Matematica (TRIESTE)

Università degli Studi di TRIESTE

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Matematica presso l'Università degli Studi di Trieste offre una preparazione culturale e professionale di alto livello. Il corso mira a sviluppare la capacità di impostare e risolvere problemi complessi, anche in contesti operativi, preparando gli studenti a ruoli dirigenziali. Inoltre, prepara alla carriera dell'insegnamento nelle scuole secondarie. Il corso è interamente in inglese e si articola in tre curricula: "Advanced Mathematics", "Computational Mathematics and Modelling", e "Mathematics Education".
Piano di studi
Il piano di studi prevede attività formative in diversi ambiti disciplinari caratterizzanti la classe, attività scelte dallo studente, attività interdisciplinari, attività per la preparazione della prova finale e attività per l'acquisizione di competenze linguistiche, informatiche e relazionali. Il corso prevede due periodi didattici e tre sessioni d'esame. La prova finale consiste in una dissertazione scritta e nella sua presentazione in un seminario pubblico.
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiranno una solida conoscenza della matematica avanzata, con particolare attenzione agli aspetti teorici (curriculum "Advanced Mathematics"), o una preparazione orientata agli aspetti applicativi, con focus sull'integrazione di matematica, informatica e statistica (curriculum "Computational Mathematics and Modelling"), o una preparazione all'insegnamento (curriculum "Mathematics Education"). Saranno sviluppate capacità di problem-solving, modellizzazione e analisi dei dati, fondamentali per l'inserimento nel mondo del lavoro o per la ricerca.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della matematica e delle discipline correlate. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico stanno diventando strumenti essenziali per la risoluzione di problemi complessi in diversi ambiti, dalla finanza alla ricerca scientifica. I matematici e i data scientist sono sempre più richiesti per sviluppare e implementare algoritmi avanzati e modelli predittivi.
I laureati in matematica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione di sistemi di I.A., l'analisi di grandi quantità di dati e lo sviluppo di modelli predittivi. Tuttavia, dovranno anche affrontare la sfida di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di acquisire competenze specifiche in I.A., machine learning e deep learning. La capacità di collaborare con esperti di informatica e di comunicare risultati complessi in modo chiaro sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in programmazione (Python, R), statistica, modellizzazione e visualizzazione dei dati. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di problem-solving, pensiero critico e creatività. La conoscenza dei principi etici dell'I.A. e delle implicazioni sociali delle nuove tecnologie sarà sempre più richiesta.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Fondamenti di machine learning e deep learning

Acquisire una solida comprensione dei concetti chiave, degli algoritmi e delle tecniche utilizzate nell'I.A., attraverso corsi online (Coursera, edX), libri (es. "Deep Learning with Python" di François Chollet) e progetti pratici.

Competenze di programmazione avanzata (python, r)

Approfondire la conoscenza dei linguaggi di programmazione più utilizzati nel campo dell'I.A., come Python e R, attraverso corsi specifici, tutorial e la partecipazione a progetti di sviluppo software.

Competenze di data visualization e storytelling

Imparare a comunicare i risultati delle analisi in modo efficace, utilizzando strumenti di visualizzazione dei dati (Tableau, Power BI) e sviluppando capacità di storytelling per presentare i risultati in modo chiaro e convincente.

routine di successo

Aggiornamento costante sulle nuove tecnologie

Seguire blog specializzati, partecipare a webinar e conferenze, e leggere pubblicazioni scientifiche per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi nel campo dell'I.A..

Pratica costante con progetti reali

Lavorare su progetti pratici, sia individualmente che in team, per applicare le competenze acquisite e sviluppare nuove capacità di problem-solving.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori, e collaborare con altri studenti e colleghi per ampliare la propria rete professionale e condividere conoscenze.

esperienze utili

Stage o tirocini in aziende che utilizzano l'i.a.

Svolgere stage o tirocini presso aziende che operano nel campo dell'I.A. o che utilizzano queste tecnologie per acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mondo del lavoro.

Partecipazione a competizioni di data science

Partecipare a competizioni di data science (Kaggle, DrivenData) per mettersi alla prova, sviluppare nuove competenze e farsi conoscere nel settore.

Progetti di ricerca e sviluppo

Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo presso università o centri di ricerca per approfondire le proprie conoscenze e contribuire all'avanzamento della scienza.

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