il futuro digitale.
Per aiutarti a orientarti, questa pagina offre una bussola basata su 316 Master selezionati in Italia: un’analisi statistica per cogliere tendenze e opportunità, filtri per affinare la ricerca in base ai tuoi obiettivi e l’elenco completo dei programmi, con informazioni chiave su costo, durata, tipologia, modalità di frequenza e borse di studio.
TROVATI 316 MASTER [in 395 Sedi / Edizioni]
Università Cattolica del Sacro Cuore
Il Master in Data Science for Management è un Master internazionale di primo livello organizzato dall'Università Cattolica del Sacro Cuore (UCSC), Milano, Italia, interamente insegnato in inglese.
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Università degli Studi di Siena | Dipartimento di Biotecnologie, Chimica e Farmacia
Il Master di II°Livello in Drug Design & Synthesis ha carattere Europeo ed è finalizzato alla formazione di ricercatori e tecnici specializzati nel campo del Drug Discovery e delle Biotecnologie per le Imprese Farmaceutiche.
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Sapienza - Università di Roma - Dipartimento di Scienze Giuridiche
Il corso si propone come strumento per la formazione della figura professionale del Giurista del lavoro, nonché per l'aggiornamento e lo sviluppo formativo dei dipendenti privati e pubblici, in conformità con le politiche di gestione del personale e per la formazione continua dei professionisti.
Università telematica "Giustino Fortunato"
GESTIONE RISORSE UMANE - MANAGEMENT - PERFORMANCE - OTTIMIZZAZIONE RISORSE - TRASFORMAZIONE DIGITALE
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Università telematica "Giustino Fortunato"
DIGITAL COMMUNICATION - SOCIAL MEDIA STRATEGY - DATA PROTECTION - WEB MARKETING - INTELLIGENZA ARTIFICIALE - MANAGEMENT - DATA ANALYSIS
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Il master mira a fornire agli studenti una solida base teorica e pratica nell'integrazione tra Intelligenza Artificiale e gestione aziendale
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Università degli Studi di Torino | Dipartimento di Management
Il Master è gratuito. Ha durata biennale. E' un master on demand per alcune aziende piemontesi. Forma profili professionali capaci di comprendere e guidare la business transformation delle aziende e multinazionali del tessuto industriale italiano.
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Il Master in Relazioni Istituzionali e Lobbying è un Master innovativo volto alla preparazione - attraverso un approccio multidisciplinare - di ruoli di leadership nel settore dei rapporti con i decision-makers pubblici
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Il Corso è destinato principalmente a professionisti, neolaureati e dipendenti di imprese ed amministrazioni pubbliche, laureati in discipline socio-economiche, umanistiche, giuridiche e tecnico-scientifiche, interessati e motivati a intraprendere un percorso di carriera nel settore.
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POLIMI Graduate School of Management
Se hai: un profondo interesse nelle tecnologie di analisi e scienza dei dati per creare valore aziendale; una formazione in informatica, economia, ingegneria, management, matematica, scienze o statistica;Il desiderio di acquisire competenze per analizzare i dati. Questo master è pensato per te!
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L'Executive Program in AI, Privacy & Whistleblowing per la Digital HR di GEMA approfondisce l'uso etico e legale dell'AI nelle risorse umane, con focus su privacy e whistleblowing. Ideale per chi vuole guidare l'innovazione digitale in HR nel rispetto delle normative.
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The Major in Applied Artificial Intelligence for Business of the Master in Digital Transformation for Corporate and Business Strategy, is offered by Luiss Business School in partnership with Accenture S.p.A
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Il Master in Visual Arts fornisce gli strumenti culturali e tecnici per analizzare le differenti vie nelle quali la pratica artistica contemporanea e le tecniche proprie delle arti visive si relazionano e si intrecciano, al fine di realizzare progetti nell’ambito del digitale.
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Il Master di I livello Service Innovation & Digital Transformation di Link Campus University intende formare futuri professionisti nell’ambito della progettazione di servizi innovativi, sia erogati dalle imprese private che dalle Pubbliche Amministrazioni.
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Università degli Studi di Torino | Dipartimento di Informatica
Master in Alto Apprendistato, di durata biennale e rivolto a laureati/e, con assunzione dall’inizio del master da parte di aziende con sede operativa in Piemonte interessate a gestire le sempre più gravi e sofisticate minacce informatiche. LE SELEZIONI DA PARTE DELLE AZIENDE SONO IN CORSO.
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Consorzio Universitario in Ingegneria per la Qualità e l'Innovazione - QUINN
Il Master ha lo scopo di fornire ai partecipanti conoscenze avanzate nell’applicazione di tecniche di Lean Production e nell’utilizzo delle tecnologie digitali in ambito smart factory per progetti di miglioramento continuo dei processi aziendali, sia in ambito Industriale che in ambito Service.
