INFORMATICA E SCIENZE MATEMATICHE E FISICHE

Università degli Studi di UDINE

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il dottorato di ricerca in Informatica e Scienze Matematiche e Fisiche presso l'Università degli Studi di Udine mira a formare ricercatori di alta qualificazione, capaci di affrontare problemi complessi all'intersezione tra queste discipline. L'obiettivo è sviluppare competenze avanzate nella ricerca teorica, applicativa e computazionale, con particolare attenzione alle interazioni tra logica matematica, rappresentazione della conoscenza, ragionamento automatico, aspetti computazionali e modellistici della fisica, analisi di dati complessi e applicazioni in settori come bioinformatica e medicina. Il dottorando sarà in grado di contribuire attivamente all'avanzamento della conoscenza e di comunicare efficacemente i risultati della propria ricerca.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo personalizzato, che include corsi avanzati, seminari e attività di ricerca. I dottorandi approfondiranno le tematiche specifiche del loro progetto di ricerca, con la possibilità di seguire corsi interdisciplinari e di collaborare con ricercatori di diverse aree. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni, attività di laboratorio, seminari e la partecipazione a conferenze internazionali. È prevista la stesura di una tesi di dottorato originale e la sua discussione pubblica.

  • Competenze acquisite

    Al termine del dottorato, i dottorandi avranno acquisito una solida preparazione scientifica e metodologica, competenze avanzate nella ricerca e nella risoluzione di problemi complessi, capacità di analisi critica e di sintesi, e abilità di comunicazione scientifica. Saranno in grado di progettare e condurre ricerche originali, di pubblicare i risultati su riviste scientifiche internazionali, e di interagire con la comunità scientifica internazionale. Avranno inoltre maturato competenze trasversali, come la capacità di lavorare in team, di gestire progetti di ricerca e di sviluppare capacità di insegnamento.

Ogni brillante carriera inizia con una scelta consapevole

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

Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'informatica, della matematica e della fisica, automatizzando processi, ottimizzando modelli e aprendo nuove frontiere di ricerca. L'analisi di grandi quantità di dati (Big Data) e l'apprendimento automatico (Machine Learning) sono diventati strumenti essenziali per la scoperta scientifica, la modellazione di sistemi complessi e lo sviluppo di nuove tecnologie. L'I.A. sta anche influenzando la didattica, con la creazione di strumenti personalizzati per l'apprendimento e la valutazione.

  • I laureati in Informatica, Matematica e Fisica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione e lo sviluppo di algoritmi di I.A., l'analisi di dati complessi, la creazione di modelli predittivi e l'applicazione dell'I.A. in settori come la medicina, la bioinformatica e le scienze sociali. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di sviluppare nuove competenze e di collaborare con professionisti di diverse discipline. La collaborazione uomo-macchina diventerà sempre più importante.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri professionisti dovranno acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, analisi di dati, programmazione e modellazione matematica. Sarà fondamentale sviluppare anche competenze trasversali, come la capacità di problem solving, il pensiero critico, la comunicazione efficace e la capacità di lavorare in team multidisciplinari. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. sarà sempre più richiesta.

Il tuo potenziale merita la strategia giusta

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

Preparati al futuro

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

competenze da sviluppare

Competenze in machine learning e deep learning
Acquisire una solida base teorica e pratica in machine learning e deep learning, partecipando a corsi online (ad esempio, quelli offerti da Coursera o edX), leggendo libri specializzati (ad esempio, "Deep Learning with Python" di François Chollet) e sperimentando con framework come TensorFlow e PyTorch.
Competenze di data science e analisi di dati
Sviluppare competenze nell'analisi di dati, nella data visualization e nella statistica. Utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas, NumPy e Scikit-learn. Seguire corsi e tutorial online, e partecipare a progetti pratici per acquisire esperienza.
Competenze di programmazione avanzata
Approfondire la conoscenza dei linguaggi di programmazione più utilizzati nel settore (Python, R, C++), imparando a scrivere codice efficiente, scalabile e ben documentato. Partecipare a progetti open source e contribuire alla comunità di sviluppatori.
Competenze di problem solving e pensiero critico
Sviluppare la capacità di affrontare problemi complessi, di analizzare dati in modo critico e di trovare soluzioni innovative. Praticare il design thinking e partecipare a workshop e hackathon per affinare queste competenze.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente blog, podcast e canali YouTube dedicati all'I.A., al machine learning e alla data science. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar e conferenze online per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.
Pratica costante
Dedica tempo ogni settimana a sperimentare con nuovi algoritmi, a risolvere problemi di data science e a partecipare a competizioni online (ad esempio, Kaggle). L'esperienza pratica è fondamentale per consolidare le competenze.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e conferenze del settore, entrare a far parte di community online e collaborare con altri professionisti. Il networking è essenziale per rimanere connessi e per scoprire nuove opportunità.

