BIOLOGIA MOLECOLARE E APPLICATA (FIRENZE)

Università degli Studi di FIRENZE

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Biologia Molecolare e Applicata presso l'Università degli Studi di Firenze mira a formare esperti in diversi settori della biologia, con particolare attenzione ai campi biosanitario, forense e della ricerca di base. L'obiettivo è fornire una solida preparazione per la comprensione dei processi cellulari e molecolari, preparando gli studenti a contribuire attivamente alla ricerca scientifica e all'innovazione tecnologica.
Piano di studi
Il piano di studi è strutturato in tre curricula: Biosanitario e della Nutrizione, Cellulare e Molecolare, e Forense. Ogni curriculum prevede insegnamenti caratterizzanti comuni (Antropologia, Biochimica avanzata, Biologia Molecolare ed epigenetica, Genetica avanzata, Fisiologia integrativa, Farmacologia) e attività formative specifiche. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni in aula e laboratorio, sperimentazioni e corsi presso strutture esterne. È prevista una prova finale per l'accreditamento, che può consistere in una prova scritta, orale o entrambe.
Competenze acquisite
I laureati acquisiranno competenze avanzate in biologia molecolare, genetica, biochimica e fisiologia. Saranno in grado di progettare e condurre esperimenti scientifici, analizzare dati complessi e interpretare risultati. Inoltre, svilupperanno capacità di problem-solving, pensiero critico e comunicazione scientifica, essenziali per operare in contesti di ricerca e applicativi.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta rivoluzionando il campo della biologia molecolare e applicata. L'analisi di grandi quantità di dati biologici (big data) è diventata fondamentale, e gli algoritmi di machine learning e deep learning sono utilizzati per la scoperta di farmaci, la diagnostica e la personalizzazione delle terapie. L'automazione dei processi di laboratorio, grazie alla robotica e ai sistemi intelligenti, sta accelerando la ricerca e riducendo i costi.
Per i futuri laureati, le opportunità includono ruoli di data scientist specializzati in biologia, esperti in bioinformatica, e professionisti in grado di sviluppare e utilizzare strumenti di I.A. per la ricerca e l'applicazione clinica. Le sfide principali riguardano l'adattamento a un ambiente in rapida evoluzione e la necessità di acquisire competenze interdisciplinari, come la programmazione e l'analisi dei dati.
Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di programmare in linguaggi come Python e R, la conoscenza di algoritmi di machine learning, e la familiarità con le piattaforme di cloud computing per l'analisi dei dati. La capacità di collaborare con esperti di informatica e ingegneria sarà cruciale per il successo in questo settore.

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competenze da sviluppare

Analisi di dati biologici e bioinformatica

Acquisire competenze avanzate nell'analisi di big data genomici, proteomici e metabolomici. Imparare a utilizzare strumenti di bioinformatica per l'interpretazione dei dati e la scoperta di nuove conoscenze. Approfondire la conoscenza di Python e R per l'analisi statistica e la visualizzazione dei dati.

Machine learning e deep learning applicati alla biologia

Studiare i principi fondamentali del machine learning e del deep learning. Imparare ad applicare algoritmi di I.A. per la predizione di strutture proteiche, la scoperta di farmaci, e la diagnostica medica. Seguire corsi online su Coursera o edX per acquisire competenze pratiche.

Competenze di programmazione e cloud computing

Sviluppare solide competenze di programmazione in Python. Familiarizzarsi con le piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud) per l'analisi e l'archiviazione dei dati. Imparare a utilizzare strumenti di version control come Git per la gestione del codice.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche e articoli di settore. Seguire i principali blog e podcast sull'I.A. e la biologia. Partecipare a conferenze e webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

Networking e collaborazione

Partecipare a gruppi di ricerca e progetti collaborativi. Costruire una rete di contatti con esperti di I.A., biologi e bioinformatici. Utilizzare LinkedIn per connettersi con professionisti del settore.

Sperimentazione e apprendimento pratico

Sperimentare con progetti personali e competizioni di data science. Utilizzare Kaggle per mettere in pratica le competenze acquisite. Sviluppare un portfolio di progetti per dimostrare le proprie capacità.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende biotech

Effettuare tirocini e stage presso aziende biotech che utilizzano l'I.A. per la ricerca e lo sviluppo. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione di strumenti di I.A. in contesti reali.

Partecipazione a progetti di ricerca interdisciplinari

Collaborare a progetti di ricerca che coinvolgono biologi, informatici e ingegneri. Sviluppare competenze di teamwork e comunicazione in contesti multidisciplinari.

Corsi di specializzazione e certificazioni

Ottenere certificazioni in machine learning e bioinformatica. Seguire corsi di specializzazione per approfondire le proprie competenze in settori specifici, come la genomica o la proteomica.

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