MATEMATICA

Scuola Normale Superiore di PISA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il dottorato in matematica presso la Scuola Normale Superiore di Pisa mira a formare ricercatori di eccellenza, dotati di competenze ampie e approfondite. L'obiettivo è preparare gli studenti a carriere accademiche e di ricerca di alto livello, sia in Italia che all'estero, ampliando al contempo i loro orizzonti culturali. La formazione ricevuta può essere applicata in diversi campi ad alto contenuto scientifico e tecnologico.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un'immersione nella ricerca internazionale, con focus su aree chiave come Calcolo delle Variazioni, Analisi Armonica, Geometria Differenziale, Analisi Globale, Geometria Algebrica, Teoria dei Numeri e Sistemi Dinamici. I dottorandi sono incoraggiati a partecipare a soggiorni di ricerca presso istituzioni estere di prestigio.
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiscono una solida preparazione in matematica, sviluppando capacità di problem-solving, pensiero critico e analisi. Sono in grado di condurre ricerche originali, comunicare efficacemente i risultati e applicare le loro competenze in contesti diversi. La formazione alla Scuola Normale enfatizza l'internazionalizzazione e l'esposizione a un ambiente stimolante.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore della matematica, automatizzando calcoli complessi, accelerando la ricerca e aprendo nuove frontiere nell'analisi dei dati. Algoritmi avanzati e tecniche di machine learning sono sempre più utilizzati per risolvere problemi matematici, sviluppare modelli predittivi e ottimizzare processi.
I laureati in matematica avranno l'opportunità di contribuire allo sviluppo di I.A., lavorando su algoritmi, modelli e applicazioni. Le sfide includono la necessità di comprendere e interpretare i risultati dell'I.A., garantire l'etica e la trasparenza degli algoritmi e affrontare i cambiamenti nel mercato del lavoro.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in programmazione, statistica, machine learning e analisi dei dati. La capacità di comunicare risultati complessi e collaborare con esperti di diverse discipline sarà fondamentale.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Fondamenti di machine learning

Acquisire una solida comprensione dei concetti chiave, degli algoritmi e delle tecniche di machine learning. Studiare libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.

Competenze di programmazione avanzata

Approfondire la conoscenza di linguaggi come Python e R, e familiarizzare con librerie come TensorFlow e PyTorch. Partecipare a progetti di coding.

Analisi e visualizzazione dei dati

Imparare a utilizzare strumenti per l'analisi e la visualizzazione dei dati, come Tableau o Power BI. Sviluppare la capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro ed efficace.

Competenze di problem-solving e pensiero critico

Affinare le capacità di problem-solving e pensiero critico, fondamentali per affrontare le sfide poste dall'I.A.. Esercitarsi con problemi reali e partecipare a competizioni di data science.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante

Seguire blog, riviste e pubblicazioni scientifiche per rimanere aggiornati sulle ultime novità nel campo dell'I.A. e della matematica. Leggere regolarmente articoli di ricerca e partecipare a seminari.

Pratica costante della programmazione

Dedicare tempo regolare alla programmazione, sperimentando con nuovi algoritmi e tecniche. Partecipare a progetti open source e contribuire alla comunità.

Networking e collaborazione

Partecipare a conferenze, workshop e eventi del settore per connettersi con altri professionisti e ricercatori. Collaborare con team multidisciplinari per affrontare problemi complessi.

esperienze utili

Progetti di ricerca applicata

Partecipare a progetti di ricerca che applicano l'I.A. a problemi reali, come l'analisi di dati, la modellizzazione e la simulazione. Collaborare con aziende e istituzioni di ricerca.

Stage e tirocini in aziende innovative

Svolgere stage o tirocini presso aziende che sviluppano soluzioni di I.A., come Google, Amazon o startup innovative. Acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del settore.

Partecipazione a competizioni di data science

Partecipare a competizioni di data science come Kaggle per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Imparare a lavorare sotto pressione e a risolvere problemi complessi.

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