Dalla trasformazione digitale alla crescita di AI, cloud e cybersecurity, l’Ingegneria del Software è oggi il motore dei prodotti e servizi che usiamo ogni giorno. Specializzarsi in questo ambito significa acquisire competenze chiave per progettare sistemi scalabili, sicuri e di qualità, e posizionarsi in ruoli ad alto impatto: dallo sviluppo alla software architecture, fino al DevOps e alla gestione del ciclo di vita del prodotto. Una scelta strategica per chi vuole guidare l’innovazione, non subirla.
Per orientarti con consapevolezza, questa pagina offre un’analisi statistica dei 82 Master selezionati: una vera bussola per confrontare rapidamente l’offerta. Usa i filtri per affinare la ricerca e approfondisci le schede dei singoli percorsi per valutare costi, durata, modalità e opportunità di sostegno.
TROVATI 82 MASTER [in 84 Sedi / Edizioni]
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.
Sedi del master
Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale
Questo corso forma ingegneri con competenze in intelligenza artificiale e robotica, offrendo conoscenze su apprendimento automatico, pianificazione, sistemi robotici e interazione uomo-macchina; durata biennale, lingua inglese, verifica requisiti d'accesso.
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Luiss Business School
Un master pensato per rispondere alle crescenti richieste di qualificata professionalità dei soggetti che operano nel mondo dell’open innovation e della gestione della tutela della proprietà intellettuale.
Università degli Studi dell'Insubria | Dipartimento di Scienze Teoriche e Applicate
Questo corso consente l'inserimento in contesti lavorativi nazionali e internazionali, in società informatiche o altri settori, con attività di progettazione e gestione di sistemi complessi, oltre a offrire possibilità di carriera nella ricerca.
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Università degli Studi di Bari "Aldo Moro" | Dipartimento di Informatica
Questo master offre competenze teoriche, sperimentali e applicative in informatica, con approfondimenti in Artificial Intelligence e Security Engineering; prepara allo sviluppo, valutazione e gestione di sistemi complessi e richiede inglese livello B2.
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Università degli Studi del Salento | Dipartimento di Ingegneria dell'Innovazione
Questo master offre una formazione avanzata su robotica e sistemi a guida autonoma, con percorsi teorici e pratici rivolti a professionisti e laureati interessati allo sviluppo, integrazione e gestione di sistemi robotici e veicoli autonomi in ambito industriale e di ricerca.
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Università degli Studi di Verona
Questo master biennale in lingua italiana, con percorso S.T.E.M. e ammissione soggetta a requisiti, offre frequenza non obbligatoria, opzione part-time e sede amministrativa a Verona; ammesso al progetto PA 110 e lode.
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Università degli Studi di Padova | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Questo corso in lingua inglese offre una formazione interdisciplinare avanzata in ingegneria informatica, con attenzione a algoritmi, sistemi, architetture, reti, basi dati, intelligenza artificiale, robotica e big data, con possibilità di tirocini.
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Università degli Studi di Firenze | Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni
Questo master offre un percorso biennale (2 anni, 120 CFU) in inglese, erogato in modalità convenzionale presso Firenze (DiSIA). Formazione avanzata su software engineering, sistemi cyber-fisici, machine learning e sicurezza informatica.
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Questo corso forma professionisti in grado di progettare e applicare tecniche di intelligenza artificiale, machine learning e sicurezza informatica per acquisizione, gestione e analisi di grandi dati, con attenzione alla protezione e alle opportunità del calcolo quantistico.
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Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" | Dipartimento di Ingegneria Elettronica
Questo corso offre una formazione di alto livello nel settore dell'ingegneria dell'informazione, specializzandosi nelle discipline dell'Ingegneria di Internet e infrastrutture di comunicazione, preparando anche figure emergenti come i data scientists.
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Questo corso forma professionisti capaci di affrontare problemi complessi con un solido approccio ingegneristico, lavorando su software e hardware, preparandoli a essere protagonisti nel mondo contemporaneo dell'informatica.
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Università degli Studi di Parma | Dipartimento di Ingegneria e Architettura
Questo corso di laurea in Ingegneria Informatica offre percorsi formativi qualificati con curricula in Intelligenza Artificiale, Automazione e Tecnologie e Sistemi Informatici, con un equilibrio tra teoria e pratica e possibilità di collaborazioni aziendali.
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Politecnico di Milano | Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria
Master in SDR per accelerare ricerca e sviluppo tecnologico. Moduli: Fondamenti SDR, applicazioni physical layer, reti 5G con O-RAN. Uso di MATLAB/GNURadio, sensing via SDR, gestione reti 5G Open-RAN.
