Computer science
Course Description
Level: Second Level Degree
Degree Class: LM-18 - Computer science
Department: COMPUTER SCIENCE
Admission: Free
CFUs: 120
Duration: 2 years
Website: https://www.di.unipi.it/en/education/mcs
English
Pisa
The Master’s Degree Course in Computer Science provides advanced and specialised training in the scientific foundations of computer science and high competence in related technologies. It trains professionals to contribute to the advancement of information technology, both in its fundamental aspects and in its use in different application areas.
The course is divided into two curricula:
- Artificial intelligence
- Big data technologies
- ICT solution architect
- Software: programming, principles and technologies
Content in Italian
Il corso di laurea non è ad accesso programmato.
Requisito curriculare generale per l'ammissione è il possesso di una laurea triennale in Informatica (classe 26 o classe L-31), o in Ingegneria Informatica (classe 9 o L-8), o in Matematica (classe 32 o classe L-35), o in Fisica (classe 25 o classe L-30).
Possono essere ammessi studenti in possesso di una laurea triennale di un'altra classe conseguita in Italia, o di equivalente titolo di studio conseguito all'estero, che abbiano acquisito almeno 72 cfu nei settori INF/01 o ING/INF-05 o MAT* o FIS* di cui almeno 36 in INF/01 o INF/ING-05 e almeno 18 nei settori MAT* o FIS*.
Il Consiglio del corso di laurea valuterà a questo scopo la congruità dei crediti acquisiti da studenti con il titolo estero; inoltre, per tutti gli studenti appurerà l'adeguatezza della preparazione personale secondo procedure definite nel regolamento didattico.
E' richiesta una buona conoscenza della lingua Inglese (livello B2 o superiore).
Il regolamento didattico del corso di studio descrive le modalità di verifica dell'adeguatezza della personale preparazione.
Il corso di laurea non è ad accesso programmato.
Requisito curriculare generale per l'ammissione è il possesso di una laurea triennale in Informatica (classe 26 o classe L-31), o in Ingegneria Informatica (classe 9 o L-8), o in Matematica (classe 32 o classe L-35), o in Fisica (classe 25 o classe L-30).
Possono essere ammessi studenti in possesso di una laurea triennale di un'altra classe conseguita in Italia, o di equivalente titolo di studio conseguito all'estero, che abbiano acquisito almeno 72 cfu nei settori INF/01 o ING/INF-05 o MAT* o FIS* di cui almeno 36 in INF/01 o INF/ING-05 e almeno 18 nei settori MAT* o FIS*.
Il Consiglio del corso di laurea valuterà a questo scopo la congruità dei crediti acquisiti da studenti con il titolo estero; inoltre, per tutti gli studenti appurerà l'adeguatezza della preparazione personale secondo procedure definite nel regolamento didattico.
E' richiesta una buona conoscenza della lingua Inglese (livello B2 o superiore).
Il regolamento didattico del corso di studio descrive le modalità di verifica dell'adeguatezza della personale preparazione.
Content in Italian
L'adeguatezza della preparazione personale in particolare sui fondamenti delle scienze e delle tecnologie dell'informazione e della lingua Inglese viene verificata mediante la valutazione del curriculum formativo, ed eventualmente con una prova di verifica, su argomenti specifici che tengano conto di linee guida approvate dal Consiglio di Dipartimento su proposta del Consiglio del CdS.
La valutazione e l'eventuale prova di verifica saranno a cura del Presidente del CdS o di una commissione a ciò delegata.
Nel caso di laureati triennali in Informatica (classe 26 o classe L-31), o in Ingegneria Informatica (classe 9 o L-8), tale preparazione viene considerata automaticamente adeguata, previa verifica delle conoscenze della lingua inglese.
L'adeguatezza della preparazione personale in particolare sui fondamenti delle scienze e delle tecnologie dell'informazione e della lingua Inglese viene verificata mediante la valutazione del curriculum formativo, ed eventualmente con una prova di verifica, su argomenti specifici che tengano conto di linee guida approvate dal Consiglio di Dipartimento su proposta del Consiglio del CdS.
