DOTTORATO DI RICERCA IN FISICA SPERIMENTALE

Università degli Studi di SIENA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il dottorato di ricerca in Fisica Sperimentale presso l'Università degli Studi di Siena mira a formare ricercatori di elevata qualificazione, capaci di affrontare la competizione internazionale nel campo della ricerca scientifica. Il corso offre una solida preparazione in Fisica Sperimentale, integrando le conoscenze acquisite nei cicli formativi precedenti. L'obiettivo è fornire gli strumenti necessari per la ricerca, promuovendo lo sviluppo di competenze avanzate e la capacità di operare in contesti di ricerca di prestigio.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un primo anno dedicato a corsi formativi generali e specifici in Fisica Sperimentale, tenuti in lingua inglese da docenti italiani e stranieri. Il secondo anno è incentrato sull'acquisizione di metodologie di ricerca, con particolare attenzione al lavoro di tesi e periodi di stage all'estero. Il terzo anno è dedicato alla finalizzazione della tesi sotto la supervisione di un tutor. Sono previste anche attività di formazione complementari.
Competenze acquisite
I dottorandi acquisiscono competenze avanzate nella ricerca scientifica, nella progettazione e conduzione di esperimenti, nell'analisi dei dati e nella comunicazione dei risultati. Sviluppano, inoltre, capacità di problem-solving, pensiero critico e autonomia nella ricerca. Il dottorato fornisce una solida base per affrontare le sfide della ricerca in ambito internazionale, con particolare attenzione alle nuove tecnologie e ai metodi di analisi.

Ogni brillante carriera inizia con una scelta consapevole

Confrontati con un esperto e scopri percorsi universitari perfettamente allineati ai tuoi talenti

Prenota orientamento

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della fisica sperimentale, automatizzando l'analisi di grandi quantità di dati provenienti da esperimenti complessi. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono impiegati per identificare pattern, anomalie e correlazioni che sarebbero difficili da individuare con metodi tradizionali. L'I.A. facilita la simulazione di fenomeni fisici complessi, ottimizzando la progettazione di esperimenti e accelerando il processo di scoperta scientifica.
I laureati in fisica sperimentale si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di algoritmi di I.A. per l'analisi di dati scientifici e la creazione di modelli predittivi. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un ambiente di lavoro sempre più automatizzato e di collaborare efficacemente con sistemi di I.A.. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di valutare la loro affidabilità sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri fisici sperimentali dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, C++), machine learning, analisi statistica e data visualization. La conoscenza dei sistemi di calcolo ad alte prestazioni (HPC) e la capacità di lavorare con grandi dataset saranno sempre più richieste. La capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca, sia oralmente che per iscritto, rimane essenziale.

Il tuo potenziale merita la strategia giusta

Prenota una consulenza di analisi professionale dei percorsi formativi, delle competenze e le tendenze occupazionali

Verifica disponibilità

Preparati al futuro

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

competenze da sviluppare

Programmazione avanzata

Imparare Python e C++ a livello avanzato, focalizzandosi su librerie per l'analisi dati (Pandas, NumPy, SciPy) e machine learning (TensorFlow, PyTorch). Approfondire la programmazione parallela e distribuita per l'elaborazione di grandi dataset.

Machine learning e deep learning

Acquisire una solida base teorica e pratica in machine learning e deep learning. Studiare modelli avanzati, come reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN), e applicarli all'analisi di dati fisici. Seguire corsi online (Coursera, edX) e leggere libri specifici (es. "Deep Learning with Python" di François Chollet).

Analisi statistica e data visualization

Perfezionare le competenze in statistica inferenziale e analisi dei dati. Imparare a utilizzare strumenti di data visualization (es. Matplotlib, Seaborn, Plotly) per comunicare efficacemente i risultati della ricerca. Approfondire le tecniche di data mining e big data analytics.

Competenze di calcolo ad alte prestazioni (hpc)

Acquisire familiarità con i sistemi HPC, imparando a utilizzare cluster di calcolo e a ottimizzare il codice per l'esecuzione parallela. Studiare le architetture dei processori e delle GPU. Partecipare a workshop e corsi specifici sull'utilizzo di strumenti come CUDA e OpenMP.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche nel campo della fisica e dell'I.A.. Iscriversi a newsletter specializzate, partecipare a conferenze e workshop, e leggere articoli di ricerca su arXiv.org.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare attivamente con le nuove tecnologie di I.A. e applicarle a problemi reali. Costruire prototipi e progetti personali per consolidare le competenze e dimostrare la propria capacità di innovazione.

Networking e collaborazione

Partecipare attivamente a comunità online e forum di discussione sulla fisica e l'I.A.. Collaborare con altri ricercatori e professionisti per condividere conoscenze e competenze. Costruire una solida rete di contatti nel settore.

esperienze utili

Stage e collaborazioni di ricerca

Effettuare stage presso laboratori di ricerca di prestigio, sia in Italia che all'estero. Collaborare a progetti di ricerca che coinvolgano l'I.A. e l'analisi di dati complessi. Cercare opportunità di collaborazione con aziende e istituzioni che operano nel settore.

Partecipazione a competizioni e hackathon

Partecipare a competizioni di data science e machine learning, come quelle organizzate da Kaggle. Prendere parte a hackathon per sviluppare soluzioni innovative e dimostrare le proprie competenze in un contesto competitivo.

Progetti open source

Contribuire a progetti open source nel campo della fisica e dell'I.A.. Questo permette di acquisire esperienza pratica, di collaborare con altri sviluppatori e di costruire un portfolio di progetti.

Vedi info corso

Segnala un problema