COMPUTER SCIENCE

Logo corso di laurea in Informatica
Academyc Year 2020/2021
Second cycle degree in COMPUTER SCIENCE

LM-18 - Classe delle lauree magistrali in Informatica
Place of teaching: Varese - Università degli Studi dell'Insubria
Coordinator - President: MORASCA SANDRO

funzione in un contesto di lavoro:
competenze associate alla funzione:
sbocchi professionali:
funzione in un contesto di lavoro:
competenze associate alla funzione:
sbocchi professionali:
funzione in un contesto di lavoro:
competenze associate alla funzione:
sbocchi professionali:

Il corso prepara alla professione di (codifiche ISTAT): testo - inglese: 
  • Analisti e progettisti di software - 2.1.1.4.1
  • Analisti di sistema - 2.1.1.4.2
  • Analisti e progettisti di applicazioni web - 2.1.1.4.3
  • Analisti e progettisti di basi dati - 2.1.1.5.2
  • Specialisti in sicurezza informatica - 2.1.1.5.4
  • Ricercatori e tecnici laureati nelle scienze matematiche e dell’informazione - 2.6.2.1.1
Making Judgements: 

Dublin Descriptors: III – Making Judgments
Expected learning outcomes:
Graduates in the Master's degree in Computer Science will be able to
- critically reason, analyze, and discuss alternative implementation choices;
- reason autonomously;
- evaluate alternative approaches to system analysis and design, and understand their relevance.

Learning methods:
Exercise and laboratory sessions, as well as individual or group assignments, and the preparation for the dissertation defense let students develop autonomous evaluation and decision abilities, including the ability to search for information sources, and retrieve and select data and documentation.

Assessment methods:
Judgment-making skills are assessed via the final exams of the program's courses, the presentations of the assignments, and the dissertation defense.

Communication skills: 

Dublin Descriptors: IV - Communication
Expected learning outcomes:
Graduates in the Master's degree in Computer Science will be able to
- communicate in written and oral form in Italian and in English, by using correct the technical terminology and language of Computer Science disciplines;
- prepare written reports that present and critically analyze, with a clear and concise style, technical and methodological ideas and subjects;
- write a complete and consistent research report on a complex subject, possibly by also using adequate technological solutions.

Learning methods:
Written and oral communication skills are developed by attending the courses that require the preparation of reports and written assignments, the participation in working groups associated with projects, their oral presentation and the related exams. In addition, communication skills are also improved by the preparation and defense of the student's dissertation.

Assessment Methods:
Communication skills are assessed via the final exams of the program's courses, the presentations of the assignments, and the dissertation defense.

Learning skills: 

Dublin Descriptors: V – Knowledge and Understanding
Expected learning outcomes.
Graduates in the Master's degree in Computer Science will be able to
- organize their own ideas and reason in a critical and systematic way;
- identify, select and collect information via adequate use of relevant sources;
- use libraries, databases and hardcopy/electronic archives to access relevant scientific information and documentary material;
- organize and follow through a personal study program;
- design and develop an independent research work, even if guided by a supervisor.

Learning methods:
Knowledge and understanding skills are acquired throughout the student's career, especially concerning individual study, preparation of individual assignments, and work carried out in the preparation and discussion of the dissertation.

Assessment Methods.
Knowledge and understanding are assessed via evaluation tests at the end of courses in the program. A key component of the overall evaluation is also the assessment of the student's dissertation.

La prova finale consiste nella presentazione e discussione di una tesi di laurea magistrale redatta in lingua inglese, elaborata in forma originale dallo studente sotto la supervisione di un docente (relatore). La tesi deve comportare un lavoro organico e completo atto a dimostrare capacità di ricerca, elaborazione e sintesi.
La tesi può riguardare il lavoro svolto internamente all'università su un argomento indicato dal docente che si assume il ruolo di relatore, oppure il lavoro svolto presso un'azienda o ente esterno su un argomento approvato dal docente relatore.
La prova finale ha l'obiettivo di verificare complessivamente le conoscenze acquisite dallo studente, il livello di autonomia di giudizio e di capacità di applicare le abilità di comunicazione acquisite nell'ambito del corso di laurea.
La prova finale sarà valutata in base ai seguenti criteri:
- Raggiungimento degli obiettivi iniziali.
- Autonomia e intraprendenza dimostrate dal candidato durante il lavoro di tesi.
- Adeguatezza dei metodi utilizzati.
- Innovatività delle soluzioni proposte.
- Rilevanza dei risultati ottenuti.
- Correttezza, chiarezza e sinteticità dell'esposizione.
- Eventuali pubblicazioni o riconoscimenti ottenuti.
Il voto di laurea è determinato dalla media ponderata dei voti conseguiti nei singoli esami di profitto riportata in centodecimi, che la commissione incrementa di un valore compreso tra 0 e 10 punti in funzione dell'esito della prova finale. Qualora il punteggio risultante dopo l'incremento sia superiore a 110, la commissione all'unanimità può concedere la lode.