Biologia della Salute delle Tecnologie applicate e della Nutrizione (MESSINA)

Università degli Studi di MESSINA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Biologia della Salute delle Tecnologie applicate e della Nutrizione dell'Università degli Studi di Messina mira a formare laureati con una preparazione avanzata e operativa nell'ambito delle scienze biomediche, delle tecnologie applicate e della nutrizione. Il corso integra una solida base scientifica e operativa nelle discipline specifiche, preparando gli studenti a rispondere alle esigenze del mercato del lavoro locale e nazionale.
Piano di studi
Il corso, della durata di due anni per un totale di 120 CFU, prevede un primo anno comune e un secondo anno strutturato in curricula specifici. Il piano di studi include moduli coordinati che integrano diverse competenze specialistiche. È previsto un tirocinio formativo presso laboratori dell'Ateneo o strutture esterne convenzionate. Gli studenti possono partecipare a programmi internazionali (Erasmus) per acquisire CFU e svolgere tirocini all'estero. L'impegno didattico è focalizzato sulla preparazione della tesi, con l'obiettivo di sviluppare capacità di analisi critica e strumenti per la ricerca.
Competenze acquisite
I laureati acquisiranno competenze avanzate in ambito biomedico, tecnologico e nutrizionale. Saranno in grado di svolgere attività di ricerca, consulenza e operare in laboratori di analisi, nell'industria e negli enti pubblici e privati. Il corso prepara anche per l'accesso all'Albo dei Biologi sezione A e per la partecipazione a corsi di dottorato e scuole di specializzazione.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della biologia della salute, delle tecnologie applicate e della nutrizione. L'automazione dei processi di analisi, l'uso di algoritmi di machine learning per l'interpretazione di dati complessi (come quelli genomici e nutrizionali), e lo sviluppo di sistemi diagnostici basati sull'I.A. stanno accelerando la ricerca e migliorando la precisione delle diagnosi e dei trattamenti. La robotica e l'ingegneria genetica, supportate dall'I.A., stanno aprendo nuove frontiere nella medicina personalizzata e nella produzione di alimenti.
Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative. La crescente domanda di professionisti in grado di sviluppare, implementare e interpretare i dati generati dall'I.A. nel campo della salute e della nutrizione è in aumento. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, la gestione etica dei dati e la comprensione delle implicazioni dell'I.A. sulla privacy e sulla sicurezza dei pazienti. La capacità di collaborare con sistemi di I.A. e di interpretare i risultati ottenuti sarà fondamentale.
Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive, tra cui la capacità di programmazione, la conoscenza dei principi di machine learning, la comprensione delle analisi statistiche e la capacità di comunicare efficacemente i risultati complessi. La familiarità con le normative sulla privacy e l'etica nell'uso dei dati sanitari sarà altrettanto importante.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data science

Acquisire competenze in analisi statistica, machine learning e data mining. Imparare a utilizzare strumenti come Python, R e piattaforme di cloud computing (es. AWS, Google Cloud) per l'analisi di dati biomedici e nutrizionali.

Bioinformatica e genomica

Studiare i principi della bioinformatica, della genomica e della proteomica. Familiarizzarsi con strumenti per l'analisi di dati genomici e l'interpretazione di risultati di sequenziamento. Approfondire la conoscenza di database biologici e strumenti di annotazione genica.

Competenze in robotica e automazione

Acquisire familiarità con la robotica e l'automazione dei processi di laboratorio. Comprendere come i sistemi robotici vengono utilizzati nella ricerca biomedica e nella diagnostica. Approfondire la conoscenza dei sistemi di gestione dei dati e dei flussi di lavoro automatizzati.

routine di successo

Apprendimento continuo

Seguire corsi online (es. Coursera, edX) e partecipare a workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e tendenze nel campo dell'I.A., della biologia e della nutrizione. Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche e blog specializzati.

Networking e collaborazione

Partecipare a conferenze e seminari del settore per connettersi con professionisti e ricercatori. Collaborare a progetti di ricerca multidisciplinari, interagendo con esperti di diverse aree (es. informatici, ingegneri, medici).

esperienze utili

Tirocini e progetti di ricerca

Svolgere tirocini in laboratori di ricerca che utilizzano l'I.A. per l'analisi di dati biomedici e nutrizionali. Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono l'applicazione di algoritmi di machine learning e I.A..

Partecipazione a hackathon e competizioni

Partecipare a hackathon e competizioni di data science per applicare le proprie competenze in contesti reali e risolvere problemi complessi. Sviluppare progetti personali per dimostrare le proprie capacità.

Esperienza nel settore privato

Cercare opportunità di lavoro o stage presso aziende che sviluppano tecnologie per la salute e la nutrizione, come aziende farmaceutiche, aziende di biotecnologie o startup nel settore della salute digitale.

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