Bioinformatics (BOLOGNA)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Bioinformatica presso l'Università di Bologna mira a formare esperti in grado di affrontare le sfide della ricerca biomedica e biologica a livello molecolare. L'obiettivo è fornire una solida base interdisciplinare per l'analisi e l'interpretazione di dati biologici complessi, con particolare attenzione all'utilizzo di strumenti informatici e bioinformatici. Il corso si propone di sviluppare competenze avanzate nella gestione di banche dati, nello sviluppo di algoritmi e software per l'analisi di dati genomici, proteomici e metabolomici, e nella modellazione di sistemi biologici. Gli studenti acquisiranno la capacità di contribuire attivamente allo sviluppo di nuove metodologie e strumenti, con l'obiettivo di far progredire la conoscenza nel campo della biologia computazionale e della medicina di precisione.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che combina lezioni frontali, esercitazioni pratiche e attività di laboratorio. Il curriculum include corsi avanzati di bioinformatica, biologia molecolare, genetica, biostatistica, programmazione e data science. Gli studenti avranno l'opportunità di specializzarsi in aree specifiche, come la genomica, la proteomica, la biologia dei sistemi o la scoperta di farmaci. Il corso prevede anche lo svolgimento di un progetto di tesi sperimentale, che consentirà agli studenti di applicare le conoscenze acquisite alla risoluzione di problemi reali e di sviluppare capacità di ricerca e di analisi critica. Sono previste collaborazioni con laboratori di ricerca e aziende del settore, per favorire l'inserimento nel mondo del lavoro.

• Competenze acquisite

  I laureati in Bioinformatica presso l'Università di Bologna acquisiranno competenze avanzate nell'analisi di dati biologici complessi, nella progettazione e nello sviluppo di strumenti bioinformatici, e nella modellazione di sistemi biologici. Saranno in grado di utilizzare e sviluppare algoritmi e software per l'analisi di dati genomici, proteomici e metabolomici, e di interpretare i risultati ottenuti. Avranno una solida conoscenza dei principi della biologia molecolare, della genetica e della biostatistica, e saranno in grado di applicare queste conoscenze alla risoluzione di problemi reali. I laureati saranno in grado di comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche, sia in forma scritta che orale, e di collaborare con professionisti di diverse discipline. Saranno preparati per intraprendere una carriera nel mondo del lavoro o per proseguire gli studi a livello di dottorato di ricerca.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della bioinformatica, automatizzando l'analisi di grandi quantità di dati biologici e accelerando la scoperta di nuove conoscenze. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per prevedere la struttura delle proteine, identificare nuovi target farmacologici, personalizzare i trattamenti medici e analizzare dati genomici con una precisione senza precedenti. L'I.A. sta anche facilitando la creazione di modelli predittivi per la progressione delle malattie e la risposta ai farmaci, aprendo nuove frontiere nella medicina di precisione.

• I futuri laureati in bioinformatica avranno l'opportunità di guidare questa trasformazione, sviluppando e applicando strumenti di I.A. per risolvere problemi biologici complessi. Le sfide includono la gestione di grandi volumi di dati, la garanzia dell'accuratezza dei modelli di I.A. e l'interpretazione dei risultati in modo significativo. Le opportunità sono enormi, con la possibilità di contribuire a scoperte rivoluzionarie nel campo della salute, dell'agricoltura e della sostenibilità ambientale. La collaborazione tra bioinformatici e specialisti di I.A. sarà fondamentale per il successo.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze avanzate in machine learning, deep learning e data science. Sarà essenziale comprendere i principi fondamentali degli algoritmi di I.A., saperli applicare a problemi biologici specifici e interpretare i risultati in modo critico. La capacità di comunicare efficacemente i risultati delle proprie ricerche e di collaborare con team multidisciplinari sarà altrettanto importante. La conoscenza delle tecnologie cloud e delle piattaforme di calcolo ad alte prestazioni sarà un vantaggio significativo.