BIOLOGIA (BENEVENTO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Corso di Laurea Magistrale in Biologia presso l'Università degli Studi del Sannio di Benevento mira a formare professionisti con una solida base culturale biologica, integrata da una preparazione scientifica e operativa avanzata. Il corso si articola in due curricula principali: Biosanitario e Risorse alimentari e Nutrizione. Il curriculum Biosanitario si concentra sulla ricerca biosanitaria e la pratica diagnostica, mentre il curriculum Risorse alimentari e Nutrizione si focalizza sulla valutazione della composizione, qualità nutrizionale e idoneità degli alimenti.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'acquisizione di 120 CFU, distribuiti tra didattica frontale, attività laboratoriali assistite e stage/tirocini. I due curricula offrono percorsi specifici: il curriculum Biosanitario approfondisce discipline biosanitarie e biomolecolari, mentre il curriculum Risorse alimentari e Nutrizione si concentra sulle nuove tecnologie applicate all'alimentazione e nutrizione umana.

• Competenze acquisite

  I laureati magistrali in Biologia saranno in grado di svolgere ruoli di responsabilità nella ricerca biomedica, nutrizione umana, gestione di processi analitici, promozione biotecnologica e divulgazione scientifica. Acquisiranno competenze avanzate in ambito biosanitario, biomolecolare, analisi avanzate, valutazione degli alimenti e applicazione delle nuove tecnologie nel settore alimentare e nutrizionale.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando il settore della biologia attraverso l'automazione di processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati genomici e proteomici, e lo sviluppo di nuovi farmaci e terapie personalizzate. L'I.A. accelera la ricerca, migliorando l'accuratezza e l'efficienza delle analisi, e consentendo la scoperta di nuove correlazioni e modelli biologici.

• Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative nella bioinformatica, nella modellazione di sistemi biologici e nello sviluppo di algoritmi per la diagnosi e la terapia. Le sfide includono la necessità di adattarsi a nuovi strumenti e metodologie, e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. nella ricerca e nella pratica clinica.

• Le competenze aggiuntive necessarie includono la programmazione (Python, R), l'analisi di dati (Big Data), la conoscenza di algoritmi di machine learning e la capacità di interpretare i risultati generati dall'I.A.. La capacità di collaborare con esperti di I.A. e di comunicare risultati complessi in modo chiaro sarà fondamentale.