Grazie a questo Master semipresenziale, acquisirai conoscenze specialistiche in aree all'avanguardia come la gestione dei progetti IT, i sistemi distribuiti, il cloud computing e l'Intelligenza Artificiale"

Nel panorama attuale dell'Informatica, i Sistemi Avanzati stanno vivendo una rapida evoluzione guidata dalla crescita dell'Intelligenza Artificiale (IA), del cloud computing e della sicurezza informatica. Ciò richiede un aggiornamento costante delle conoscenze e delle competenze per rimanere all'avanguardia in un ambiente tecnologico in continua evoluzione.

Nasce così questo Master semipresenziale, grazie al quale gli informatici impareranno a differenziare tra progetti e processi IT, identificando i criteri di successo e valutando la portata e i requisiti per giustificare solide casi aziendali. Inoltre, saranno preparati nella selezione e applicazione di metodologie di gestione adeguate, utilizzando strumenti e tecniche specifici per la valutazione e il miglioramento dei progetti reali.

Si approfondiranno anche le caratteristiche e i vantaggi dei sistemi distribuiti e del cloud computing, nonché i diversi tipi di sistemi distribuiti e modelli Cloud First. Saranno inoltre analizzate le architetture di integrazione e le tecnologie emergenti, come la Blockchain, applicando queste conoscenze per progettare e gestire sistemi efficienti e sicuri in ambienti distribuiti.

Infine, si indagherà sull'ingegneria del software, la tecnologia IoT, lo sviluppo di dispositivi mobili, l'Intelligenza Artificiale e la sicurezza informatica. In questo senso, i professionisti svilupperanno competenze nel ciclo di vita delle applicazioni, nella costruzione di soluzioni IoT e nell'analisi dei grandi dati, preparando e gestendo piattaforme per l'utilizzo dei dati.

In questo modo, TECH ha implementato un programma completo, che sarà diviso in due sezioni distinte. In primo luogo, lo studente sarà in grado di studiare la teoria completamente online, con un solo dispositivo elettronico con connessione a Internet, supportato dalla rivoluzionaria metodologia di apprendimento Relearning, consistente nella ripetizione di concetti chiave per un'assimilazione ottimale dei contenuti. In definitiva, il corso comprende un soggiorno di tre settimane presso una prestigiosa azienda informatica.

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Questo Master semipresenziale in Informatica dei Sistemi Avanzati possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di oltre 100 casi scientifici presentati da informatici esperti di sistemi avanzati e professori universitari con una vasta esperienza in questo campo
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazione tecnica riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione
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Questa formazione multidisciplinare ti preparerà ad affrontare le sfide tecnologiche attuali e future, con una visione completa e aggiornata, grazie a un'ampia libreria di risorse multimediali innovative"

In questa proposta di Master, di natura professionalizzante e in modalità Semipresenziale, il programma è rivolto all'aggiornamento dei professionisti medici che svolgono le loro funzioni nello sviluppo di sistemi avanzati e che richiedono un elevato livello di qualifica. I contenuti sono basati sulle ultime evidenze scientifiche, orientati in modo didattico per integrare le conoscenze teoriche nella pratica informatica, e gli elementi teorico-pratici faciliteranno l'aggiornamento delle conoscenze e permetteranno di prendere decisioni in situazioni complesse.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

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Il programma di questo programma universitario è strutturato per offrire una formazione completa nelle aree più critiche della tecnologia moderna. Coprirà una vasta gamma di argomenti, dalla gestione e direzione dei progetti IT alla progettazione e gestione di sistemi distribuiti e soluzioni cloud. In questo senso, ogni modulo è stato progettato per fornire sia conoscenze teoriche e pratiche, consentendo ai professionisti di applicare ciò che viene appreso in scenari reali e rimanere aggiornati con le ultime tendenze e tecnologie emergenti.

