BIOLOGIA EVOLUZIONISTICA ED ECOLOGIA

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Dottorato in Biologia Evoluzionistica ed Ecologia presso l'Università di Roma "Tor Vergata" mira a formare ricercatori di eccellenza, capaci di inserirsi attivamente nella comunità scientifica internazionale. Gli obiettivi formativi intermedi includono l'acquisizione del metodo sperimentale, l'identificazione delle variabili rilevanti, la conoscenza delle metodiche sperimentali più avanzate, lo sviluppo di capacità di sistematizzazione dei dati, l'utilizzo di metodi informatici per l'interscambio scientifico, la conoscenza dei metodi di analisi dei dati, la familiarità con le banche dati, la conoscenza della letteratura scientifica, lo sviluppo di capacità di chiarezza espositiva e la capacità di individuare le ricadute della ricerca in diversi ambiti, dalla salute pubblica alla gestione delle risorse naturali. Il corso si focalizza sulla preparazione di professionisti in grado di contribuire in modo significativo alla ricerca scientifica e all'innovazione.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede una combinazione di lezioni frontali, seminari, attività di laboratorio e ricerca sul campo. Gli studenti sono incoraggiati a partecipare attivamente a conferenze e workshop internazionali. Le metodologie didattiche includono l'analisi critica della letteratura scientifica, la progettazione e l'esecuzione di esperimenti, l'analisi statistica dei dati e la stesura di pubblicazioni scientifiche. Il corso offre un ambiente stimolante per la ricerca, con accesso a strumentazioni all'avanguardia e la possibilità di collaborare con ricercatori di fama internazionale.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nella progettazione e conduzione di ricerche, nell'analisi dei dati, nella comunicazione scientifica e nella gestione di progetti. Saranno in grado di utilizzare strumenti informatici e software specifici per l'analisi dei dati e la modellizzazione. Avranno sviluppato capacità di problem solving, pensiero critico e lavoro di squadra. Saranno preparati per affrontare le sfide della ricerca scientifica e per contribuire all'avanzamento della conoscenza nel campo della biologia evoluzionistica ed ecologia.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della biologia evoluzionistica ed ecologia. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi di machine learning per l'identificazione di pattern complessi nei dati genomici ed ecologici, e la modellizzazione predittiva dei cambiamenti ambientali sono solo alcuni esempi. L'I.A. permette di analizzare enormi quantità di dati in modo più efficiente, accelerando la scoperta scientifica e consentendo di affrontare problemi complessi come la conservazione della biodiversità e la gestione delle risorse naturali.

  • I laureati in biologia evoluzionistica ed ecologia avranno opportunità significative nell'ambito della ricerca, dello sviluppo di nuove tecnologie e della consulenza. La capacità di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati, la modellizzazione e la simulazione sarà fondamentale. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di sviluppare competenze interdisciplinari e di collaborare con esperti di informatica e data science. La specializzazione in settori emergenti come la bioinformatica e la modellizzazione ecologica sarà un vantaggio competitivo.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), analisi dei dati, machine learning, e bioinformatica. Sarà essenziale sviluppare la capacità di interpretare i risultati degli algoritmi di I.A., di comunicare in modo efficace i risultati delle ricerche e di collaborare con team multidisciplinari. La conoscenza delle tecniche di visualizzazione dei dati e della modellizzazione predittiva sarà inoltre cruciale.

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competenze da sviluppare

Programmazione in python e r
Imparare a programmare in Python e R per l'analisi dei dati biologici ed ecologici. Approfondire l'utilizzo di librerie specifiche per la bioinformatica (ad esempio, Biopython) e l'ecologia (ad esempio, vegan).
Fondamenti di machine learning
Acquisire una solida comprensione dei principi del machine learning, inclusi algoritmi di classificazione, regressione, clustering e deep learning. Seguire corsi online (ad esempio, Coursera, edX) e leggere libri specializzati (ad esempio, Deep Learning with Python di François Chollet).
Bioinformatica e genomica
Studiare la bioinformatica e la genomica per comprendere come l'I.A. viene applicata all'analisi dei dati genomici. Familiarizzarsi con strumenti e database bioinformatici (ad esempio, NCBI, Ensembl) e con le tecniche di sequenziamento di nuova generazione.
Modellizzazione ecologica e predittiva
Sviluppare competenze nella modellizzazione ecologica e nella modellizzazione predittiva per simulare l'impatto dei cambiamenti ambientali. Utilizzare software di simulazione (ad esempio, NetLogo) e approfondire le tecniche di analisi di serie temporali.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online, webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in I.A., bioinformatica ed ecologia. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a forum di discussione online.
Networking e collaborazione
Partecipare attivamente a conferenze e workshop, e costruire una rete di contatti con ricercatori, data scientist e professionisti del settore. Collaborare a progetti di ricerca multidisciplinari.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con nuove tecnologie e strumenti di I.A. applicati alla biologia evoluzionistica ed ecologia. Costruire prototipi e partecipare a competizioni di data science per mettere in pratica le proprie competenze.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende e istituti di ricerca
Svolgere tirocini e stage presso aziende e istituti di ricerca che applicano l'I.A. alla biologia evoluzionistica ed ecologia. Questo permetterà di acquisire esperienza pratica e di entrare in contatto con professionisti del settore.
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono diverse discipline, come la biologia, l'informatica, la statistica e l'ingegneria. Questo aiuterà a sviluppare competenze di problem solving e di collaborazione.
Pubblicazioni scientifiche e presentazioni a conferenze
Pubblicare i risultati delle proprie ricerche su riviste scientifiche e presentare i propri lavori a conferenze nazionali e internazionali. Questo aumenterà la visibilità e la credibilità professionale.

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