La valutazione e l'eventuale prova di verifica saranno a cura del Presidente del CdS o di una commissione a ciò delegata.
Nel caso di laureati triennali in Informatica (classe 26 o classe L-31), o in Ingegneria Informatica (classe 9 o L-8), tale preparazione viene considerata automaticamente adeguata, previa verifica delle conoscenze della lingua inglese.
Course Evaluations
Contacts
Presidente del Corso di Laurea
Giuseppe Prencipe
Email: giuseppe.prencipe@unipi.it
Referente didattico
Rosaria Mongini
Tel. (+39) 050 2212727
Email: rosaria.mongini@unipi.it
Unità Didattica del Dipartimento di Informatica: https://didattica.di.unipi.it/contatti/
Orario di ricevimento: Ufficio: su appuntamento previo contatto e-mail / telefono (+39) 050 2212727/3110/3162. Sportello: dal martedì al giovedì dalle ore 10.00 alle ore 13.30. Per informazioni scrivere a : mcs_info@di.unipi.it
Study Plan
For students enrolled in the academic year 2025/2026
Artificial intelligence
Required
- Generative and deep learning (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Distributed systems: paradigms and models (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Artificial intelligence fundamentals (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Computational mathematics for learning and data analysis (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Machine learning (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
Ai-1 aff (6 CFU)
- Scalable distributed computing (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Accelerated computing (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Learning on graphs (6 CFU)
- Smart applications (6 CFU)
- Information retrieval (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Introduction to robotics (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Competitive programming and contests (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Computational models for complex systems (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Scientific and large data visualization (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Semantic web (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Social and ethical issues in information technology (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Computational neuroscience (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Introduction to quantum computing (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Laboratory on ict startup building (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- 3d geometric modeling & processing (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Algorithmic game theory (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Continual learning (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
Ai-1 aff (9 CFU)
- Digital health lab (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Data mining techniques (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Algorithm engineering (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Algorithm design (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Mobile and cyber-physical systems (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
Required
- Computer vision (9 CFU)
- Human language technologies (9 CFU)
- Final dissertation (24 CFU)
Ai -2 aff 6 (12 CFU)
- Accelerated computing (6 CFU)
- Learning on graphs (6 CFU)
- Smart applications (6 CFU)
- Information retrieval (6 CFU)
- Introduction to robotics (6 CFU)
- Competitive programming and contests (6 CFU)
- Computational models for complex systems (6 CFU)
- Scientific and large data visualization (6 CFU)
- Semantic web (6 CFU)
- Social and ethical issues in information technology (6 CFU)
- Computational neuroscience (6 CFU)
- Introduction to quantum computing (6 CFU)
- Laboratory on ict startup building (6 CFU)
- 3d geometric modeling & processing (6 CFU)
- Algorithmic game theory (6 CFU)
- Continual learning (6 CFU)
Big data technologies
Required
- Information retrieval (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Distributed systems: paradigms and models (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Data mining techniques (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Algorithm engineering (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Advanced databases (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Bioinformatics (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Computational mathematics for learning and data analysis (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
Bdt-1 (6 CFU)
- Scalable distributed computing (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Advanced laboratory of complex network analysis (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Accelerated computing (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Competitive programming and contests (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Computational models for complex systems (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Ict infrastructures (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Scientific and large data visualization (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Social and ethical issues in information technology (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Introduction to quantum computing (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Laboratory on ict startup building (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- 3d geometric modeling & processing (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Algorithmic game theory (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Geospatial analytics (6 CFU) - Primo ciclo semestrale