Questo Master semipresenziale ti offrirà una combinazione di flessibilità, specializzazione e applicabilità, che si adatta perfettamente alle esigenze del mercato del lavoro moderno"

Modulo 1. Gestione e direzione di progetti IT

1.1. Gestione e direzione di progetti IT

1.1.1. Progetto IT
1.1.2. Progetto e processi: Differenze
1.1.3. Progetto IT: Criteri di successo
1.1.4. Ciclo di vita di un progetto IT
1.1.5. Gestione e direzione di progetti IT: Applicazioni

1.2.  Gestione dei requisiti di un progetto informatico

1.2.1. Gestione dei requisiti di progetto
1.2.2. Gestione e tracciabilità dei requisiti
1.2.3. Strumenti di gestione dei requisiti
1.2.4. Gestione dei requisiti dei progetti IT: Applicazioni

1.3. Caso di Business di un progetto IT

1. 1.3.1. Caso di Business di un progetto IT
   1.3.2. Costruire il caso aziendale del progetto
   1.3.3. Criteri di successo del progetto
   1.3.4. Analisi finanziaria e monitoraggio del caso di business per tutta la durata del progetto
   1.3.5. Caso di Business di un progetto IT: Applicazioni

1.4. Gestione e direzione classica dei progetti IT

1.4.1. Direzione di progetto a cascata o waterfall
1.4.2. Strumenti della metodologia di gestione classica
1.4.3. Fasi della gestione classica dei progetti: avvio, pianificazione, esecuzione, monitoraggio e chiusura
1.4.4. Gestione e direzione classica dei progetti IT: Applicazioni

1.5. Gestione e direzione di progetti Agile

1.5.1. Gestione di progetti Agile: ruoli, artefatti
1.5.2. Pianificazione Scrum
1.5.3. Stima Agile
1.5.4. Pianificazione ed esecuzione degli Sprint
1.5.5. Uso efficace di Scrum: Applicazioni
1.5.6. Gestione e direzione di progetti Agile: Applicazioni

1.6. Gestione e direzione di progetti Lean IT e Kanban

1.6.1. Lean IT e Kanban: Applicazioni
1.6.2. Lean IT e Kanban: vantaggi e svantaggi
1.6.3. Scheda di valutazione: Utilizzo
1.6.4. Gestione e direzione di progetti Lean IT e Kanban: Applicazioni

1.7. Rischi di gestione e direzione di progetti IT

1.7.1. Rischio: Tipi di rischio e probabilità
1.7.2. Attenuazione del rischio: Tecniche abituali IT
1.7.3. Gestione e comunicazione del rischio
1.7.4. Rischi di gestione e direzione di progetti IT: Applicazioni

1.8. Monitoraggio e controllo di progetti IT

1.8.1. Monitoraggio dell’evoluzione del progetto
1.8.2. Controllo dei costi del progetto
1.8.3. La gestione del cambiamento nei progetti
1.8.4. Gestione della comunicazione nei progetti: Applicazioni
1.8.5. Reporting e monitoraggio delle metriche
1.8.6. Monitoraggio e controllo di progetti IT: Applicazioni

1.9. Ufficio progetti IT

1.9.1. Progetti, portafoglio e programmi
1.9.2. Tipi di uffici di progetto: funzioni
1.9.3. Processi di gestione degli uffici di progetto
1.9.4. Gestione degli uffici di progetto: Applicazioni

1.10.  Strumenti software per progetti IT

1.10.1. Gestione dei requisiti
1.10.2. Gestione della configurazione
1.10.3. Pianificazione e monitoraggio del progetto
1.10.4. Gestione del cambiamento
1.10.5. Gestione dei costi
1.10.6. Gestione dei rischi
1.10.7. Gestione della comunicazione
1.10.8. Gestione della chiusura
1.10.9. Esempi di strumenti: Modelli

