Matematica (BOLOGNA)

Università degli Studi di BOLOGNA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea in Matematica presso l'Università di Bologna si propone di formare giovani ricercatori, futuri insegnanti e divulgatori scientifici. L'obiettivo è anche rispondere alla crescente domanda di professionisti con solide conoscenze matematiche nel mondo dell'industria, bancario, assicurativo, finanziario e nei servizi ad alto contenuto tecnologico.
Piano di studi
Il corso rafforza la capacità di sintesi e astrazione, con conseguente capacità di proporre soluzioni innovative ai problemi, accompagnata da abilità informatiche e computazionali. Il piano di studi include attività formative in Algebra, Analisi Matematica, Geometria, Fisica Matematica, Analisi Numerica, Probabilità, Informatica e Fisica Generale. Sono previste attività in Statistica e Logica, laboratori informatico-computazionali e l'acquisizione di elementi di lingua inglese.
Competenze acquisite
I laureati in Matematica acquisiscono competenze in risoluzione di problemi, modellizzazione matematica, analisi di dati, e utilizzo di software specifici. Sono in grado di applicare metodi matematici in diversi contesti, di comunicare risultati scientifici e di affrontare problemi complessi con approccio logico e rigoroso.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore della matematica, automatizzando compiti ripetitivi e consentendo l'analisi di grandi quantità di dati. Algoritmi di machine learning e deep learning sono sempre più utilizzati per la modellizzazione, la previsione e l'ottimizzazione in diversi settori, dalla finanza alla ricerca scientifica. L'I.A. sta anche creando nuove opportunità per i matematici, che possono sviluppare e implementare questi algoritmi.
I laureati in matematica si troveranno di fronte a nuove sfide e opportunità. La capacità di comprendere e lavorare con l'I.A., di sviluppare modelli e di interpretare i risultati sarà fondamentale. Allo stesso tempo, la domanda di esperti in matematica con competenze avanzate in statistica, probabilità e analisi numerica aumenterà, poiché queste competenze sono essenziali per lo sviluppo e l'applicazione dell'I.A.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive, come la programmazione in Python, la conoscenza di framework di machine learning (es. TensorFlow, PyTorch) e la capacità di comunicare efficacemente i risultati complessi. La capacità di collaborare con esperti di altre discipline e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici sarà altrettanto importante.

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Preparati al futuro

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

competenze da sviluppare

Programmazione avanzata in python

Approfondire la conoscenza di Python e delle sue librerie per l'I.A. (es. scikit-learn, pandas, numpy). Imparare a scrivere codice efficiente e ben documentato. Partecipare a progetti di machine learning.

Machine learning e deep learning

Studiare i fondamenti del machine learning e del deep learning. Acquisire familiarità con i principali algoritmi e le architetture di reti neurali. Utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch. Seguire corsi online e leggere libri specializzati (es. Deep Learning with Python).

Analisi e visualizzazione dei dati

Sviluppare competenze nell'analisi esplorativa dei dati, nella pulizia e preparazione dei dati. Imparare a utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati (es. Tableau, Power BI) per comunicare efficacemente i risultati.

routine di successo

Apprendimento continuo

Seguire regolarmente corsi online, leggere articoli scientifici e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze dell'I.A. e della matematica.

Pratica costante

Svolgere progetti pratici, partecipare a competizioni di data science (es. Kaggle) e contribuire a progetti open source per consolidare le competenze.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti del settore e collaborare con team multidisciplinari per ampliare le proprie conoscenze e opportunità.

esperienze utili

Stage e tirocini

Svolgere stage o tirocini presso aziende o centri di ricerca che applicano l'I.A., per acquisire esperienza pratica e comprendere le esigenze del mercato del lavoro.

Progetti di ricerca

Partecipare a progetti di ricerca universitari o collaborare con ricercatori per approfondire le proprie conoscenze e sviluppare competenze specifiche.

Partecipazione a hackathon

Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze, imparare a lavorare in team e ampliare il proprio portfolio.

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