Nel cuore della trasformazione digitale, i Master Ingegneria Informatica sono il ponte tra teoria avanzata e impatto reale su imprese e società. Specializzarsi oggi significa guidare innovazione in ambiti come AI, cybersecurity, cloud ed embedded, con competenze ricercate in ogni settore, dall’industria 4.0 ai servizi. È una scelta strategica per accelerare carriera e autorevolezza professionale.
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TROVATI 78 MASTER [in 81 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.
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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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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 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 ad accellerare la digitalizzazione e l'automazione dei processi.
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Università degli Studi di Roma Tre | Dipartimento di Ingegneria
Questo corso è finalizzato al conseguimento del titolo di studio universitario in ingegneria gestionale e dell'automazione, formando professionisti con elevate competenze gestionali e informatiche per rispondere alle esigenze del mercato del lavoro.
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Università degli Studi "Federico II" – Napoli | Dipartimento di Matematica e Applicazioni
Questo master offre una formazione specialistica nel campo delle tecnologie software e hardware per il Calcolo Scientifico, preparando i partecipanti a gestire attività legate al Calcolo Parallelo e modalità grid/cloud.
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Politecnico di Torino | Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
Questo master offre una preparazione tecnica interdisciplinare, consentendo di integrare competenze in elettronica, meccanica, controlli automatici e informatica.
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Università degli Studi di Padova | Dipartimento di Ingegneria Civile Edile Ambientale
Questo corso coniuga conoscenze approfondite di matematica applicata e ingegneria, formando professionisti in grado di affrontare problemi complessi in vari ambiti.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso rappresenta un'offerta formativa innovativa per la formazione di professionisti altamente specializzati nell'uso della matematica e dell'informatica.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale
Questo corso offre una formazione avanzata nella trasformazione tecnologica e nell'innovazione attraverso l'intelligenza artificiale e la robotica, preparando gli studenti per affrontare sfide professionali nel campo dell'ingegneria.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Questo master fornisce una solida preparazione che consente ai laureati di progettare e implementare sistemi per la gestione efficiente di grandi quantità di dati e per l'estrazione di conoscenze utili, nonché sistemi intelligenti mediante tecniche di intelligenza artificiale.
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Politecnico di Torino | Dipartimento di Scienze Matematiche
Questo master offre una formazione avanzata in ingegneria matematica, mirata a sviluppare competenze nella modellazione e simulazione di problemi complessi, utilizzando metodi matematici applicati nei vari settori industriali e dei servizi.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso si propone di formare una figura professionale capace di progettare, sviluppare, programmare e gestire tecnologie elettroniche nel campo dell'industria e dell'innovazione.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Questo master si svolge in modalità a distanza e prepara esperti nella sicurezza dei sistemi informatici, fornendo competenze pratiche e teoriche per affrontare le minacce informatiche.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso offre una formazione di alto livello nell'ambito dell'Ingegneria Informatica, preparando professionisti capaci di affrontare le sfide del settore hi-tech.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Questo corso forma ingegneri in grado di progettare, pianificare e gestire sistemi complessi nell'ambito della robotica e dell'automazione, fornendo competenze scientifiche e tecnologiche utili in contesti professionali diversificati.
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Università telematica "Pegaso"
Questo master consente di accedere a un secondo anno della Laurea Magistrale, fornendo le competenze necessarie nell'ambito della sicurezza, con un impegno totale di 1500 ore e 60 CFU.
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Questo master ha l'obiettivo di trasferire competenze e metodologie per progettare, pianificare e gestire sistemi e servizi ICT collegati ad infrastrutture di networking avanzato.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale
Questo corso è una laurea magistrale che si svolge nell'ambito dell'ingegneria informatica e offre uno studio approfondito delle tecnologie e dei metodi utilizzati nel settore.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Informatica
Questo master offre una formazione specialistica nell'ambito della Salute Digitale, combinando l'informatica con discipline sanitarie per preparare studenti al mercato del lavoro internazionale.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale
Questo corso è una laurea magistrale che offre una preparazione avanzata in informatica, con un focus su competenze pratiche e teoriche, accedendo a risorse didattiche e opportunità di mobilità internazionale.