Modulo 2. Progettazione e gestione di Sistemi Distribuiti e reti

2.1. Sistemi Distribuiti

 2.1.1. Sistemi Distribuiti
 2.1.2. Sistemi Distribuiti: Caratteristiche
 2.1.3. Sistemi Distribuiti: Vantaggi

 2.2. Tipi di Sistemi Distribuiti

 2.2.1. Cluster
 2.2.2. Grid
 2.2.3. Cloud

 2.3. Architetture di Sistemi Distribuiti

 2.3.1. Architettura funzionale (Business)
 2.3.2. Architettura dell'applicazione
 2.3.3. Architettura di gestione (Governance)
 2.3.4. Architettura tecnologia

 2.4. Infrastruttura di Sistemi Distribuiti

 2.4.1. Hardware
 2.4.2. Comunicazioni
 2.4.3. Software
 2.4.4. Sicurezza

 2.5. Cloud Computing nei Sistemi Distribuiti

 2.5.1. Cloud Computing
 2.5.2. Sistemi Cloud Computing: Tipologie
 2.5.3. Sistemi Cloud Computing: Vantaggi

 2.6. Comunicazione client-server

 2.6.1. Tipi di trasmissione
 2.6.2. Modelli di comunicazione
 2.6.3. Comunicazione in base agli eventi

 2.7. Architetture di integrazione

 2.7.1. API
 2.7.2. Architetture a microservizi
 2.7.3. Architetture guidate dagli eventi
 2.7.4. Architetture reattive

 2.8. Tecnologie di Registro Distribuito

 2.8.1. Tecnologie di Registro Distribuito
 2.8.2. Tecnologie di Registro Distribuito: Tipologia
 2.8.3. Tecnologie di Registro Distribuito: Vantaggi

 2.9. Blockchain come Sistema Distribuito

 2.9.1. Blockchain come Sistema Distribuito
 2.9.2. Reti Blockchain: Tipologia
 2.9.3. Token nelle Reti Blockchain: Tipologie
 2.9.4. Tecnologie Blockchain
 2.9.5. Caso d'uso

 2.10. Blockchain: Paradigma decentralizzato in Blockchain

 2.10.1. Sistemi di consenso
 2.10.2. Mining
 2.10.3. Hashing
 2.10.4. Sicurezza

Modulo 3. Cloud Computing in Ingegneria dei Sistemi e Informatica

 3.1. Cloud computing

 3.1.1. Stato dell'arte del panorama IT
 3.1.2. Il cloud
 3.1.3. Cloud computing

 3.2. Sicurezza e resilienza del cloud

 3.2.1. Regioni, disponibilità e zone di errore
 3.2.2. Amministrazione di tenant o account di cloud
 3.2.3. Controllo dell'identità e dell'accesso nel cloud

 3.3. Networking nel cloud

 3.3.1. Reti virtuali definite dal software
 3.3.2. Componenti di rete di definita dal software
 3.3.3. Connessione ad altri sistemi

3.4. Servizi nel cloud

3.4.1. Infrastruttura come servizio
3.4.2. Piattaforma come servizio
3.4.3. Informatica serverless
3.4.4. Software come servizio

3.5. Calcolo ad alte prestazioni

3.5.1. Informatica ad alte prestazioni
3.5.2. Creazione di un cluster con prestazioni elevate
3.5.3. Applicazione del calcolo ad alte prestazioni

3.6. Archiviazione in cloud

3.6.1. Archiviazione a blocchi nel cloud
3.6.2. Archiviazione di file nel cloud
3.6.3. Archiviazione di oggetti nel cloud

3.7. Interazione e monitoraggio del cloud

3.7.1. Monitoraggio e gestione del cloud
3.7.2. Interazione con il cloud: console di amministrazione
3.7.3. Interazione con Command Line Interface
3.7.4. Interazione basata su API

3.8. Sviluppo cloud-native

3.8.1. Sviluppo cloud-native
3.8.2. Contenitori e piattaforme di orchestrazione dei contenitori
3.8.3. Integrazione continua nel cloud
3.8.4. Uso degli eventi sul cloud

