Matematica (VERONA)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Laurea Magistrale in Matematica presso l'Università degli Studi di Verona mira a fornire una preparazione avanzata e specializzata nel campo della matematica. Il corso, erogato in lingua inglese, si basa sulle migliori esperienze europee e prevede la partecipazione di docenti stranieri provenienti da prestigiose università partner. L'obiettivo è formare professionisti con competenze matematiche di alto livello, adatte a rispondere alle esigenze del mondo del lavoro e della ricerca.

• Piano di studi

  Il piano di studi offre due curricula principali: uno applicativo, focalizzato sulla matematica industriale, la scienza dei dati, la finanza matematica e la crittografia; e uno dedicato alla formazione degli insegnanti. Il percorso formativo può essere personalizzato attraverso corsi presso l'Università di Trento e programmi di mobilità internazionale. È previsto il rilascio dell'"ECMI Certificate" e la possibilità di partecipare a programmi di doppio titolo con l'Institute Polytechnique de Grenoble (Francia).

• Competenze acquisite

  I laureati acquisiranno competenze avanzate in modellistica, analisi numerica, scienza dei dati, finanza e crittografia. Saranno in grado di applicare le conoscenze matematiche a problemi reali in diversi settori, tra cui quello bancario, assicurativo e industriale. Il corso promuove lo sviluppo di competenze trasversali utili per l'inserimento lavorativo e offre opportunità di studio e stage all'estero.

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 avanzata dei dati e lo sviluppo di algoritmi sempre più sofisticati stanno ridefinendo i ruoli professionali. I matematici sono sempre più coinvolti nello sviluppo di modelli predittivi, nell'ottimizzazione di algoritmi di machine learning e nell'analisi di grandi quantità di dati.

• Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici. La crescente domanda di esperti in I.A. e data science apre nuove strade nel settore finanziario, sanitario, industriale e della ricerca. Tuttavia, la competizione è alta e richiede una solida preparazione teorica, competenze pratiche nell'utilizzo di strumenti di I.A. e la capacità di collaborare con team multidisciplinari.

• Per avere successo, è fondamentale acquisire competenze in machine learning, deep learning, statistica avanzata e programmazione. La capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro e di collaborare con professionisti di altri settori sarà sempre più richiesta. La formazione continua e l'aggiornamento costante sulle nuove tecnologie sono essenziali per rimanere competitivi.