BIOTECNOLOGIE (TORINO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Corso di Laurea in Biotecnologie presso l'Università degli Studi di Torino mira a formare laureati con una solida base nei sistemi biologici, interpretati a livello molecolare e cellulare. L'obiettivo è sviluppare una professionalità operativa, fornendo le competenze necessarie per l'analisi e l'uso di sistemi biologici nella produzione di beni e servizi. Il corso si concentra sull'acquisizione di conoscenze multidisciplinari e tecniche sperimentali, essenziali per operare nel campo delle biotecnologie.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un approccio multidisciplinare, combinando lezioni teoriche, attività di laboratorio e tirocini. Gli studenti studieranno materie come biologia molecolare, genetica, biochimica, microbiologia e ingegneria genetica. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, seminari e progetti di ricerca, con un focus sull'apprendimento basato sull'esperienza.

• Competenze acquisite

  I laureati acquisiranno competenze nell'analisi di sistemi biologici, nella progettazione e realizzazione di esperimenti biotecnologici, e nell'interpretazione dei risultati. Saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite per la produzione di farmaci, diagnostici, alimenti e altri prodotti biotecnologici. Il corso sviluppa anche competenze trasversali, come la capacità di lavorare in team, la comunicazione scientifica e la gestione di progetti.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta rivoluzionando il settore delle biotecnologie, automatizzando processi e accelerando la ricerca. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati genomici, identificare target farmacologici e ottimizzare la progettazione di farmaci. La robotica e l'automazione stanno trasformando i laboratori, aumentando l'efficienza e riducendo gli errori.

• Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative. La capacità di lavorare con grandi set di dati, utilizzare strumenti di bioinformatica e comprendere i principi dell'I.A. sarà fondamentale. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un ambiente in rapida evoluzione e di collaborare con esperti di I.A. e data science.

• Le competenze aggiuntive necessarie includono la programmazione (Python, R), la statistica, la bioinformatica e la conoscenza delle piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud). La capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca e di collaborare in team multidisciplinari sarà cruciale per il successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A.