3.9. Infrastruttura come codice nel cloud

3.9.1. Automazione della gestione e del provisioning nel cloud
3.9.2. Terraform
3.9.3. Integrazione con lo scripting

3.10. Creazione di un'infrastruttura ibrida

3.10.1. Interconnessione
3.10.2. Interconnessione con il datacenter
3.10.3. Interconnessione con altri cloud

Modulo 4. Ingegneria del Software

4.1. Applicazioni software nelle tecnologie dell'informazione

4.1.1.  Applicazioni software
4.1.2. Ciclo di vita
4.1.3. Architettura
4.1.4. Metodologie

4.2. Gestione di progetti e metodologie IT

4.2.1. Gestione dei progetti
4.2.2. Metodologie agili
4.2.3. Strumenti

4.3. Sviluppo Frontend e applicazioni mobili

4.3.1. Sviluppo Frontend e applicazioni mobili
4.3.2. HTML, CSS
4.3.3. JavaScript, jQuery
4.3.4. Angular
4.3.5. React

4.4. Sviluppo backend di applicazioni software

4.4.1. Sviluppo backend di applicazioni software
4.4.2. Architetture di backend in applicazioni software
4.4.3. Linguaggi di programmazione backend
4.4.4. Server applicativi nell'architettura del software

4.5. Archiviazione dei dati, database e cache

4.5.1. Gestione dei dati nelle applicazioni software
4.5.2. Sistema di archiviazione
4.5.3. Database relazionali
4.5.4. Database non relazionali
4.5.5. Cache

4.6. Gestione di contenitori di Cloud Computing

4.6.1. Tecnologie dei contenitori
4.6.2. Contenitori con Tecnologia Docker e Docker-Compose
4.6.3. Orchestrazione dei contenitori con Kubernetes
4.6.4. Contenitori nel Cloud Computing

4.7. Testing e Integrazione Continua

4.7.1. Testing e Integrazione Continua
4.7.2. Test unitari
4.7.3. Test e2e
4.7.4. Test Driven Development (TDD)
4.7.5. Integrazione continua

4.8. Blockchain orientato al software

4.8.1. Blockchain orientato al software
4.8.2. Criptovalute
4.8.3. Tipi di Blockchain

4.9. Software Big Data, Intelligenza Artificiale, IoT

4.9.1. Big Data, Intelligenza Artificiale, IoT
4.9.2. Big Data
4.9.3. Intelligenza artificiale
4.9.4. Reti neuronali

4.10. Sicurezza dei software in IT

4.10.1. Sicurezza dei software in IT
4.10.2. Server
4.10.3. Aspetti etici
4.10.4. Regolamento Europea sulla Protezione dei Dati (GDPR)
4.10.5. Analisi e gestione dei rischi

Modulo 5. Architettura delle tecnologie IoT

5.1. L'arte di Internet of Things (IoT)

5.1.1. Internet of Things (IoT)
5.1.2. Tecnologie IoT
5.1.3. Internet of Things: Concetti avanzati

5.2. Architetture di soluzioni IoT

5.2.1. Architetture di soluzioni IoT
5.2.2. Progettazione di un'architettura IoT
5.2.3. Funzionamento e gestione dei dati di una soluzione IoT

5.3. IoT e altre tendenze tecnologiche

5.3.1. Cloud computing
5.3.2. Machine / Deep Learning
5.3.3. Intelligenza Artificiale

5.4. Piattaforme di soluzioni IoT

5.4.1. Piattaforme di sviluppo
5.4.2. Soluzioni IoT
5.4.3. Piattaforme di soluzioni IoT: Concetti avanzati

5.5. Smart things

5.5.1. Smart buildings
5.5.2. Smart cities
5.5.3. Reti intelligenti

5.6. Sostenibilità e IoT

5.6.1. Sostenibilità e tecnologie emergenti
5.6.2. Sostenibilità in IoT
5.6.3. Casi d'uso dell'IoT sostenibile

5.7. IoT: Casi d'uso

5.7.1. Casi d'uso nel settore sanitario
5.7.2. Casi d'uso nel settore industriale
5.7.3. Casi d'uso nel settore logistico
5.7.4. Casi d'uso nel settore agricolo e zootecnico
5.7.5. Altri casi d'uso

