Matematica (ROMA)

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea in Matematica presso l'Università di Roma "Tor Vergata" mira a fornire una solida preparazione di base nei diversi settori della matematica, tenendo conto degli aspetti tecnici e culturali della disciplina. L'obiettivo è formare laureati con ampia duttilità nel mondo del lavoro, preparati per studi specialistici e con competenze in settori applicativi come l'informatica, la fisica, la biologia, l'economia e l'ingegneria.
Piano di studi
Il piano di studi include insegnamenti fondamentali come algebra, analisi, geometria, informatica e probabilità. Lo studio delle tecniche di programmazione è supportato da attività di laboratorio. Successivamente, si approfondiscono le competenze e si introduce lo studio della fisica e della fisica matematica. Il percorso formativo si conclude con una prova finale, supportata da assistenza didattica, esercitazioni e verifiche. Sono previste attività tutoriali e seminariali per sviluppare capacità di problem-solving e autonomia di giudizio. Sono inoltre previste attività di laboratorio, sia in ambito informatico e computazionale che in ambito fisico. Il manifesto degli studi determina la scansione temporale degli insegnamenti offerti e può prevedere l'eventuale articolazione in curricula.
Competenze acquisite
I laureati acquisiscono competenze in algebra, analisi matematica, geometria, informatica e probabilità. Sono in grado di applicare metodi matematici per risolvere problemi in diversi settori, con particolare attenzione all'analisi e al trattamento di dati numerici. Sviluppano una mentalità flessibile, competenze computazionali e informatiche, utili per l'analisi e la gestione dei dati.

Ogni brillante carriera inizia con una scelta consapevole

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

Prenota orientamento

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della matematica e delle sue applicazioni. L'automazione di compiti ripetitivi e l'analisi di grandi quantità di dati (Big Data) tramite algoritmi di machine learning stanno diventando prassi comune. I matematici sono sempre più coinvolti nello sviluppo e nell'implementazione di modelli predittivi, nell'ottimizzazione di algoritmi e nell'interpretazione dei risultati generati dall'I.A.
I laureati in matematica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione di sistemi di I.A., l'analisi di dati complessi e lo sviluppo di modelli matematici avanzati. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, acquisire nuove competenze in machine learning e deep learning, e collaborare con professionisti di altre discipline. La capacità di comprendere e comunicare i risultati dell'I.A. sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze in programmazione (Python, R), statistica, modellazione matematica, e visualizzazione dei dati. Sarà essenziale possedere una solida base teorica, unita alla capacità di applicare i concetti matematici a problemi reali e di comunicare efficacemente i risultati. La conoscenza di strumenti di I.A. come TensorFlow e PyTorch sarà un vantaggio significativo.

Il tuo potenziale merita la strategia giusta

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

Verifica disponibilità

Preparati al futuro

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

competenze da sviluppare

Fondamenti di machine learning

Comprendere i concetti chiave, gli algoritmi e le applicazioni del machine learning. Approfondire la conoscenza di modelli come la regressione lineare, alberi decisionali, e reti neurali.

Programmazione python

Acquisire una solida competenza nel linguaggio Python, inclusi l'uso di librerie come NumPy, Pandas, e scikit-learn per l'analisi dei dati e lo sviluppo di modelli di I.A.

Statistica avanzata

Approfondire la conoscenza dei metodi statistici, inclusi test di ipotesi, analisi di regressione, e inferenza bayesiana, per l'analisi e l'interpretazione dei dati.

Deep learning

Studiare le reti neurali profonde e le loro applicazioni, con particolare attenzione a framework come TensorFlow e PyTorch. Comprendere la progettazione e l'addestramento di modelli di deep learning per diversi compiti.

Data visualization

Sviluppare competenze nella visualizzazione dei dati utilizzando strumenti come Matplotlib, Seaborn, e Tableau per comunicare efficacemente i risultati dell'analisi.

routine di successo

Lettura costante

Seguire blog, riviste scientifiche e pubblicazioni accademiche per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi nel campo dell'I.A. e della matematica.

Pratica regolare della programmazione

Dedica tempo quotidiano alla programmazione per consolidare le competenze e sperimentare nuovi algoritmi e tecniche.

Partecipazione attiva alla community

Partecipare a forum online, conferenze e workshop per interagire con altri professionisti, condividere conoscenze e rimanere connessi con la comunità dell'I.A.

esperienze utili

Progetti personali

Sviluppare progetti personali che applicano le competenze di I.A. a problemi reali. Questo aiuta a consolidare le conoscenze e a creare un portfolio.

Stage e tirocini

Cercare stage e tirocini presso aziende o centri di ricerca che si occupano di I.A. per acquisire esperienza pratica e costruire una rete professionale.