Required
- Final dissertation (24 CFU)
Bdt-2 aff 6 CFU (6 CFU)
- Scalable distributed computing (6 CFU)
- Advanced laboratory of complex network analysis (6 CFU)
- Accelerated computing (6 CFU)
- Competitive programming and contests (6 CFU)
- Computational models for complex systems (6 CFU)
- Ict infrastructures (6 CFU)
- Scientific and large data visualization (6 CFU)
- Social and ethical issues in information technology (6 CFU)
- Introduction to quantum computing (6 CFU)
- Laboratory on ict startup building (6 CFU)
- 3d geometric modeling & processing (6 CFU)
- Algorithmic game theory (6 CFU)
- Geospatial analytics (6 CFU)
Bdt-2 aff 9 CFU (18 CFU)
- Digital health lab (9 CFU)
- Generative and deep learning (9 CFU)
- Peer to peer systems and blockchains (9 CFU)
- Network security (9 CFU)
- Human language technologies (9 CFU)
- Machine learning (9 CFU)
- Mobile and cyber-physical systems (9 CFU)
Foundations of software
Required
- Compilation techniques (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Models for programming paradigms (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Program analysis (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Advanced programming (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
Sw-1 affini 9 CFU (18 CFU)
- Peer to peer systems and blockchains (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Software engineering (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Distributed systems: paradigms and models (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Data mining techniques (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Algorithm engineering (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Advanced databases (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Algorithm design (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Computational mathematics for learning and data analysis (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Machine learning (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Mobile and cyber-physical systems (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
Required
- Software verification laboratory (9 CFU)
- Software verification: principles and techniques (9 CFU)
- Final dissertation (24 CFU)
Sw-2 affini da 6 CFU (18 CFU)
- Scalable distributed computing (6 CFU)
- Accelerated computing (6 CFU)
- Distributed algorithms (6 CFU)
- Information retrieval (6 CFU)
- Methods for the specification and verification of business processes (6 CFU)
- Artificial intelligence fundamentals (6 CFU)
- Bioinformatics (6 CFU)
- Competitive programming and contests (6 CFU)
- Computational models for complex systems (6 CFU)
- Foundation of computing (6 CFU)
- Social and ethical issues in information technology (6 CFU)
- Introduction to quantum computing (6 CFU)
- 3d geometric modeling & processing (6 CFU)
- Algorithmic game theory (6 CFU)
Ict solutions architect
Required
- Peer to peer systems and blockchains (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Advanced programming (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Network security (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Algorithm engineering (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Ict infrastructures (6 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Mobile and cyber-physical systems (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
Ict-1 aff (9 CFU)
- Generative and deep learning (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Software verification: principles and techniques (9 CFU)
- Distributed systems: paradigms and models (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
- Data mining techniques (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Machine learning (9 CFU) - Primo ciclo semestrale
- Language-based technology for security (9 CFU) - Secondo ciclo semestrale
Required
- Software engineering (9 CFU)
- Final dissertation (24 CFU)
Ict-2 aff 6 (18 CFU)
- Scalable distributed computing (6 CFU)
- Accelerated computing (6 CFU)
- Distributed algorithms (6 CFU)
- Information retrieval (6 CFU)
- Methods for the specification and verification of business processes (6 CFU)
- Competitive programming and contests (6 CFU)
- Scientific and large data visualization (6 CFU)
- Introduction to quantum computing (6 CFU)
- Laboratory on ict startup building (6 CFU)
- Algorithmic game theory (6 CFU)
Career opportunities
Graduates can find employment in high-tech sectors, both in Italy and abroad, such as:
- Advanced software developers
- Data scientist
- Computer security experts
- IT Consultants
- Researchers in academic or industrial institutions
- Manager of complex technology projects.
Enrolment
Content in ItalianPer iscriversi occorre essere in possesso:
- di un titolo di studio universitario riconosciuto idoneo dalla normativa vigente
- dei requisiti curriculari stabiliti dal regolamento del corso di studio
- dell’adeguata personale preparazione, accertata secondo le modalità definite nel regolamento del singolo corso di studio.
È necessario caricare sul portale Ammissionelm un certificato di conoscenza della lingua inglese di livello B2 oppure una autocertificazione seguendo lo schema del modulo.
Il certificato è necessario anche nel caso in cui la domanda di ammissione è avvenuta in fase di domanda di laurea triennale on line o passaggio di corso.