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Master Ingegneria Informatica
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Con i nostri dati statistici aggiornati su 78 Master Ingegneria Informatica puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master Ingegneria Informatica
Struttura, competenze e obiettivi formativi di un Master in Ingegneria Informatica
Il Master in Ingegneria Informatica è progettato per fornire una formazione approfondita e trasversale sulle tecnologie e i metodi che guidano l’evoluzione dei sistemi digitali moderni. Il percorso combina solide basi teoriche con un approccio pragmatico, orientato alla progettazione e all’integrazione di soluzioni end-to-end, dalla modellazione dei requisiti alla gestione del ciclo di vita del software e dell’infrastruttura. Gli studenti sviluppano competenze nell’analisi della complessità, nella progettazione di architetture scalabili e resilienti, nell’automazione dei processi DevOps, nell’elaborazione dei dati e nell’adozione di paradigmi di sicurezza by design. Ampio spazio è dedicato a progetti applicativi su cloud, sistemi embedded e reti, con attenzione a performance, affidabilità, compliance normativa e sostenibilità tecnologica.
Questa area consolida e approfondisce i fondamenti teorici indispensabili per l’ingegneria dei sistemi software e hardware. Si studiano strutture dati avanzate (alberi bilanciati, B-Tree, skip-list), algoritmi di ottimizzazione e grafi applicati a routing, scheduling e analisi di dipendenze. Vengono trattati modelli di complessità temporale e spaziale, tecniche di progettazione algoritmica (divide et impera, programmazione dinamica, greedy, backtracking) e metodi probabilistici per l’analisi average-case. Un modulo specifico affronta la teoria dell’informazione, codici di canale e compressione, insieme a tecniche di crittografia moderna (RSA, ECC, curve ellittiche, protocolli di scambio chiavi) con attenzione a sicurezza computazionale e trade-off prestazionali. Completano l’area elementi di calcolo parallelo, concurrency control e modelli formali (automata, logiche temporali) per verificare proprietà di correttezza in scenari concorrenti e distribuiti.
L’area copre la progettazione e la gestione di sistemi operativi, architetture a microservizi e infrastrutture di rete moderne, con particolare attenzione a scalabilità, osservabilità e affidabilità. Si studiano kernel e sottosistemi (scheduling, memoria virtuale, I/O), containerizzazione e orchestrazione con Docker e Kubernetes, tecniche di service discovery, mesh e circuit breaker. In ambito reti vengono approfonditi TCP/IP, BGP, SDN, segment routing, QoS e protocolli di sicurezza (TLS, IPsec), insieme a paradigmi edge e fog computing per ridurre latenza e ottimizzare il throughput. Il modulo sulle architetture cloud copre IaaS, PaaS, serverless, storage distribuito (object, block, file), caching e sistemi di messaggistica (Kafka, RabbitMQ). Vengono introdotti modelli di resilienza come autoscaling, replica, sharding e tecniche di disaster recovery, nonché metodologie di capacity planning e FinOps per sostenibilità dei costi.
Questa area affronta l’intero ciclo di vita del software, dall’analisi dei requisiti alla manutenzione evolutiva, con enfasi su qualità, tracciabilità e automazione. Si studiano metodologie Agile e Lean (Scrum, Kanban), requirements engineering, domain-driven design, pattern architetturali (hexagonal, CQRS, event sourcing) e principi SOLID. Sul fronte della qualità, si approfondiscono tecniche di testing (unit, integration, contract, property-based), test coverage, mutation testing, nonché static analysis, code smells e technical debt management. Il filone DevOps include continuous integration e delivery, pipeline as code, infrastructure as code con Terraform/Ansible, controllo delle release e progressive delivery (blue/green, canary). Vengono introdotti SRE e reliability metrics (SLO, SLI, error budget), osservabilità con logging strutturato, metrics e tracing distribuito. Focus anche su compliance, secure coding, threat modeling e gestione delle dipendenze con SBOM e policy di supply chain.
