• MASTER DI I LIVELLO

    CLOUD COMPUTING

    per INTELLIGENZA ARTIFICIALE e INTERNET OF THINGS

    UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TORINO

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L2

Struttura didattica

Il Master è biennale, corrisponde a 63 CFU (crediti formativi universitari) e ha una durata di 1575 ore tra didattica frontale, studio individuale, project work. E' prevista una prova finale (discussione Tesi di Master).

Il percorso formativo prevede una parte di lezioni d’aula e una parte di formazione presso l’azienda. Tutte le attività dovranno essere svolte durante l’orario lavorativo.

Le esercitazioni pratiche si svolgeranno appoggiandosi al Turin’s High-Performance Centre for Artificial Intelligence.

Il master è articolato in:

- Formazione esterna: didattica frontale n. 400 ore corrispondenti ad un totale di 40 CFU
- Formazione interna presso l'azienda: n. 1.100 ore comprensive di formazione interna (attività trasversali di approfondimento/seminari specifici, training on the job), studio individuale, n. 500 ore di project work pari a 20 CFU
- Preparazione tesi finale: n. 75 ore corrispondenti a 3 CFU

I candidati saranno affiancati da un tutor accademico e da un tutor aziendale, coordinati dal Direttore del master e dal Coordinatore scientifico.

Per ogni candidato apprendista sarà predisposto un Piano Formativo Individuale.

Le lezioni saranno articolate secondo il seguente piano didattico (cliccare sul nome del modulo per vederne l’articolazione):

PROVIDER DI SERVIZI CLOUD

38 ore lezione frontale, 28 ore didattica alternativa, 7 CFU
- Modulo introduttivo
- Microsoft Azure
- Amazon Web Services
- Google Cloud Platform
- Oracle Cloud Infrastructure
- IBM Cloud

ARCHITETTURE NATIVE CLOUD

24 ore lezione frontale, 2 CFU
- Microservices
- API Economy

PIATTAFORME DI CONTAINERIZZAZIONE E VIRTUALIZZAZIONE

70 ore lezione frontale, 66 ore didattica alternativa, 14 CFU
- Modulo introduttivo
- Kubernetes
- Openshift
- AKS (Azure Kubernetes Service)
- EKS (Amazon Elastic Kubernetes Service)
- GKE (Google Kubernetes Engine)
- VMware on Cloud

DEVOPS e AUTOMAZIONE

26 ore lezione frontale, 36 ore didattica alternativa, 6 CFU
- Modulo introduttivo
- Jenkins
- CI/CD
- GITOps
- Terraform (e suite Hashicorp)
- Ansible
- IaC

OSSERVABILITA' & FINOPS

24 ore lezione frontale, 20 ore didattica alternativa, 4 CFU
- Introduzione all'observability
- Prometheus
- Grafana
- Appdynamics
- Dynatrace
- Introduzione al FinOps
- FinOps - Cost Optimization
- FinOps - Cost Control
 

EDGE CLOUD COMPUTNG

12 ore lezione frontale, 8 ore didattica alternativa, 2 CFU
- Modulo introduttivo
- Edge computing

SICUREZZA PER IL CLOUD

16 ore lezione frontale, 2 CFU
- Modulo introduttivo
- IAAS security
- Container security
- DevSecOps

HPC & COMPUTAZIONE QUANTISTICA

28ore lezione frontale, 4 ore didattica alternativa, 3 CFU
- Quantum computing
- Quantum security
- HPC (HPC4AI)
- Aggregate computing & ABS

 

Per verificare l’apprendimento, durante il percorso didattico saranno svolte delle verifiche in itinere con valutazione espressa in trentesimi, mentre, a conclusione dell’intero percorso, è prevista una verifica finale, valutata in centodecimi, consistente nella discussione della tesi di Master, legata all’esperienza del tirocinio.

È richiesto il superamento positivo di tutte le verifiche al fine dell’ottenimento del Diploma di Master/Attestato di frequenza (sezione “Titoli”).

 

 

  • COREP - Via Ventimiglia 115 - Torino - Italia
  • Telefono : +39 011 63.99.254 - iscrizioni@corep.it
  • www.corep.it

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