5.8. Ecosistema aziendale IoT

5.8.1. Fornitori di soluzioni
5.8.2. Consumatori IoT
5.8.3. Ecosistema IoT

5.9. Il ruolo dell'ingegnere IoT

5.9.1. Ruolo dell’ingegnere IoT: Competenze
5.9.2. Il ruolo dello specialista IoT nelle aziende
5.9.3. Certificazioni riconosciute dal mercato

5.10. Le sfide dell’IoT

5.10.1. Obiettivi di adozione dell'IoT
5.10.2. Principali ostacoli all'adozione
5.10.3. Applicazioni IoT: Futuro dell’IoT

Modulo 6. Tecnologia e sviluppo nei dispositivi mobili

 6.1. Dispositivi mobili

 6.1.1. Mobilità
 6.1.2. Maneggevolezza
 6.1.3. Operatività

 6.2. Tipi di dispositivi mobili

 6.2.1. Smartphone
 6.2.2. Tablet
 6.2.3. Smartwatch

 6.3. Componenti dei dispositivi mobili

 6.3.1. Schermi
 6.3.2. Tastiere tattili
 6.3.3. Processori
 6.3.4. Sensori e connettori
 6.3.5. Batterie

 6.4. Comunicazioni senza fili

 6.4.1. Comunicazioni senza fili
 6.4.2. Comunicazioni senza fili: Vantaggi
 6.4.3. Comunicazioni senza fili: Limiti

 6.5. Comunicazioni senza fili: Classificazione

 6.5.1. Reti personali
 6.5.2. Reti locali
 6.5.3. Reti di area vasta
 6.5.4. Standard

 6.6. Sviluppo di applicazioni mobili

 6.6.1. Applicazioni ibride e native
 6.6.2. Ambienti
 6.6.3. Linguaggio di programmazione
 6.6.4. Distribuzione e business

 6.7. Sviluppo di applicazioni Android

 6.7.1. Sviluppo di applicazioni Android
 6.7.2. Nucleo del sistema Android
 6.7.3. Strumenti dei Software Android

 6.8. Sviluppo di applicazioni iOS

 6.8.1. Sviluppo di applicazioni iOS
 6.8.2. Nucleo di applicazioni iOS
 6.8.3. Strumenti di applicazioni iOS

 6.9. Sicurezza dei dispositivi mobili

 6.9.1. Livelli di sicurezza
 6.9.2. Comunicazioni
 6.9.3. Utenti
 6.9.4. Applicazioni
 6.9.5. Sistema operativo

 6.10. Sviluppo di applicazioni mobili: Tendenze, Casi d'Uso

 6.10.1. Realtà Aumentata
 6.10.2. Intelligenza Artificiale
 6.10.3. Soluzioni di pagamento
 6.10.4. Vantaggi della Blockchain

 Modulo 7. Intelligenza Artificiale in Ingegneria dei Sistemi e Informatica

 7.1. Intelligenza Artificiale

 7.1.1. Intelligenza nell'Ingegneria dei Sistemi
 7.1.2. Intelligenza Artificiale
 7.1.3. ntelligenza Artificiale: Concetti avanzati