L’area integra gestione del dato, machine learning e sicurezza, per progettare sistemi data-driven robusti e conformi. Si studiano modellazione dei dati, data pipelines batch e streaming, data lakes e data warehouses, formati colonnari, cataloghi e governance (lineage, qualità, MDM). Il modulo di AI copre feature engineering, valutazione e tuning di modelli supervisionati e non, reti neurali e MLOps per il deployment responsabile, con monitoraggio di drift e bias. Sul fronte sicurezza, vengono affrontati principi Zero Trust, IAM, segreti e key management, hardening, gestione delle vulnerabilità, fuzzing e penetration testing, oltre a privacy engineering, data protection e conformità a normative come GDPR. Si analizzano anche tecniche di privacy-preserving analytics (differential privacy, federated learning) e criteri di explainability, valutando trade-off tra accuratezza, robustezza e requisiti regolatori nei contesti produttivi.
Le metodologie didattiche combinano lezioni frontali avanzate, laboratori pratici, progetti capstone e interazione costante con casi industriali, per sviluppare competenze operative e capacità di progettazione critica.
"Progettare sistemi affidabili significa saper bilanciare teoria rigorosa e vincoli del mondo reale, trasformando requisiti mutevoli in soluzioni misurabili."
— Coordinatore del Master
Dove lavorerai dopo il Master in Ingegneria Informatica: ruoli, settori e RAL attese
Il Master in Ingegneria Informatica forma professionisti in grado di progettare, sviluppare e governare sistemi software, infrastrutture cloud, soluzioni embedded e architetture dati complesse. Il percorso integra competenze teoriche avanzate con laboratori, casi d’uso industriali e certificazioni, così da accelerare l’ingresso in ruoli ad alto impatto nei principali settori dell’economia digitale. Le competenze maturate su linguaggi, framework, pipeline DevOps, sicurezza, AI applicata e integrazione di sistemi consentono di contribuire in modo immediato a progetti mission-critical, riducendo il time-to-product e aumentando la qualità del software. Le aziende ricercano figure in grado di unire capacità analitica, autonomia progettuale e sensibilità per la scalabilità, la sicurezza e i costi operativi: elementi centrali per garantire resilienza e vantaggio competitivo. Il Master offre inoltre solide basi per il rapido passaggio verso responsabilità di coordinamento tecnico, product delivery e gestione di team, grazie a moduli su metodologie agile, leadership tecnica e misurazione delle performance.
Progetta e implementa applicazioni e servizi backend scalabili, curando architettura, qualità del codice, testing e integrazione continua. Collabora con frontend, data e DevOps per garantire performance, sicurezza, osservabilità e affidabilità in produzione, ottimizzando costi e tempi di rilascio.
Progetta data pipeline, data lake e data warehouse per la raccolta, qualità e disponibilità dei dati. Implementa processi ETL/ELT, orchestration e governance, abilitando analytics, BI e modelli ML su dataset puliti e tracciabili. Lavora su cloud, streaming e ottimizzazione delle prestazioni.
Automatizza build, test, deploy e osservabilità su infrastrutture cloud e containerizzate. Definisce IaC, CI/CD, monitoring e politiche di sicurezza by design, riducendo MTTR e aumentando l’affidabilità del servizio. Collabora con i team di sviluppo per scalabilità, cost management e compliance.
Disegna e implementa misure di sicurezza applicativa e infrastrutturale: hardening, IAM, crittografia, secure coding e vulnerability management. Conduce code review, threat modeling e risposta agli incidenti, garantendo conformità a standard e normative e riducendo il rischio operativo.
Sviluppa firmware e sistemi embedded per dispositivi con vincoli di risorse, connettività e sicurezza. Integra sensori, protocolli IoT e servizi edge/cloud, curando real-time, affidabilità e aggiornabilità OTA. Collabora con elettronica e produzione per test, validazione e certificazioni.
La carriera tipica parte da ruoli tecnici con responsabilità crescenti su moduli e servizi, evolve verso la guida di componenti critici e piccoli team, fino alla definizione di standard tecnologici, roadmap e budget. La progressione può seguire una traccia duale: tecnica (individual contributor senior) o manageriale (people/portfolio). La scelta dipende da propensione, impatto e risultati misurabili su delivery, qualità e valore di business. Certificazioni cloud, sicurezza e data, insieme a contributi open source e ownership su progetti ad alta complessità, accelerano il passaggio a posizioni di leadership.
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