esperienze utili

Progetti di ricerca applicata
Partecipare a progetti di ricerca applicata in collaborazione con università, centri di ricerca o aziende. L'esperienza pratica nella risoluzione di problemi reali è molto apprezzata.
Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage e tirocini in aziende che operano nel campo dell'I.A., del machine learning o della data science. L'esperienza diretta nel mondo del lavoro è fondamentale per acquisire competenze pratiche e per costruire una rete di contatti.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science (ad esempio, su Kaggle) per mettere alla prova le proprie competenze, per imparare nuove tecniche e per fare networking con altri professionisti del settore.

Scopri corsi

Altri percorsi formativi in Scienze matematiche e informatiche

ABILITAZIONE PER LE FUNZIONI DI MEDICO COMPETENTE AI SENSI DELL'ART.38, COMMA 2, DEL D.LGS N. 81/08

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"

Università degli Studi di TORINO

ANALISI DATI PER LA BUSINESS INTELLIGENCE E DATA SCIENCE

Università degli Studi di TORINO

Università Telematica UNITELMA SAPIENZA

ANALISI E MODELLAZIONE DEI DATI E DEI PROCESSI: METODI E MODELLI

Università Telematica UNITELMA SAPIENZA

Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di TRIESTE

ANALISI MATEMATICA, MODELLI E APPLICAZIONI

Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di TRIESTE

Università degli Studi di TRIESTE

APPLIED DATA SCIENCE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Università degli Studi di TRIESTE

Università Cattolica del Sacro Cuore

AUTOMAZIONE ED INFORMATICA MEDICA PER IL LABORATORIO CLINICO

Università Cattolica del Sacro Cuore

Università degli Studi di BRESCIA

Analytics and Data Science for Economics and Management

Università degli Studi di BRESCIA

Università degli Studi di SIENA

Applied Mathematics - Matematica Applicata (SIENA)

Università degli Studi di SIENA

Università Cattolica del Sacro Cuore

Applied data science for banking and finance

Università Cattolica del Sacro Cuore

Università degli Studi di UDINE

Artificial Intelligence & Cybersecurity (UDINE)

Università degli Studi di UDINE

Sfoglia le carriere

  • Consulente Mutui
  • Disegnatore Meccanico
  • M&A Manager
  • Manager della Sostenibilità
  • Perito Meccanico
  • IT Service Manager
  • Consulente SAP Finance
  • Liquidatore Sinistri
  • Analista Investimenti
  • Wealth Manager
  • PLM Consultant
  • Responsabile Commerciale
  • Progettista Sistemi Idraulici
  • Head of Investment
  • Electrical Designer
  • Export Manager
Aree di studio

Esplora le aree di studio

Scienze matematiche e informatiche

Scienze matematiche e informatiche

Scienze fisiche

Scienze fisiche

Scienze chimiche

Scienze chimiche

Scienze della Terra

Scienze della Terra

Scienze biologiche

Scienze biologiche

Scienze mediche

Scienze mediche

Scienze agrarie e veterinarie

Scienze agrarie e veterinarie

Ingegneria civile e Architettura

Ingegneria civile e Architettura

Ingegneria industriale e dell’informazione

Ingegneria industriale e dell’informazione

Scienze storiche, filosofiche, pedagogiche e psicologiche

Scienze storiche, filosofiche, pedagogiche e psicologiche

Scienze giuridiche

Scienze giuridiche

Scienze economiche e statistiche

Scienze economiche e statistiche

Scienze politiche e sociali

Scienze politiche e sociali

Scienze dell’antichità, filologico‑letterarie e storico‑artistiche

Scienze dell’antichità, filologico‑letterarie e storico‑artistiche

Progetta la tua carriera da protagonista

Una consulenza mirata può farti evitare errori costosi e indirizzarti verso il percorso più promettente

Curriculum studente superiori: come scriverne uno efficace?