 7.2. Importanza dei dati

 7.2.1. Ingestione dei dati
 7.2.2. Analisi e profilazione
 7.2.3. Affinamento dei dati

 7.3. Machine Learning nell’Intelligenza Artificiale

 7.3.1. Machine Learning
 7.3.2. Apprendimento supervisionato
 7.3.3. Apprendimento non supervisionato

7.4. Deep Learning nell'Intelligenza Artificiale

 7.4.1. Deep Learning vs. Machine Learning
 7.4.2. Reti neuronali

 7.5. Robotic Process Automation (RPA) nell'Intelligenza Artificiale

 7.5.1. RPA nell'Intelligenza Artificiale
 7.5.2. Automazione dei processi: Best practice
 7.5.3. Automazione dei processi: Miglioramento continuo

 7.6. Natural Language Processing (NLP) nell'Intelligenza Artificiale

 7.6.1. NLP nell'Intelligenza Artificiale
 7.6.2. NPL applicato al software
 7.6.3. NLP: Applicazioni

 7.7. Riconoscimento delle immagini nell'Intelligenza Artificiale

 7.7.1. Modelli
 7.7.2. Algoritmi
 7.7.3. Applicazioni

 7.8. Reti Neuronali nell'Intelligenza Artificiale

 7.8.1. Modelli
 7.8.2. Algoritmi di apprendimento
 7.8.3. Applicazioni delle Reti Neuronali nell'Intelligenza Artificiale

 7.9. Ciclo di vita dei modelli di Intelligenza Artificiale (IA)

 7.9.1. Sviluppo di modelli di Intelligenza Artificiale
 7.9.2. Allenamento
 7.9.3. Messa in produzione

 7.10. Nuove applicazioni dell'Intelligenza Artificiale

 7.10.1. Etica nei sistemi di IA
 7.10.2. Rilevamento dei bias
 7.10.3. Nuove applicazioni di Intelligenza Artificiale

Modulo 8. Sistemi di Sicurezza

 8.1. Sistemi di sicurezza nelle tecnologie delle informazioni

 8.1.1. Sfide della sicurezza nei sistemi informatici
 8.1.2. Tipologie di minacce
 8.1.3. Sistemi di rete e Internet

 8.2. Governance e gestione della sicurezza delle informazioni

 8.2.1. Governance della sicurezza: Normativa di sicurezza
 8.2.2. Analisi dei rischi
 8.2.3. Pianificazione della sicurezza

 8.3. Tecnologie di crittografia e certificati

 8.3.1. Tecniche crittografiche
 8.3.2. Protocolli crittografici
 8.3.3. Certificati digitali: Applicazioni

 8.4. Sicurezza delle reti e delle comunicazioni

 8.4.1. Sicurezza nei sistemi di comunicazione
 8.4.2. Sicurezza dei firewall
 8.4.3. Sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni

 8.5. Sistemi di gestione delle identità e dei permessi

 8.5.1. Sistemi di gestione dell'autenticazione
 8.5.2. Sistema di gestione delle autorizzazioni: politiche di accesso
 8.5.3. Sistemi di gestione delle chiavi

 8.6. Sicurezza dei dati

 8.6.1. Sicurezza dei sistemi di stoccaggio
 8.6.2. Protezione dei sistemi di database
 8.6.3. Protezione dei dati in transito

 8.7. Sicurezza nei sistemi operativi

 8.7.1. Linux
 8.7.2. Windows
 8.7.3. Analisi delle vulnerabilità e dei punti di forza

8.8. Rilevamento di minacce e attacchi

8.8.1. Sistemi di audit, logging e monitoraggio
8.8.2. Sistemi di eventi e allarmi
8.8.3. Sistemi SIEM

8.9. Risposta agli incidenti

8.9.1. Piano di risposta agli incidenti
8.9.2. Garantire la continuità aziendale
8.9.3. Analisi forense e correzione di incidenti della stessa natura

8.10. Sicurezza negli ambienti Cloud

8.10.1. Sicurezza negli ambienti Cloud
8.10.2. Modello di gestione condivisa
8.10.3. Sistemi di gestione della sicurezza: Applicazioni