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Il Master ha la finalità di preparare professionisti capaci di creare conoscenza per migliorare l’amministrazione del territorio e le performance delle aziende pubbliche e private
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In this programme, you will learn how to leverage next-generation technologies such as Cloud Computing, Internet of Things, and Analytics to create, connect, optimise and engineer innovative systems moving to the pragmatic application and commercialisation on a rapid and large scale.
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Università di Bologna - Alma Mater Studiorum
Il Master SPICES si rivolge a tutte e a tutti coloro che vogliono diventare professionisti nel settore spaziale e cercano un'occasione formativa in grado di ampliare ed arricchire le loro competenze e renderle immediatamente spendibili sul mercato del lavoro.
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The Master intends to support the development of entrepreneurial spirit in motivated young people with high potential, through a mix of learning and field experiences.
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Our master programme will provide you with the key competencies that you will need to develop next-generation information systems used to describe and manage data, discover new facts and relations in the data, make predictions, and give advice to decision makers.
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Master in Informatica Area: Tecnologia
Dubbi su quale master scegliere?
Con i nostri dati statistici aggiornati su 316 Master in Informatica Area: Tecnologia puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master in Informatica Area: Tecnologia
Strutture teoriche, tecniche avanzate e applicazioni industriali dell’Informatica contemporanea
Il Master in Informatica offre un percorso completo e rigoroso che integra basi teoriche, progettazione software, gestione dei dati e competenze su sistemi, reti e sicurezza. Il programma è pensato per laureati e professionisti che desiderano consolidare le fondamenta e padroneggiare tecnologie allo stato dell’arte, con un approccio orientato alla soluzione di problemi reali e alla scalabilità industriale. Ogni modulo combina teoria formalizzata, casi d’uso e pratica intensiva in laboratorio, privilegiando qualità del codice, robustezza architetturale, governance dei dati e sicurezza by design. La didattica è arricchita da seminari con esperti, project work su dataset e infrastrutture realistiche e valutazioni continue volte a sviluppare autonomia critica e competenze operative spendibili.
L’area affronta i principi teorici che sorreggono ogni decisione progettuale: strutture dati avanzate, analisi della complessità (tempo/spazio), tecniche di ottimizzazione e trade-off computazionali. Si studiano modelli di calcolo (macchina di Turing, automi, grammatiche) e basi di teoria della computabilità e della complessità (classi P, NP, NP-completezza, riduzioni). Ampio spazio alla programmazione funzionale e concorrente per comprendere astrazioni, valutazione pigra, immutabilità e gestione della sincronizzazione. Sono introdotte tecniche di verifica formale (logiche temporali LTL/CTL, model checking) e ragionamento sul comportamento dei sistemi reattivi. L’obiettivo è saper analizzare problemi in termini di costo computazionale, scegliere strutture dati adeguate, dimostrare correttezza e stabilire limiti teorici alla risoluzione.
Questa area sviluppa competenze sulla progettazione, realizzazione e gestione del ciclo di vita del software. Si approfondiscono principi SOLID, clean code, design pattern e refactoring, con un approccio evidence-based alla qualità. Si studiano architetture moderne: microservizi, event-driven, CQRS, serverless, hexagonal architecture e domain-driven design per allineare le soluzioni al dominio di business. Sono trattate pratiche DevOps e piattaforme di CI/CD, test automation (unit, integration, contract, property-based), osservabilità (logging strutturato, metrics, tracing distribuito), gestione delle dipendenze e sicurezza del software supply chain. Particolare attenzione a resilienza, scalabilità e gestione dello stato in ambienti distribuiti. Vengono introdotte tecniche di stima, gestione dei requisiti, roadmapping, documentazione eseguibile e governance architetturale.
L’area copre l’intero ciclo di vita del dato: modellazione, raccolta, integrazione, qualità e governance. Si affrontano probabilità, statistica inferenziale, algebra lineare e ottimizzazione come base per machine learning supervisionato e non supervisionato, con tecniche quali regressione, alberi, ensemble, clustering e riduzione della dimensionalità. Il modulo deep learning tratta reti neurali, CNN, RNN/Transformer, ottimizzatori e tecniche di regolarizzazione, con applicazioni a NLP, visione e serie temporali. Sul fronte data engineering si studiano ETL/ELT, pipeline su data lakehouse, formati colonnari e sistemi SQL/NoSQL, oltre a elaborazione distribuita con Spark e streaming con Kafka. Sono inclusi MLOps, monitoraggio dei modelli, drift, explainability (SHAP, LIME), fairness ed etica del dato, conformità normativa e strategie di deployment scalabile in produzione.
