Applied Mathematics - Matematica Applicata (SIENA)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Corso di Laurea Magistrale in Applied Mathematics presso l'Università degli Studi di Siena mira a formare specialisti in grado di analizzare problemi, non solo interni alla Matematica, ma anche provenienti da settori affini. L'obiettivo è identificare, con l'ausilio della letteratura scientifica, gli strumenti matematici per formalizzare e risolvere tali problemi, interagendo con esperti di altre discipline come Informatica, Ingegneria, Economia e Scienze Sperimentali. Il percorso formativo include insegnamenti applicativi per incrementare la comprensione del linguaggio specifico di queste discipline e favorire l'interazione con professionisti del settore.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un completamento della preparazione di base in Matematica, con corsi avanzati di Logica, Algebra, Geometria e Analisi. Sono previsti anche corsi applicativi in Statistica, Teoria dei modelli matematici, Analisi numerica e Ottimizzazione. Nel secondo anno, gli studenti approfondiscono i metodi matematici per l'analisi di grandi moli di dati, con particolare attenzione a Intelligenza Artificiale, Teoria dell'informazione e lo studio di dati finanziari e biologici. Sono previste anche tecniche di utilizzo di strumenti informatici e computazionali avanzati.

• Competenze acquisite

  I laureati in Applied Mathematics acquisiscono competenze avanzate nella formalizzazione e analisi matematica di problemi provenienti da scienze applicate e tecnologie. Saranno in grado di analizzare big data e sistemi complessi, interagendo con esperti di diversi settori. Le competenze includono l'utilizzo di strumenti matematici avanzati, la comprensione del linguaggio tecnico di discipline affini e la capacità di applicare metodi matematici in contesti reali, come l'analisi di dati finanziari e biologici.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della Matematica Applicata, automatizzando processi e aprendo nuove frontiere. Algoritmi di machine learning e deep learning sono sempre più utilizzati per l'analisi di big data, la modellizzazione di sistemi complessi e l'ottimizzazione di processi. Questo porta a una maggiore efficienza e precisione nell'analisi dei dati, nella previsione e nella presa di decisioni in diversi settori, dalla finanza alla biologia.

• I laureati in Applied Mathematics avranno l'opportunità di specializzarsi in aree emergenti come l'analisi predittiva, lo sviluppo di algoritmi di I.A., e la gestione di sistemi complessi. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di sviluppare competenze trasversali come la capacità di comunicare efficacemente con esperti di diversi settori e la comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, analisi di dati e modellizzazione. Sarà fondamentale sviluppare la capacità di risolvere problemi complessi, di pensare in modo critico e di collaborare con team multidisciplinari. La conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python e R, e l'esperienza con framework di I.A. come TensorFlow e PyTorch, saranno sempre più richieste.