Modulo 9. Big Data in Ingegneria dei Sistemi e Informatica

9.1. Big data applicati all’IT

9.1.1. Big data applicati all’IT
9.1.2. Big Data: Opportunità
9.1.3. Big Data: Applicazioni

9.2. Informazioni e dati

9.2.1. Fonti di informazione
9.2.2. Qualità
9.2.3. Trasformazione

9.3. Processo Big Data

9.3.1. Processo Big Data: Hadoop
9.3.2. Processo Big Data: Spark
9.3.3. Elaborazione in streaming

9.4. Memorizzazione di dati

9.4.1. Memorizzazione di dati: Database
9.4.2. Memorizzazione di dati: Il cloud
9.4.3. Memorizzazione di dati: Utilizzo delle informazioni

9.5. Architettura Big Data

9.5.1. Architettura Big Data: Data Lake
9.5.2. Architettura Big Data: Monitoraggio del processo
9.5.3. Architettura Big Data: Cloud Computing

9.6. Analisi dei dati

9.6.1. Analisi dei dati: Modellazione predittiva
9.6.2. Analisi dei dati: Machine Learning
9.6.3. Analisi dei dati: Deep Learning

9.7. Visualizzazione dei dati

9.7.1. Tipologie
9.7.2. Strumenti di visualizzazione
9.7.3. Strumenti di reporting

9.8. Utilizzo delle informazioni

9.8.1. Business Intelligence
9.8.2. Business Analytics
9.8.3. Data Science

9.9. Privacy e protezione dei dati

9.9.1. Dati sensibili
9.9.2. Consenso
9.9.3. Anonimizzazione

10.10. Governance dei dati

10.10.1. Governance dei dati
10.10.2. Data Lineage
10.10.3. Catalogo dei dati

Modulo 10. Governance e Gestione IT (Tecnologie dell'Informazione)

 10.1. Governance e Gestione IT

 10.1.1. Governance e Gestione IT
 10.1.2. Governance IT Avanzata
 10.1.3. Governance IT: sicurezza e rischio

 10.2. Fonti di riferimento per la Governance IT

 10.2.1. Framework e modelli
 10.2.2. Standard di Governance IT
 10.2.3. Sistemi di qualità della Governance IT

 10.3. Governance IT: Struttura e gestione

 10.3.1. Ruolo della Governance IT
 10.3.2. Struttura della Governance IT
 10.3.3. Implementazione della Governance IT

10.4. Elementi chiave della Governance IT

 10.4.1. Architettura d'impresa
 10.4.2. Governance dei dati
 10.4.3. Rapporto tra governance IT e IA

 10.5. COBIT: Obiettivi di Controllo per l'Informazione e la Tecnologia Correlata

 10.5.1. COBIT: Obiettivi di controllo
 10.5.2. Framework COBIT
 10.5.3. Aree, domini e processi

 10.6. Quadro ITIL v4

 10.6.1. Quadro ITIL v4
 10.6.2. Service Value System
 10.6.3. Dimensioni e principi

 10.7. Misurazione delle prestazioni della Governance IT

 10.7.1. Principi di monitoraggio e controllo della Governance IT
 10.7.2. Metriche di monitoraggio della Governance IT
 10.7.3. Scheda di valutazione completa

 10.8. Gestione IT

 10.8.1. Gestione IT
 10.8.2. Approvvigionamento e gestione dei fornitori di servizi IT
 10.8.3. Monitoraggio delle prestazioni IT
 10.8.4. Garanzia di qualità IT

 10.9. Acquisizione e sviluppo di sistemi informativi

 10.9.1. Struttura di gestione del progetto
 10.9.2. Metodologie di sviluppo dei sistemi
 10.9.3. Implementazione e sfruttamento dei sistemi informativi

 10.10. Governance, Gestione IT e Cloud Computing

 10.10.1. Governance e Gestione IT in Ambienti Cloud Computing
 10.10.2. Modello di gestione condivisa della sicurezza
 10.10.3. Architetture aziendali nel Cloud

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente"