DOTTORATO IN SCIENZE BIOLOGICHE E BIOTECNOLOGIE APPLICATE
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Dottorato in Scienze Biologiche e Biotecnologie Applicate dell'Università degli Studi di Torino si propone di formare ricercatori di alta qualificazione nel campo delle Scienze della Vita, con un focus particolare sulle biotecnologie e le loro applicazioni. Il corso mira a fornire una solida preparazione teorica e pratica, consentendo ai dottorandi di sviluppare competenze avanzate nella ricerca di base e applicata, dalla biologia molecolare e cellulare all'ambiente. L'obiettivo è formare figure capaci di affrontare le sfide poste dall'Agenda 2030 delle Nazioni Unite per lo sviluppo sostenibile, integrando approcci molecolari e bioinformatici con la conservazione della biodiversità.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che include corsi avanzati, seminari specialistici e attività di ricerca sperimentale. I dottorandi avranno l'opportunità di approfondire le proprie conoscenze in aree specifiche, quali la biologia animale, vegetale, microbica, le biotecnologie rosse, bianche, verdi e blu. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche in laboratorio, partecipazione a congressi internazionali e la stesura di una tesi di dottorato originale. È previsto un forte accento sulla bioinformatica e l'analisi dei dati, strumenti fondamentali per la ricerca moderna.
Competenze acquisite
Al termine del dottorato, i candidati avranno acquisito competenze avanzate nella progettazione e conduzione di progetti di ricerca originali, nella gestione di dati complessi e nella comunicazione scientifica. Saranno in grado di proporre e sviluppare progetti di ricerca in contesti accademici, pubblici e privati, di trasferire le conoscenze acquisite nei settori ambientale, agro-alimentare e industriale, e di contribuire al recupero e alla conservazione della biodiversità. Avranno, inoltre, sviluppato capacità di pensiero critico, problem-solving e lavoro di squadra, fondamentali per il successo nel mondo della ricerca.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore delle scienze biologiche e delle biotecnologie. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati genomici e proteomici, e lo sviluppo di modelli predittivi stanno accelerando la scoperta scientifica e l'innovazione. L'I.A. è utilizzata per la progettazione di farmaci, la diagnosi di malattie, l'ottimizzazione dei processi industriali e la gestione delle risorse ambientali. L'integrazione di algoritmi di machine learning e deep learning sta portando a nuove scoperte e applicazioni in campi come la genomica, la proteomica e la biologia strutturale.
I futuri laureati avranno l'opportunità di lavorare in un ambiente in cui la collaborazione tra umani e macchine sarà fondamentale. Le sfide includono la necessità di adattarsi a nuovi strumenti e metodologie, di sviluppare competenze nell'analisi dei dati e di comprendere i principi dell'I.A.. Le opportunità sono significative, con la possibilità di contribuire a scoperte rivoluzionarie nel campo della salute, dell'ambiente e dell'industria. La capacità di interpretare e utilizzare i dati generati dall'I.A. sarà un elemento distintivo per i professionisti del futuro.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in bioinformatica, analisi dei dati, programmazione e modellazione computazionale. La conoscenza dei principi dell'I.A. e delle sue applicazioni nel campo delle scienze della vita sarà essenziale. Inoltre, le competenze trasversali come il pensiero critico, la comunicazione efficace e la capacità di lavorare in team multidisciplinari saranno sempre più importanti. La formazione continua e l'aggiornamento costante saranno cruciali per rimanere competitivi.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Bioinformatica e analisi dei dati
Acquisire familiarità con strumenti di analisi dei dati (Python, R), database biologici e algoritmi di machine learning per l'interpretazione di dati genomici, proteomici e metabolomici. Approfondire la conoscenza di tecniche di visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente i risultati.Programmazione e modellazione computazionale
Imparare a programmare in Python o altri linguaggi pertinenti. Acquisire competenze nella modellazione computazionale di sistemi biologici, simulazione di processi biochimici e sviluppo di modelli predittivi. Familiarizzarsi con piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud) per l'analisi di grandi dataset.Competenze di i.a. applicata alla biologia
Studiare i principi dell'I.A. e del machine learning, con particolare attenzione alle applicazioni in biologia. Approfondire le tecniche di deep learning per l'analisi di immagini mediche, la scoperta di farmaci e la genomica. Seguire corsi online e partecipare a workshop specializzati.Competenze trasversali
Sviluppare capacità di comunicazione scientifica, pensiero critico e problem-solving. Imparare a lavorare in team multidisciplinari e a collaborare con esperti di diverse aree. Migliorare le capacità di presentazione e di scrittura scientifica.routine di successo
Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente pubblicazioni scientifiche, blog e podcast nel campo della biologia, delle biotecnologie e dell'I.A.. Partecipare a conferenze e workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.Pratica della programmazione
Dedicare tempo regolare alla pratica della programmazione e all'analisi dei dati. Sviluppare progetti personali e partecipare a competizioni di data science per migliorare le proprie competenze.Networking e collaborazione
Costruire una rete di contatti con ricercatori, professionisti e aziende del settore. Partecipare a progetti di ricerca collaborativi e condividere le proprie conoscenze e competenze.esperienze utili
Stage e tirocini
Svolgere stage e tirocini presso laboratori di ricerca, aziende biotecnologiche o istituzioni che utilizzano l'I.A.. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione di tecniche di I.A. alla ricerca biologica.Progetti di ricerca multidisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano esperti di diverse discipline, come biologi, informatici, ingegneri e medici. Imparare a collaborare con team multidisciplinari e a integrare diverse competenze.Corsi e certificazioni
Frequentare corsi online e ottenere certificazioni in bioinformatica, data science e I.A.. Approfondire la conoscenza di strumenti e piattaforme come TensorFlow, PyTorch e AWS SageMaker.Segnala un problema
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