BIOLOGIA SPERIMENTALE ED APPLICATA (LECCE)

Università del SALENTO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea Magistrale in Biologia Sperimentale ed Applicata presso l'Università del Salento mira a formare professionisti con competenze avanzate nei diversi settori delle Scienze della Vita. Il corso, della durata di due anni, offre una solida preparazione per la ricerca di base e applicata, con particolare attenzione ai settori agro-alimentare, bio-sanitario, cellulare/molecolare e della nutrizione umana. Gli studenti acquisiscono conoscenze approfondite e competenze pratiche per l'analisi di campioni biologici, l'esecuzione di indagini genetiche, biochimiche, molecolari, citologiche, morfologiche e microbiologiche.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso comune nel primo anno, seguito da una specializzazione nel secondo anno attraverso la scelta di uno dei quattro curricula: Agro-alimentare, Bio-sanitario, Cellulare e Molecolare, Nutrizione umana. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche in laboratorio, seminari e attività di ricerca. È previsto lo svolgimento di un tirocinio presso strutture universitarie, enti di ricerca o aziende, sia in Italia che all'estero. Lo studente deve acquisire 120 CFU, di cui 24 riservati alla prova finale.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiscono competenze avanzate nell'ambito della biologia sperimentale e applicata, con particolare riferimento alle tecniche di indagine e analisi dei sistemi biologici. Sono in grado di progettare e condurre esperimenti, interpretare i risultati, e comunicare efficacemente i risultati della ricerca. Acquisiranno competenze specifiche per l'analisi di dati biologici complessi, l'utilizzo di strumenti bioinformatici e la gestione di progetti di ricerca. I laureati saranno preparati per l'iscrizione all'albo professionale e per l'esercizio della professione in laboratori pubblici e privati, o per fornire consulenze come liberi professionisti.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore della biologia sperimentale ed applicata in diversi modi. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati biologici (big data) e lo sviluppo di nuovi farmaci e terapie sono solo alcuni esempi. L'I.A. consente di accelerare la ricerca, migliorare l'accuratezza delle analisi e identificare nuove correlazioni e modelli complessi che sarebbero impossibili da individuare manualmente. Strumenti basati sull'I.A., come l'analisi di immagini mediche, la genomica e la proteomica, stanno diventando sempre più importanti per la diagnosi e il trattamento delle malattie.

  • Per i futuri laureati in biologia sperimentale ed applicata, le opportunità sono molteplici. La capacità di utilizzare e interpretare i dati generati dall'I.A., la conoscenza degli algoritmi di apprendimento automatico e la capacità di collaborare con esperti di I.A. saranno competenze fondamentali. La crescente domanda di bioinformatici, data scientist specializzati in ambito biologico e professionisti in grado di sviluppare e utilizzare strumenti di I.A. per la ricerca e la diagnostica aprirà nuove strade professionali. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di sviluppare competenze interdisciplinari.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive. Queste includono la capacità di programmare (ad esempio, Python, R), la conoscenza delle basi di dati e delle tecniche di machine learning, e la capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca in modo chiaro e conciso. La familiarità con le piattaforme di analisi dei dati e gli strumenti di simulazione sarà un vantaggio significativo. Inoltre, la capacità di lavorare in team multidisciplinari e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici sarà essenziale.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e bioinformatica
Acquisire competenze nell'uso di Python e R per l'analisi di dati biologici complessi. Approfondire la conoscenza di database biologici e strumenti di bioinformatica (ad esempio, BLAST, ClustalW). Imparare a utilizzare piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud) per l'analisi di grandi set di dati.
Machine learning e intelligenza artificiale applicata alla biologia
Seguire corsi online (ad esempio, Coursera, edX) su machine learning e deep learning. Studiare le applicazioni dell'I.A. in ambito biologico, come la scoperta di farmaci, la genomica e la proteomica. Familiarizzarsi con framework come TensorFlow e PyTorch.
Competenze di comunicazione e visualizzazione dei dati
Migliorare le capacità di comunicazione scientifica, sia scritta che orale. Imparare a utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati (ad esempio, Tableau, ggplot2) per presentare i risultati in modo chiaro ed efficace. Praticare la scrittura di articoli scientifici e la presentazione di dati a un pubblico non specializzato.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Leggere regolarmente riviste scientifiche (ad esempio, Nature, Science, Cell) e seguire i blog e i canali YouTube di esperti del settore. Partecipare a conferenze e workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.
Networking e collaborazione
Partecipare attivamente a comunità online e forum di discussione. Collaborare con ricercatori e professionisti di diverse discipline. Costruire una rete di contatti professionali per ampliare le opportunità di carriera.

esperienze utili

Tirocini e progetti di ricerca
Svolgere tirocini presso laboratori di ricerca o aziende che utilizzano l'I.A. in ambito biologico. Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano l'analisi di dati e l'utilizzo di strumenti di I.A.. Cercare opportunità di collaborazione con gruppi di ricerca interdisciplinari.
Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere in pratica le competenze acquisite e confrontarsi con altri professionisti. Sviluppare progetti personali per dimostrare le proprie capacità.
Formazione specifica e certificazioni
Ottenere certificazioni riconosciute nel campo dell'I.A. e dell'analisi dei dati (ad esempio, Google AI Certification). Seguire corsi di specializzazione e master di secondo livello in bioinformatica, data science o discipline affini. Considerare la lettura di libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.

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