Matematica applicata (VERONA)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Laurea in Matematica Applicata presso l'Università degli Studi di Verona mira a fornire una solida preparazione nelle diverse discipline della matematica, con un focus particolare sull'intersezione tra matematica, economia, statistica e analisi numerica. L'obiettivo è formare professionisti in grado di applicare modelli matematici e computazionali per risolvere problemi complessi in diversi settori, come quello economico-finanziario e industriale. Il corso enfatizza l'importanza delle competenze trasversali e offre opportunità di stage aziendali e di studio all'estero.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede una solida base di matematica, con corsi di analisi, algebra, geometria e probabilità. Successivamente, il percorso si articola in due direzioni principali: un percorso economico-finanziario e uno modellistico-computazionale. Le lezioni sono integrate da attività di laboratorio e stage aziendali. Gli studenti hanno la possibilità di partecipare a programmi di mobilità internazionale. Il corso include anche corsi per lo sviluppo di competenze trasversali utili per l'inserimento nel mondo del lavoro.

• Competenze acquisite

  I laureati in Matematica Applicata acquisiscono competenze avanzate nella modellistica matematica, nell'analisi numerica, nella statistica e nell'economia. Sono in grado di applicare queste competenze per risolvere problemi reali in contesti diversi, come istituti finanziari, compagnie di assicurazione e settori di ricerca e sviluppo. Il corso sviluppa anche competenze di problem solving, pensiero critico e comunicazione, fondamentali per l'inserimento nel mondo del lavoro e per la prosecuzione degli studi a livello magistrale.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della matematica applicata, automatizzando compiti ripetitivi e consentendo l'analisi di grandi quantità di dati (big data) con una velocità e precisione senza precedenti. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per sviluppare modelli predittivi in ambito finanziario, per ottimizzare processi industriali, per la gestione dei rischi e per l'analisi di mercato. Lautomazione dei processi e l'utilizzo di strumenti di I.A. stanno portando a una maggiore efficienza e a nuove opportunità di business.

• I futuri laureati in Matematica Applicata si troveranno di fronte a nuove sfide e opportunità. La capacità di comprendere e utilizzare gli algoritmi di I.A., di interpretare i risultati e di collaborare con i sistemi di I.A. sarà fondamentale. Allo stesso tempo, la domanda di professionisti in grado di sviluppare, implementare e gestire modelli di I.A. continuerà a crescere. Sarà essenziale sviluppare competenze nella programmazione, nell'analisi dei dati, nella modellistica e nella statistica, oltre a una solida conoscenza del settore di applicazione.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze specifiche come la programmazione in Python e R, la conoscenza dei framework di machine learning (TensorFlow, PyTorch), e la capacità di lavorare con database e strumenti di data visualization. Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente i risultati, di collaborare in team multidisciplinari e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici sarà cruciale.