Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Domenico URSINO
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM12] INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE Master Degree (2 years) - [IM12] COMPUTER AND AUTOMATION ENGINEERING
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2024-2025
Anno regolamentoAnno regolamento: 2024-2025
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
ITALIANO
Italian
Nessuno
None
La durata del corso è di 72 ore così suddivise:
Lezioni di Teoria: 36 ore
Esercitazioni: 18 ore
Brainstorming e seminari: 18 ore
Le slide e i contenuti del corso sono accessibili sul sito di e-learning dell'università all'indirizzo https://learn.univpm.it
The duration of the course is 72 hours divided as follows:
Theory lessons: 36 hours
Exercises: 18 hours
Brainstorming and seminars: 18 hours
Course slides and content can be accessed on the university's e-learning site at https://learn.univpm.it
L’insegnamento ha la finalità di consentire agli studenti di conoscere le basi relative alla gestione dei progetti nell’ambito di
un’organizzazione sia pubblica che privata. Una particolare enfasi verrà posta sul funzionamento dei progetti di natura informatica. A
tal fine, durante il corso verranno erogati i contenuti della certificazione Scrum SMC (Scrum Master Certified), una delle certificazioni
leader nel contesto del Project Management nell’informatica, nonché i contenuti della certificazione CAPM (Certified Associate in
Project Management) di PMI (Project Management Institute), la certificazione di base più diffusa a livello internazionale per i project
manager operanti in qualsiasi settore. Infine, verranno introdotti i concetti di base della data analytics evidenziando il loro contributo al
supporto alle decisioni del project manager.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente sarà in grado di lavorare in team con altri colleghi al fine di realizzare due project work che gli consentiranno di mettere in
pratica le conoscenze via via acquisite. In particolare, ciascun team dovrà dapprima simulare la realizzazione di un progetto utilizzando
le conoscenze previste dalla certificazione CAPM di PMI. Successivamente dovrà realizzare un secondo progetto utilizzando tool
alternativi che risultano essere leader nei Magic Quadrant di Gartner della Business Intelligence.
Competenze trasversali.
Il corso è fortemente basato sulla realizzazione di progetti in gruppo e sul brainstorming. Questo favorisce lo sviluppo di varie
competenze trasversali, quali la capacità di lavorare in gruppo, la gestione dei conflitti, la comunicazione efficace, la capacità di
ascolto e di sintesi di idee differenti. La necessità, per ciascun gruppo, di individuare un contesto applicativi reali su cui simulare la
realizzazione dei progetti, assieme alla presenza delle sessioni di brainstorming, favorirà, la capacità, da parte degli studenti, di
confrontarsi con scenari molto stimolanti, consentendo loro di sperimentare in anticipo un modus operandi tipico del mondo del lavoro.
Knowledge and Understanding.
This course aims at providing students with an understanding of the basics of project management in both public and private
organizations. A particular emphasis will be placed on the management of projects regarding Information Technology. To this end,
during the course, the contents of the Scrum SMC (Scrum Master Certified) certification, one of the leading certifications in the context
of Project Management in Information Technology, will be provided, as well as the contents of the CAPM (Certified Associated in
Project Management) certification of PMI (Project Management Institute), the most widespread basic certification at international level
for project managers operating in any sector. Finally, the basic concepts of data analytics will be introduced, highlighting their
contribution to the project manager's decision support.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
Students will be able to work in team with other colleagues in order to realize two project works that will allow them to put into practice
the knowledge acquired over time. Specifically, each team will first have to simulate the implementation of a project using the
knowledge provided by PMI's CAPM certification. Then, it will then have to implement a second project using alternative tools that
appear to be leaders in Gartner's Magic Quadrant of Business Intelligence.
Transversal Skills.
This course is strongly based on group projects and brainstorming. This promotes the development of various transversal skills, such
as the ability to work in a team, conflict management, effective communication, the ability to listen to and synthesize different ideas.
The need, for each group, to identify a real application context on which it must simulate the implementation of projects, together with
the presence of brainstorming sessions, will promote the ability of students to deal with very challenging scenarios, allowing them to
experience in advance a modus operandi typical of the job’s world.
