Matematica (BARI)

Università degli Studi di BARI ALDO MORO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Matematica dell'Università di Bari mira a fornire una solida preparazione nelle principali aree della matematica pura e applicata, con un'attenzione particolare alle applicazioni nel mondo del lavoro. L'obiettivo è formare matematici in grado di affrontare problemi complessi, sviluppare soluzioni innovative e possedere una forte capacità di astrazione e sintesi. Il corso si propone di sviluppare competenze teoriche e pratiche, con un focus sulla programmazione e sulla conoscenza della lingua inglese.

  • Piano di studi

    Il piano di studi triennale prevede l'acquisizione di conoscenze fondamentali in analisi matematica, algebra, geometria e probabilità e statistica. Sono previste attività di laboratorio per consolidare le competenze pratiche e l'utilizzo di software specifici. Il corso include anche insegnamenti di fisica classica e offre la possibilità di approfondire tematiche specifiche attraverso corsi opzionali. È incoraggiata la partecipazione a progetti di ricerca e stage per favorire l'integrazione nel mondo del lavoro.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Matematica presso l'Università di Bari acquisiscono competenze nella risoluzione di problemi, nell'analisi critica e nella modellizzazione matematica. Sono in grado di utilizzare strumenti informatici e di programmazione per l'analisi dei dati e la simulazione di fenomeni complessi. Acquisiscono inoltre una solida conoscenza della lingua inglese e la capacità di comunicare efficacemente risultati e soluzioni. Il corso prepara anche gli studenti che desiderano proseguire gli studi con una laurea magistrale e un dottorato di ricerca.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della matematica, 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 sono sempre più utilizzati per risolvere problemi complessi in ambiti come la finanza, la medicina, l'ingegneria e la ricerca scientifica. Questo porta a una crescente domanda di matematici con competenze avanzate nell'I.A. e nella programmazione.

  • I laureati in matematica avranno l'opportunità di specializzarsi in aree come l'intelligenza artificiale, il machine learning e l'analisi dei dati. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di sviluppare competenze trasversali come la capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro e di collaborare con professionisti di altri settori. La capacità di comprendere e interpretare gli algoritmi di I.A. sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), statistica, modellazione predittiva e data visualization. È inoltre importante sviluppare una solida comprensione dei principi dell'I.A. e del machine learning, oltre a coltivare capacità di problem solving, pensiero critico e creatività. La capacità di lavorare in team multidisciplinari sarà un vantaggio significativo.

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competenze da sviluppare

Programmazione avanzata
Imparare Python e R, approfondendo le librerie per il machine learning (TensorFlow, PyTorch) e l'analisi dei dati (Pandas, NumPy). Partecipare a corsi online e workshop per acquisire competenze pratiche.
Statistica e modellazione predittiva
Approfondire le tecniche di analisi statistica, regressione, serie temporali e machine learning. Studiare i modelli predittivi e le loro applicazioni in diversi settori.
Comprensione dell'i.a. e del machine learning
Acquisire una solida conoscenza dei fondamenti teorici dell'I.A. e del machine learning, inclusi gli algoritmi, le architetture neurali e le tecniche di ottimizzazione. Leggere libri e articoli scientifici sull'argomento.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online, webinar e conferenze sull'I.A., il machine learning e l'analisi dei dati. Leggere articoli scientifici e blog del settore.
Pratica costante
Svolgere progetti personali e partecipare a competizioni di data science (Kaggle) per applicare le competenze acquisite e migliorare le proprie capacità di problem solving.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e community online dedicate all'I.A. e al machine learning. Collaborare con altri professionisti e ricercatori per condividere conoscenze ed esperienze.

esperienze utili

Stage e tirocini
Svolgere stage e tirocini presso aziende o centri di ricerca che si occupano di I.A. e analisi dei dati. Acquisire esperienza pratica e conoscere le applicazioni reali delle proprie competenze.
Progetti di ricerca
Partecipare a progetti di ricerca universitari o esterni, focalizzati sull'I.A. e il machine learning. Contribuire allo sviluppo di nuove soluzioni e pubblicare i propri risultati.
Partecipazione a hackathon
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per risolvere problemi reali e mettersi alla prova in un ambiente competitivo. Sviluppare capacità di problem solving e di lavoro in team.

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