BIOINFORMATICS AND FUNCTIONAL GENOMICS

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il master in Bioinformatica e Genomica Funzionale presso l'Università degli Studi di Milano è progettato per fornire una solida preparazione nell'uso di approcci bioinformatici avanzati. L'obiettivo è quello di formare professionisti in grado di affrontare le sfide poste dalla biologia computazionale, dalla statistica e dalla matematica per rispondere a domande biologiche complesse. Il corso si concentra sull'integrazione di dati provenienti da tecnologie di Next Generation Sequencing (NGS) e altri approcci sperimentali avanzati, fornendo gli strumenti necessari per l'analisi e l'interpretazione dei dati biologici. Il master mira a sviluppare competenze pratiche nell'analisi di dati grezzi, nell'uso di linguaggi di programmazione per la data science, e nell'applicazione di tecnologie basate sul Cloud. Particolare attenzione è dedicata agli aspetti legali ed etici legati all'analisi dei dati.

• Piano di studi

  Il piano di studi include corsi teorici e pratici che coprono i fondamenti della biologia, della biotecnologia e della bioinformatica. Vengono approfonditi i concetti matematici e statistici alla base degli strumenti di analisi dei dati. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche in laboratorio e progetti di ricerca. I partecipanti avranno l'opportunità di utilizzare diverse tipologie di dati disponibili in banche dati internazionali e di sviluppare applicazioni web per la visualizzazione dei dati. L'uso di linguaggi di programmazione come Python e R è fondamentale, così come l'utilizzo di piattaforme Cloud come AWS o Google Cloud.

• Competenze acquisite

  Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi di dati genomici e funzionali. Saranno in grado di gestire e analizzare dati complessi, interpretare risultati di analisi bioinformatiche e sviluppare soluzioni per problemi biologici. Le competenze includono la capacità di utilizzare strumenti di programmazione e piattaforme Cloud, di visualizzare dati e di comprendere gli aspetti legali ed etici legati all'analisi dei dati. I laureati saranno preparati per una carriera nel campo della ricerca, dell'industria farmaceutica, delle biotecnologie e della data science applicata alla biologia.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della bioinformatica e della genomica funzionale. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi di machine learning per la predizione di modelli biologici complessi e l'ottimizzazione delle pipeline di analisi sono solo alcuni esempi dell'impatto dell'I.A.. Strumenti basati sull'I.A. sono utilizzati per l'analisi di dati di sequenziamento, la scoperta di farmaci, la diagnostica e la medicina personalizzata. L'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente, identificando pattern e relazioni che sarebbero impossibili da scoprire con metodi tradizionali.

• Per i futuri laureati, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. Le opportunità includono la possibilità di sviluppare nuove soluzioni innovative, di contribuire alla scoperta di farmaci e di migliorare la diagnosi e il trattamento delle malattie. Le sfide riguardano la necessità di acquisire nuove competenze, come la programmazione in Python e R, la conoscenza di algoritmi di machine learning e la capacità di interpretare i risultati prodotti dall'I.A.. La collaborazione tra bioinformatici e specialisti dell'I.A. sarà fondamentale per il successo in questo campo.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze avanzate in data science, machine learning e bioinformatica. Sarà essenziale comprendere i principi dell'I.A. e saperli applicare ai problemi biologici. La capacità di lavorare con grandi quantità di dati, di utilizzare strumenti di analisi avanzati e di comunicare i risultati in modo efficace saranno competenze chiave. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e della privacy dei dati sarà sempre più importante.