Biotecnologie (BRESCIA)

Università degli Studi di BRESCIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea in Biotecnologie presso l'Università degli Studi di Brescia si propone di formare professionisti con solide basi scientifiche e competenze specifiche nel campo delle biotecnologie. L'obiettivo è fornire agli studenti una preparazione completa che copra diversi ambiti, dalla biologia molecolare alla genetica, dalla biochimica alla microbiologia, con un focus particolare sulle applicazioni in campo medico, farmaceutico, agroalimentare e ambientale. Il corso mira a sviluppare capacità di problem-solving, pensiero critico e la capacità di lavorare in team, fondamentali per affrontare le sfide del settore.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo di 3 anni, con l'acquisizione di 180 CFU. Il curriculum include attività formative di base (matematica, fisica, chimica), attività caratterizzanti (biologia, genetica, biochimica), attività affini e integrative, e attività a scelta dello studente. Sono previste attività di laboratorio, tirocini presso aziende e istituti di ricerca, e la preparazione di una tesi finale. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, seminari e progetti di ricerca, al fine di garantire un'esperienza formativa completa e stimolante.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti acquisiranno competenze avanzate in diversi ambiti delle biotecnologie. Saranno in grado di applicare le conoscenze teoriche e pratiche per la ricerca, lo sviluppo e la produzione di prodotti biotecnologici. Avranno competenze nell'analisi di dati biologici, nella progettazione di esperimenti, nell'utilizzo di strumenti e tecnologie avanzate. Saranno, inoltre, in grado di comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche e di collaborare con professionisti di diverse discipline.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore delle biotecnologie in diversi modi. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) generati dalla ricerca genomica e proteomica, e lo sviluppo di nuovi farmaci e terapie personalizzate sono solo alcuni esempi. L'I.A. accelera la scoperta di nuovi farmaci, la diagnosi di malattie e la personalizzazione dei trattamenti, portando a progressi significativi nella medicina e nella salute umana. L'I.A. sta anche ottimizzando i processi produttivi e migliorando l'efficienza dei laboratori.

  • Per i futuri laureati in biotecnologie, l'I.A. offre opportunità entusiasmanti. La crescente domanda di professionisti in grado di utilizzare e interpretare i dati generati dall'I.A., di sviluppare algoritmi e modelli predittivi, e di collaborare con i sistemi di I.A. per la ricerca e lo sviluppo di nuovi prodotti biotecnologici è in aumento. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, di sviluppare competenze in bioinformatica e analisi dei dati, e di comprendere le implicazioni etiche dell'uso dell'I.A. in campo medico e scientifico.

  • Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive, come la conoscenza dei linguaggi di programmazione (Python, R), la capacità di utilizzare strumenti di machine learning e deep learning, e la comprensione dei principi di bioinformatica. La capacità di lavorare in team multidisciplinari, di comunicare efficacemente i risultati della ricerca e di adattarsi ai cambiamenti tecnologici sarà fondamentale.

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competenze da sviluppare

Fondamenti di bioinformatica e analisi dei dati
Acquisire familiarità con i linguaggi di programmazione (Python, R), le tecniche di machine learning e gli strumenti di analisi dei dati per l'interpretazione di dati biologici complessi. Approfondire la conoscenza dei database biologici e degli algoritmi di analisi genomica e proteomica.
Competenze in machine learning e deep learning applicate alla biologia
Studiare i modelli di I.A. più adatti all'analisi di dati biologici, come le reti neurali convoluzionali e le reti neurali ricorrenti. Imparare a utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch per sviluppare modelli predittivi per la scoperta di farmaci, la diagnostica e la personalizzazione delle terapie.
Competenze di comunicazione e collaborazione multidisciplinare
Sviluppare la capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca a un pubblico non specializzato. Imparare a lavorare in team multidisciplinari, collaborando con bioinformatici, ingegneri, medici e altri professionisti per affrontare problemi complessi.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online, leggere pubblicazioni scientifiche e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie nel campo delle biotecnologie e dell'I.A.. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire i leader di pensiero del settore sui social media.
Sviluppo di una rete professionale
Partecipare a eventi del settore, connettersi con professionisti su LinkedIn e costruire relazioni con ricercatori, aziende e istituzioni accademiche. Cercare opportunità di mentorship e networking per ampliare le proprie conoscenze e opportunità di carriera.

esperienze utili

Tirocini e progetti di ricerca in ambito i.a.
Svolgere tirocini presso aziende o laboratori di ricerca che utilizzano l'I.A. in ambito biotecnologico. Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano l'I.A., come la scoperta di farmaci assistita dall'I.A., l'analisi di dati genomici e proteomici, o lo sviluppo di modelli predittivi per la diagnostica.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere in pratica le proprie competenze, imparare nuove tecniche e confrontarsi con altri professionisti. Questi eventi offrono l'opportunità di risolvere problemi reali e di sviluppare progetti innovativi.

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