DATA SCIENCE AND SCIENTIFIC COMPUTING (TRIESTE)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Data Science and Scientific Computing presso l'Università degli Studi di Trieste, in collaborazione con l'Università di Udine, SISSA e ICTP, mira a formare professionisti capaci di affrontare le sfide della società digitale. Il corso si concentra sulla formazione di figure altamente richieste nel contesto dell'industria 4.0, fornendo una solida preparazione in data analytics, machine learning, intelligenza artificiale (I.A.), modellazione matematica e computazionale, e informatica, con particolare attenzione al calcolo intensivo e distribuito. Gli studenti svilupperanno competenze avanzate in data science o modellazione computazionale, integrando la loro formazione con corsi applicativi e progetti di gruppo.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso internazionale in lingua inglese, con un focus su calcolo intensivo e distribuito. Gli studenti approfondiranno le loro competenze in data science o modellazione computazionale, scegliendo un curriculum specifico. Il corso include corsi seminariali, attività di tirocinio e tesi presso aziende ed enti di ricerca convenzionati, offrendo un'esperienza pratica e applicativa.

• Competenze acquisite

  I laureati acquisiranno competenze avanzate in data analytics, machine learning e I.A., oltre a solide basi in modellazione matematica e computazionale. Saranno in grado di applicare queste competenze per risolvere problemi pratici, analizzare grandi moli di dati e sviluppare soluzioni innovative per l'industria e la ricerca. Saranno preparati a lavorare in contesti internazionali e a collaborare con esperti di diverse discipline.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della data science e del scientific computing. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'ottimizzazione degli algoritmi di machine learning e lo sviluppo di sistemi di I.A. avanzati stanno ridefinendo i ruoli professionali. I data scientist e gli esperti di calcolo scientifico si trovano a dover gestire volumi di dati sempre maggiori e a sviluppare soluzioni sempre più complesse, spesso in collaborazione con sistemi di I.A..

• Per i futuri laureati, le opportunità sono enormi. La domanda di professionisti in grado di sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A. è in crescita esponenziale in tutti i settori. Tuttavia, la competizione sarà alta. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, di sviluppare competenze in aree specifiche come il deep learning e il natural language processing, e di saper comunicare efficacemente i risultati delle analisi.

• Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di lavorare con grandi dataset, la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e R, la familiarità con le piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure) e la capacità di interpretare e comunicare i risultati in modo chiaro ed efficace. La capacità di collaborare con team multidisciplinari e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici sarà fondamentale.