COMPUTATIONAL MATHEMATICS AND DECISION SCIENCES

Università degli Studi di PAVIA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il dottorato in Matematica Computazionale e Scienze delle Decisioni dell'Università degli Studi di Pavia, in collaborazione con istituzioni di ricerca e università italiane e svizzere, mira a formare ricercatori di alto livello con solide competenze teoriche, analitiche e sperimentali. Il corso si concentra su Matematica Computazionale, Calcolo Scientifico, Ricerca Operativa, Scienze delle Decisioni, Statistica e Ottimizzazione, integrando l'uso di strumenti avanzati di Data Science, Big Data e Machine Learning. L'approccio è rigorosamente matematico e metodologico-analitico, distinguendosi da corsi con enfasi informatica, ingegneristica e gestionale.
Piano di studi
Il piano di studi prevede il superamento di 6 corsi nel primo anno e mezzo, attività di ricerca che culminano in una tesi originale di dottorato nel restante anno e mezzo, oltre ad attività seminariali e periodi di studio all'estero. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, esercitazioni pratiche e attività di ricerca supervisionate. È prevista la partecipazione a conferenze e workshop internazionali per favorire lo scambio di conoscenze e l'aggiornamento continuo.
Competenze acquisite
I dottorandi acquisiscono competenze avanzate in modellistica matematica, analisi numerica, sviluppo di algoritmi, analisi di dati e decision making. Sono in grado di affrontare problemi complessi in diversi settori, tra cui la finanza, l'ingegneria, la medicina e le scienze sociali. Sviluppano capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione scientifica, fondamentali per la carriera accademica e professionale.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della matematica computazionale e delle scienze delle decisioni. L'automazione dei processi di analisi e modellazione, l'uso di algoritmi di machine learning per l'ottimizzazione e la previsione, e l'analisi di big data stanno aprendo nuove frontiere. I professionisti del settore collaborano sempre più con sistemi intelligenti per risolvere problemi complessi, sviluppare modelli predittivi e prendere decisioni basate sui dati.
I laureati avranno l'opportunità di lavorare in settori in rapida crescita, come la finanza algoritmica, la medicina di precisione, la pianificazione urbana intelligente e la gestione della supply chain. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di sviluppare competenze avanzate in I.A. e di affrontare questioni etiche legate all'uso dei dati e degli algoritmi.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in programmazione avanzata (Python, R), machine learning (TensorFlow, PyTorch), analisi statistica, data visualization e comunicazione efficace dei risultati. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. sarà sempre più richiesta.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Padronanza dei framework di machine learning

Acquisire competenze avanzate nell'uso di TensorFlow, PyTorch e altri framework per lo sviluppo di modelli di I.A.. Approfondire le tecniche di deep learning e reinforcement learning. Leggere Deep Learning with Python di François Chollet.

Competenze di data engineering e big data

Imparare a gestire e processare grandi quantità di dati utilizzando strumenti come Spark, Hadoop e cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure). Approfondire le tecniche di data warehousing e data lake.

Competenze di comunicazione e visualizzazione dei dati

Sviluppare la capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro ed efficace, utilizzando strumenti di data visualization come Tableau e Power BI. Imparare a creare report e presentazioni per diversi tipi di pubblico.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Seguire regolarmente corsi online (Coursera, edX, Udacity) e partecipare a webinar e conferenze del settore. Leggere pubblicazioni scientifiche e blog specializzati in I.A., machine learning e data science.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, workshop e hackathon. Collaborare con altri professionisti e ricercatori, condividendo conoscenze e competenze. Utilizzare piattaforme come LinkedIn per connettersi con esperti del settore.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare nuove tecnologie e approcci. Costruire prototipi di soluzioni basate sull'I.A. per problemi reali. Partecipare a progetti open source per acquisire esperienza pratica.

esperienze utili

Progetti di ricerca applicata

Partecipare a progetti di ricerca applicata in collaborazione con aziende o enti pubblici. Sviluppare soluzioni basate sull'I.A. per problemi specifici del mondo reale. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati in conferenze.

Stage e tirocini in aziende innovative

Svolgere stage e tirocini in aziende che operano nel settore dell'I.A., come Google, Amazon, Microsoft, o in startup innovative. Acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mercato del lavoro.

Partecipazione a competizioni di data science

Partecipare a competizioni di data science come Kaggle per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Imparare a risolvere problemi complessi e a sviluppare soluzioni innovative.

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