Quest’area fornisce competenze operative su sistemi operativi, reti e infrastrutture cloud, con un focus nativo sulla sicurezza. Si studiano processi, scheduling, gestione della memoria, I/O e filesystem, insieme a concetti di sistemi distribuiti (consensus, replica, partizionamento, CAP). Per le reti: TCP/IP, routing, DNS, HTTP/2-3, SDN e osservabilità di rete. Nel cloud: containerizzazione con Docker, orchestrazione con Kubernetes, modelli IaaS/PaaS/SaaS, infrastruttura come codice (Terraform), provisioning e policy as code. La sicurezza copre crittografia simmetrica e asimmetrica, TLS/PKI, gestione segreti, IAM, zero trust, threat modeling, secure coding, SAST/DAST, sicurezza runtime, pentesting, incident response e hardening. Sono affrontate normative e standard (GDPR, ISO 27001, NIS2) e pratiche di privacy by design per soluzioni resilienti e conformi.
La didattica combina lezioni teoriche strutturate, laboratori pratici intensivi e progetti applicativi con partner esterni. La valutazione è continua e orientata all’evidenza, per consolidare competenze solide e trasferibili.
"L’informatica non riguarda tanto i computer quanto il modo rigoroso di pensare e costruire astrazioni utili e durature."
— Edsger W. Dijkstra
Prospettive di carriera e stipendi per laureati e professionisti del Master in Informatica
Il mercato italiano richiede profili informatici capaci di trasformare esigenze di business in soluzioni scalabili, sicure e orientate ai dati. Il Master in Informatica consolida basi teoriche e competenze pratiche su architetture, linguaggi, cloud, sicurezza e data engineering, rendendo i diplomati immediatamente spendibili. Le aziende cercano figure che uniscano padronanza tecnologica, metodo ingegneristico, capacità di lavorare in team cross‑funzionali e orientamento al risultato, abilitando percorsi di crescita sia specialistici sia manageriali con impatto tangibile su prodotti digitali e processi aziendali.
Progetta, sviluppa e mantiene applicazioni web e mobile, orchestrando frontend, backend e integrazioni API con attenzione a performance, scalabilità e osservabilità. Utilizza pratiche DevOps (CI/CD, container, test automatizzati) e metriche di qualità del codice per rilasci frequenti e affidabili. Collabora con product e UX per definire requisiti e roadmap, applicando pattern architetturali moderni e principi SOLID per ridurre il debito tecnico e accelerare il time‑to‑market.
Progetta pipeline dati affidabili, costruendo data lakehouse e modelli di integrazione da fonti eterogenee con strumenti ETL/ELT e tecnologie distribuite. Implementa pratiche di data quality, governance e sicurezza, abilitando analytics, BI e casi d’uso ML su dataset consistenti e tracciabili. Ottimizza costi e prestazioni su cloud, definendo standard di catalogazione, versioning e monitoring per garantire disponibilità e freschezza dei dati a team analitici e ai decision maker.
Protegge sistemi, reti e applicazioni attraverso threat modeling, hardening, test di penetrazione e monitoraggio continuo. Gestisce vulnerability assessment, incident response e conformità normativa (es. NIS2, ISO 27001, GDPR), collaborando con IT e sviluppo per integrare security‑by‑design nelle architetture. Supporta la formazione del personale, imposta controlli e procedure, e usa SIEM/EDR per ridurre superfici d’attacco, tempi di rilevazione e impatto operativo degli incidenti.
Disegna architetture cloud‑native resilienti e sicure, bilanciando requisiti funzionali, costi e compliance. Seleziona servizi IaaS/PaaS/FaaS, definisce infrastrutture as code, reti e politiche di sicurezza, garantendo osservabilità end‑to‑end e piani di continuità operativa. Guida migrazioni e modernizzazioni applicative, introduce pratiche FinOps e governances multi‑account, assicurando scalabilità e time‑to‑value in progetti che coinvolgono più stakeholder e fornitori.
Coordina iniziative IT dall’analisi alla messa in produzione, gestendo budget, rischi, fornitori e team interdisciplinari. Applica framework Agile/Waterfall ibridi, imposta KPI di delivery e qualità, e facilita la comunicazione con business e compliance. Pianifica rilasci, governa priorità e dipendenze, garantendo allineamento rispetto a obiettivi di tempo, costo e valore. Contribuisce al miglioramento continuo dei processi e alla scalabilità dell’organizzazione.
La progressione di carriera alterna percorsi specialistici e manageriali. Dopo i primi anni di esperienza su progetti complessi, i professionisti assumono ownership di ambiti tecnici, guidano squadre, influenzano scelte architetturali e budget, e misurano l’impatto sul business tramite KPI condivisi con le funzioni aziendali.
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