Biologia (FISCIANO)

Università degli Studi di SALERNO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea magistrale in Biologia presso l'Università degli Studi di Salerno mira a formare esperti nel campo della biologia molecolare e applicata al settore sanitario. L'obiettivo è fornire una solida preparazione teorica, integrata da una significativa esperienza pratica in laboratorio, focalizzata sulla ricerca e l'analisi critica. Il corso si propone di sviluppare competenze avanzate per la promozione dell'innovazione scientifica e tecnologica, preparando i laureati a ruoli di responsabilità nel settore della ricerca, dell'industria, della sanità e della pubblica amministrazione.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un curriculum unico della durata di 2 anni (120 CFU), articolato in semestri. Le attività didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche in laboratorio e un tirocinio finalizzato allo svolgimento di un progetto di tesi sperimentale. I progetti di tesi possono essere svolti presso i laboratori di ricerca dell'Università di Salerno o in enti/aziende esterni. È prevista la partecipazione a programmi internazionali Erasmus.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiranno competenze avanzate in biologia molecolare, genetica, biochimica e discipline correlate. Saranno in grado di progettare e condurre ricerche scientifiche, analizzare dati complessi e interpretare risultati. Svilupperanno, inoltre, capacità di problem-solving, pensiero critico e comunicazione efficace, necessarie per operare in contesti professionali diversi. Saranno preparati per l'utilizzo di tecnologie avanzate e per la gestione di progetti nel settore della biologia e della salute.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore della biologia attraverso l'automazione di processi, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) e lo sviluppo di nuovi strumenti diagnostici e terapeutici. L'intelligenza artificiale accelera la scoperta di farmaci, la personalizzazione delle cure mediche e l'analisi di immagini mediche. L'I.A. è utilizzata per la modellazione di sistemi biologici complessi, la simulazione di esperimenti e l'identificazione di nuovi target terapeutici.

  • I laureati in biologia si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di lavorare con strumenti di I.A. per l'analisi di dati genomici e proteomici, la progettazione di nuovi farmaci e lo sviluppo di terapie personalizzate. Le sfide includono la necessità di acquisire competenze in bioinformatica, analisi dei dati e machine learning. Sarà fondamentale comprendere come l'I.A. può essere utilizzata per migliorare la ricerca e la pratica clinica.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in bioinformatica, analisi di dati, programmazione (es. Python, R), e machine learning. Sarà importante sviluppare capacità di pensiero critico, problem-solving e comunicazione efficace per collaborare con sistemi di I.A. e interpretare i risultati. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. in ambito sanitario e di ricerca sarà inoltre cruciale.

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competenze da sviluppare

Bioinformatica e analisi di dati
Acquisire familiarità con strumenti di analisi di dati, machine learning e bioinformatica. Imparare a utilizzare Python e R per l'analisi di dati biologici. Approfondire la conoscenza di database e strumenti di gestione di dati genomici e proteomici.
Programmazione e sviluppo software
Imparare i fondamenti della programmazione, con particolare attenzione a Python. Acquisire familiarità con librerie e framework per l'analisi di dati e il machine learning (es. TensorFlow, PyTorch). Sviluppare capacità di sviluppo di software per la ricerca e l'analisi di dati biologici.
Competenze di comunicazione e collaborazione
Sviluppare capacità di comunicazione efficace per spiegare concetti scientifici complessi a un pubblico non specializzato. Imparare a collaborare con team multidisciplinari, inclusi esperti di I.A., informatici e medici. Migliorare le capacità di presentazione e di scrittura scientifica.

routine di successo

Aggiornamento continuo delle competenze
Seguire corsi online, partecipare a workshop e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in I.A. e bioinformatica. Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche e blog specializzati. Iscriversi a newsletter e gruppi di discussione online.
Sviluppo di una rete professionale
Partecipare a eventi e conferenze del settore per incontrare professionisti e ricercatori. Connettersi con esperti di I.A. e bioinformatica su LinkedIn e altre piattaforme professionali. Collaborare a progetti di ricerca e partecipare a gruppi di lavoro.
Pratica costante e sperimentazione
Sperimentare con strumenti e tecniche di I.A. e bioinformatica su progetti personali. Partecipare a competizioni di data science e machine learning. Applicare le conoscenze acquisite a problemi reali e cercare soluzioni innovative.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende e istituti di ricerca
Svolgere tirocini e stage presso aziende che applicano l'I.A. in ambito biologico e sanitario. Collaborare con gruppi di ricerca che utilizzano I.A. per l'analisi di dati e la scoperta di farmaci. Acquisire esperienza pratica nell'utilizzo di strumenti e tecnologie avanzate.
Progetti di ricerca multidisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono esperti di diverse discipline (biologi, informatici, medici). Collaborare con team internazionali e multiculturali. Sviluppare capacità di comunicazione e collaborazione in contesti complessi.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per risolvere problemi reali utilizzando l'I.A.. Mettersi alla prova in contesti competitivi e collaborare con altri professionisti. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione di tecniche di machine learning e analisi di dati.

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