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Università degli Studi di Parma
Questo corso ti permette di specializzarti nei settori dell'ICT e delle sue applicazioni, acquisendo competenze tecniche e professionali attuali con un'attenzione particolare all'Intelligenza Artificiale e al software affidabile e sicuro.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Questo master offre formazione avanzata su gestione e analisi di grandi quantità di dati e sviluppo di sistemi intelligenti, integrando infrastrutture cloud, data engineering, machine learning e AI. Durata 2 anni (120 CFU), insegnamento in inglese. Accesso libero.
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Università degli Studi "Federico II" – Napoli | Dipartimento di Fisica 'Ettore Pancini'
Questo corso forma esperti in scienza e tecnologie quantistiche con competenze multidisciplinari in fisica, informatica e ingegneria, con un'importante componente pratica e insegnamento interamente in inglese.
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Università degli Studi di Torino | Dipartimento di Informatica
Questo corso offre un percorso biennale di livello magistrale con indirizzi in Immagini e Realtà Virtuale, Reti e Sistemi Informatici, e Intelligenza Artificiale. Mira a formare professionisti pronti per il mondo del lavoro o il dottorato.
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Questo master forma professionisti con solide basi metodologiche e tecnologiche per affrontare problemi complessi, offrendo percorsi personalizzabili in ambiti come intelligenza artificiale, sicurezza, robotica e cloud computing, con forte apertura alla ricerca e al mondo del lavoro.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Questo master offre una formazione avanzata in sicurezza informatica, fornendo competenze teoriche e pratiche su reti, sistemi, hardware, crittografia e aspetti giuridici dei dati, per preparare specialisti pronti al mondo del lavoro e alla ricerca.
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Università degli Studi di Trento | Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione
Questo master offre un percorso internazionale, inter- e multidisciplinare (Comunicazioni, Ingegneria del Computer, Elettronica, Biomedica), erogato in inglese, di 2 anni (120 CFU), con accesso libero e forte orientamento applicativo e di ricerca.
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La prima AI specializzata su oltre 7.000 master.
Dal 1971, la comunità italiana della formazione manageriale.
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Master Ingegneria Del Software
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Con i nostri dati statistici aggiornati su 82 Master Ingegneria Del Software puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master Ingegneria Del Software
Percorso avanzato su architetture, qualità, DevOps e gestione del ciclo di vita del software
Il Master in Ingegneria del Software offre una formazione completa e rigorosa sull’intero ciclo di vita del software, con un focus bilanciato tra fondamenti teorici e competenze operative. I partecipanti imparano a tradurre i bisogni del business in requisiti tecnici verificabili, a modellare domini complessi con linguaggi formali e semi-formali, e a progettare architetture scalabili e manutenibili. Il programma integra metodologie agili e pratiche DevOps per assicurare un flusso di delivery continuo, affidabile e misurabile, includendo qualità del codice, sicurezza applicativa e osservabilità. Ampio spazio è dedicato alle tecnologie cloud-native, ai pattern architetturali moderni (come microservizi, event-driven e CQRS), all’automazione di test e pipeline CI/CD, nonché agli aspetti di governance, conformità e gestione dei costi. Attraverso laboratori, code review strutturate e progetti reali, gli studenti consolidano competenze immediatamente spendibili in contesti enterprise e startup, apprendendo a valutare trade-off e a prendere decisioni architetturali robuste basate su metriche.
Questa area copre tecniche avanzate di elicitation, analisi e validazione dei requisiti funzionali e non funzionali, con strumenti come user story mapping, specification by example e quality attribute scenarios. Si studiano linguaggi di modellazione come UML e BPMN, il Domain-Driven Design (bounded contexts, aggregati, ubiquitous language) e i principi architetturali SOLID, oltre a pattern come microservizi, esadecagonale e event-driven. I partecipanti imparano a definire architetture che bilanciano coesione, accoppiamento e potenziali colli di bottiglia, valutando trade-off tra consistenza, disponibilità e tolleranza alle partizioni.
L’area affronta i paradigmi di programmazione (OO, funzionale e reattivo), le pratiche di clean code, refactoring e gestione della complessità ciclomatica, insieme a gestione delle dipendenze e versionamento semantico. Si approfondiscono sistemi di persistenza relazionali e NoSQL, transazioni, indicizzazione, progettazione di schema e strategie di caching, oltre a API design (REST, GraphQL, gRPC) e messaggistica asincrona. Centrale è l’approccio cloud-native: containerizzazione con Docker, orchestrazione con Kubernetes, service mesh, gestione di configurazioni e secret, con attenzione a resilienza, osservabilità e costi.
