Matematica (POTENZA)

Università degli Studi della BASILICATA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Matematica presso l'Università degli Studi della Basilicata mira a fornire una solida preparazione con competenze avanzate e approfondite nella matematica e nelle sue applicazioni. L'obiettivo è formare professionisti capaci di affrontare problemi complessi, sviluppare modelli matematici e utilizzare strumenti computazionali avanzati. Il corso si concentra sull'ampliamento della cultura matematica, offrendo una vasta gamma di insegnamenti istituzionali e corsi di approfondimento.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato con un certo numero di crediti vincolati a insegnamenti di carattere istituzionale. Sono previsti corsi di approfondimento dedicati allo studio di tematiche avanzate nei diversi settori della matematica. L'Università degli Studi della Basilicata ha rimodulato il valore in CFU di alcuni moduli semestrali per venire incontro alle esigenze degli studenti, garantendo un adeguato carico didattico.
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiranno competenze avanzate in diversi settori della matematica, tra cui analisi matematica, algebra, geometria, probabilità e statistica, e matematica computazionale. Saranno in grado di applicare queste competenze alla risoluzione di problemi reali, sviluppare modelli matematici, e utilizzare strumenti informatici avanzati. Inoltre, svilupperanno capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace.

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Sbocchi professionali

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 risolvere problemi complessi in vari campi, dalla finanza alla ricerca scientifica. I matematici sono fondamentali nello sviluppo e nell'implementazione di questi algoritmi, creando modelli predittivi e analizzando i risultati.
I laureati in matematica avranno l'opportunità di lavorare nello sviluppo di I.A., nell'analisi di dati, nella modellazione e simulazione, e nella ricerca. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di sviluppare competenze in programmazione, statistica e machine learning. La collaborazione tra matematici e specialisti di I.A. sarà cruciale per il successo futuro.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), statistica, machine learning, e data visualization. La capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro e di collaborare con team multidisciplinari sarà essenziale. La conoscenza delle applicazioni dell'I.A. in diversi settori, come la finanza, la medicina e l'ingegneria, sarà un vantaggio competitivo.

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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 e r

Approfondire la conoscenza di Python e R per l'analisi di dati, lo sviluppo di modelli di machine learning e la visualizzazione dei risultati. Imparare a utilizzare librerie come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.

Machine learning e deep learning

Acquisire una solida comprensione dei concetti fondamentali del machine learning e del deep learning, inclusi algoritmi, modelli e tecniche di ottimizzazione. Studiare le architetture di reti neurali e le loro applicazioni.

Statistica e data visualization

Sviluppare competenze avanzate in statistica inferenziale, analisi dei dati e data visualization. Imparare a utilizzare strumenti come Tableau e Power BI per comunicare efficacemente i risultati dell'analisi.

routine di successo

Lettura e studio costante

Dedicare tempo regolare alla lettura di articoli scientifici, libri e pubblicazioni nel campo dell'I.A. e della matematica. Seguire corsi online e partecipare a workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

Pratica e sperimentazione

Sperimentare con progetti personali, partecipare a competizioni di data science e contribuire a progetti open source per applicare le competenze acquisite e sviluppare nuove capacità.

Networking e collaborazione

Partecipare a conferenze, seminari e meetup per connettersi con professionisti del settore. Collaborare con altri studenti e ricercatori su progetti di ricerca e sviluppo.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende

Svolgere stage e tirocini presso aziende che operano nel campo dell'I.A., della data science o della consulenza per acquisire esperienza pratica e comprendere le esigenze del mercato del lavoro.

Progetti di ricerca

Partecipare a progetti di ricerca universitari o collaborare con centri di ricerca per sviluppare competenze avanzate in aree specifiche della matematica e dell'I.A.

Partecipazione a competizioni

Partecipare a competizioni di data science, come Kaggle, per mettere alla prova le proprie competenze, imparare nuove tecniche e confrontarsi con altri professionisti.

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