Teoria
- Introduzione al Project Management
- La genesi di un progetto
- La gestione degli stakeholder
- La gestione dello scope
- La costruzione della Work Breakdown Structure
- La gestione dei tempi
- La gestione delle risorse umane
- La gestione dei costi
- La gestione dei rischi
- La gestione della qualità
- Il progetto, l'organizzazione e i ruoli
- Definire ruoli e responsabilità
- Iniziare il progetto nel miglior modo possibile
- Tenere traccia e mantenere il controllo del progetto
- Il metodo dell'Earned Value Management
- Gestione della comunicazione
- La leadership
- La chiusura del progetto
- Le certificazioni PMI
- Introduzione a Scrum
- Sistemi di supporto alle decisioni
ESERCITAZIONI
- Simulazione della conduzione di un progetto utilizzando l'approccio PMI
- Microsoft Project
- Qlik Sense
- Tableau
- Power BI
La versione dettagliata del programma del corso si trova nella pagina del corso presente sul sito di e-learning dell'Università all’indirizzo https://learn.univpm.it
Theory
- Introduction to Project Management
- The genesis of a project
- Stakeholder management
- Scope management
- The construction of the Work Breakdown Structure
- Time management
- Human resource management
- Cost management
- Risk management
- Quality management
- Project, organization and roles
- Defining roles and responsibilities
- Starting the project in the best possible way
- Keeping track of and maintaining control of the project
- Earned Value Management
- Managing communication
- Leadership
- Closing a project
- PMI certifications
- Introduction to Scrum
- Decision support systems
EXERCISES
- Simulation of conducting a project using the PMI approach
- Microsoft Project
- Qlik Sense
- Tableau
- Power BI
The detailed program is available at the e-learning site of the University at the address https://learn.univpm.it
L’esame prevede la realizzazione di due tesine e una prova orale in cui si discuteranno le tesine realizzate e verranno approfonditi gli aspetti teorici che ad esse si riferiscono. Le tesine verranno svolte in gruppo. Durante la prima tesina, gli studenti e le studentesse dovranno simulare la realizzazione di un progetto a loro scelta applicando tecniche di project management ispirate a PMBOK. Nella seconda tesina gli studenti e le studentesse dovranno individuare dei dati a loro scelta sui quali effettuare attività di data analytics di tipo descrittivo, diagnostico e predittivo utilizzando i tool Qlik Sense, Tableau e Microsoft Power BI.
Per quanto riguarda gli studenti con disabilità/invalidità o disturbo specifico di apprendimento (DSA), che abbiano fatto debita richiesta di supporto per affrontare lo specifico esame di profitto all’Info Point Disabilità/DSA dell’Ateneo, le modalità di esame saranno adattate alla luce di quanto previsto dalle linee guida di Ateneo
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare l’esame gli studenti e le studentesse devono dimostrare, attraverso i progetti, di aver compreso i concetti fondamentali del corso e di aver acquisito competenze sui tool di Data Analytics descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva, di log mining, di cognitive reasoning e di social network analysis.
La valutazione massima è attribuita agli studenti e alle studentesse che dimostrano un’ottima conoscenza dei tool, un’ottima capacità di costruire dei progetti che utilizzino tali tool, un’approfondita conoscenza dei contenuti dell’insegnamento, rigore metodologico ed appropriatezza del vocabolario tecnico.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Viene attribuito un voto in trentesimi con eventuale lode
Criteri di attribuzione del voto finale.
Il voto complessivo dipende principalmente dalla qualità dei progetti e dal contributo che lo studente o la studentessa dimostrerà di aver dato ad essi nonché dalla padronanza sugli argomenti del corso che egli o ella dimostrerà durante la prova orale.
Learning Evaluation Methods.
The exam will involve the realization of two theses and an oral test in which the completed theses will be discussed and the theoretical aspects related to them will be explored. The theses will be done in groups. In the first thesis, students will have to simulate the implementation of a project of their choice by applying project management techniques inspired by PMBOK. In the second thesis, students will have to identify data of their choice on which to perform descriptive, diagnostic and predictive data analytics activities using Qlik Sense, Tableau and Microsoft Power BI tools.
For students with disabilities/invalidities or Specific Learning Disabilities (SLD), who have duly made a request for assistance in dealing with the specific profit examination at the University's Disability/DSA Info Point, the examination arrangements will be adapted in the light of the provisions of the University's policies.
Learning Evaluation Criteria.
To pass the exam, students must prove, through their projects, that they have understood the fundamental concepts of the course and have acquired skills in the tools of descriptive, diagnostics, predictive and prescriptive Data Analytics, log mining, cognitive reasoning and social network analysis.
The highest evaluation is given to students who demonstrate an excellent knowledge of tools, an excellent ability to build projects that use these tools, a thorough knowledge of the contents of the course, methodological rigor and appropriateness of the technical vocabulary.
Learning Measurement Criteria.
A score in thirtieths is given, possibly cum laude
Final Mark Allocation Criteria.
The overall score depends mainly on the quality of the projects, on the contribution that the student will provide to their realization, as well as on the knowledge of the topics of the course that he or she will show during the oral exam.
• J.L. Portny, S.E. Portny, “Project Management for Dummies”, Sesta Edizione, John Wiley & Sons, 2022
• T. Erl, W. Khattak, P. Buhler, “Big Data Fundamentals – Concepts, Drivers & Techniques”, Prentice Hall, 2015.
Dispense fornite dal docente
Materiale didattico disponibile sul sito https://learn.univpm.it/
• J.L. Portny, S.E. Portny, “Project Management for Dummies”, Sesta Edizione, John Wiley & Sons, 2022
• T. Erl, W. Khattak, P. Buhler, “Big Data Fundamentals – Concepts, Drivers & Techniques”, Prentice Hall, 2015.
Notes provided by Professor
Educational material available at the site https://learn.univpm.it/
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2024-2025
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427