Questa area sviluppa competenze su TDD, BDD e piramide dei test, con unit, integration, contract e end-to-end; si adottano tecniche di test data management, mocking e test su ambienti isolati. Vengono introdotti strumenti di static code analysis, code coverage, mutation testing e metriche come maintainability index e defect density, insieme a performance testing, profiling e capacity planning. La sicurezza è trattata con OWASP ASVS/Top 10, secure coding, gestione delle dipendenze vulnerabili, threat modeling e hardening dei pipeline, per garantire affidabilità e riduzione del rischio in contesti regolamentati.
L’area integra metodologie Agile (Scrum, Kanban) con pratiche DevOps per automatizzare build, test, release e rollback, definendo pipeline CI/CD idempotenti e osservabili. Si studiano trunk-based development, feature toggles, release strategies (blue/green, canary, progressive delivery) e Infrastructure as Code. La governance include gestione dei requisiti di conformità, policy di sicurezza, gestione dei costi cloud, SLO/SLI, incident management e post-mortem, oltre a metriche di flusso (lead time, deployment frequency, MTTR, change failure rate) per un miglioramento continuo basato su dati.
La didattica combina teoria e pratica con laboratori, revisione strutturata del codice, simulazioni di casi reali e utilizzo di tool professionali per garantire trasferibilità immediata in contesto lavorativo.
"Non esiste una pallottola d’argento: nessuna singola tecnologia o pratica può da sola moltiplicare di dieci volte la produttività del software."
— Fred Brooks
Dal codice all’architettura: carriere, stipendi e settori per l’Ingegneria del Software
Il Master in Ingegneria del Software ti prepara a progettare, sviluppare e mantenere sistemi software scalabili, affidabili e sicuri, unendo solide basi di architettura, metodologie Agile/DevOps e competenze pratiche su linguaggi, cloud e automazione. Le aziende cercano profili capaci di integrare qualità del codice, processi di delivery efficienti e visione di prodotto, con impatto diretto su time-to-market, resilienza e costi operativi. Gli sbocchi professionali spaziano dallo sviluppo back-end e full stack all’architettura, dall’automazione CI/CD alla leadership di team, con traiettorie che consentono di evolvere verso ruoli senior e C-level, in contesti che vanno dalla consulenza IT alle piattaforme SaaS, dal fintech alla PA digitale. Le RAL variano in base a seniority, settore, città e responsabilità, ma i trend mostrano una crescita costante per profili che uniscono competenze tecniche solide a capacità di comunicazione e ownership del ciclo di vita del software.
Progetta e implementa servizi, API e microservizi, ottimizzando performance, sicurezza e affidabilità. Lavora su basi dati, integrazioni e osservabilità, applica TDD/clean code e collabora a code review e pipeline CI/CD. È centrale nel trasformare requisiti in componenti scalabili, misurando impatto su latenza, costi cloud e resilienza, e contribuendo alla manutenzione evolutiva del sistema.
Gestisce end-to-end front-end e back-end, realizzando interfacce accessibili e servizi robusti. Coniuga UX, API design e integrazione con sistemi esterni, cura test automatizzati e performance. Collega esigenze di business e scelte tecniche, supportando l’intero ciclo di vita: dallo slicing delle user story al deploy, fino al monitoraggio con metriche di prodotto e affidabilità.
Automatizza build, test e rilasci con CI/CD, infrastrutture come codice e container orchestration. Definisce SLO/SLA, osservabilità e piani di capacità, riduce MTTR e incidenti. Collabora con team di sviluppo per migliorare la reliability, standardizzare ambienti e ottimizzare costi cloud, introducendo pratiche di sicurezza by design e governance efficace dei rilasci.
Disegna architetture evolvibili, sceglie pattern (es. microservizi, event-driven) e bilancia scalabilità, manutenibilità e costi. Definisce standard di qualità, strategie di integrazione, sicurezza applicativa e data governance. Guida decisioni tecniche cross-team, facilita migrazioni cloud e modernizzazioni, misurando trade-off e impatti su roadmap, compliance e total cost of ownership.
Coordina team tecnici, pianifica roadmap, rimuove impedimenti e promuove pratiche d’eccellenza (review, testing, observability). Unisce people management e ownership tecnica: definisce KPI (lead time, deploy frequency, qualità), gestisce budget e priorità, supporta crescita dei talenti e allinea obiettivi ingegneria–prodotto, garantendo delivery affidabile e sostenibile.
La progressione di carriera segue step tecnici e di leadership. Dopo 2-3 anni si consolidano autonomia, code quality e ownership su componenti. Con l’esperienza si evolvono responsabilità su architettura, affidabilità e guida di team, fino a ruoli strategici che impattano su roadmap, budget e organizzazione. Certificazioni cloud, contributi open source e track record di delivery misurabile accelerano la crescita.
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