Molecular biotechnology and Bioinformatics - Biotecnologie molecolari e bioinformatica (MILANO)

Università degli Studi di MILANO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di Laurea Magistrale in Molecular biotechnology and bioinformatics presso l'Università degli Studi di Milano, appartenente alla classe LM-8 (Biotecnologie Industriali), si propone di fornire agli studenti competenze avanzate nel campo delle biotecnologie molecolari, delle scienze della vita, della bioinformatica e della biologia computazionale. L'obiettivo principale è quello di fornire un ampio bagaglio teorico e pratico per applicare le conoscenze a problemi biologici/biotecnologici e allo studio di genomi, proteomi e metabolomi.
Piano di studi
Il piano di studi prevede corsi frontali, journal club, seminari tematici e un progetto di laboratorio sperimentale che culmina in una tesi finale. Le tematiche principali includono bioinformatica, ingegneria proteica, progettazione razionale di molecole bioattive, biotecnologie molecolari e cellulari, genomica funzionale, tecnologie "omiche", microbiologia molecolare e biotecnologia delle cellule vegetali. Gli studenti hanno l'opportunità di approfondire competenze specifiche attraverso insegnamenti opzionali e di svolgere un'intensa attività di ricerca sperimentale.
Competenze acquisite
I laureati acquisiranno competenze avanzate in diversi ambiti, tra cui l'analisi di dati biologici complessi, la progettazione di esperimenti, l'utilizzo di tecnologie all'avanguardia e la capacità di risolvere problemi complessi nel campo delle biotecnologie. Saranno in grado di applicare le loro conoscenze in diversi contesti, dalla ricerca di base allo sviluppo di prodotti biotecnologici.

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 radicalmente il settore delle biotecnologie e della bioinformatica. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono impiegati per analizzare enormi quantità di dati genomici, proteomici e metabolomici, accelerando la scoperta di farmaci, la progettazione di terapie personalizzate e lo sviluppo di nuovi prodotti biotecnologici. L'automazione dei processi di laboratorio, grazie a robot e sistemi intelligenti, sta aumentando l'efficienza e la produttività.
I laureati in biotecnologie molecolari e bioinformatica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare algoritmi di intelligenza artificiale per la ricerca biomedica, la creazione di modelli predittivi per la risposta ai farmaci e la gestione di grandi dataset biologici. Le sfide includono la necessità di acquisire competenze in I.A. e analisi dei dati, oltre alla capacità di collaborare efficacemente con esperti di informatica e ingegneria.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno sviluppare competenze in bioinformatica avanzata, programmazione (Python, R), machine learning, analisi di dati complessi e visualizzazione dei dati. Sarà fondamentale la capacità di interpretare i risultati generati dall'I.A. e di comunicare efficacemente con esperti di diversi settori. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. in ambito sanitario e biotecnologico sarà un ulteriore vantaggio.

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

Programmazione python e r

Imparare a programmare in Python e R per l'analisi di dati biologici e l'implementazione di algoritmi di I.A.. Approfondire le librerie specifiche per la bioinformatica (Biopython, Bioconductor).

Machine learning e deep learning

Acquisire familiarità con i concetti di machine learning e deep learning, con particolare attenzione alle applicazioni in ambito biomedico e biotecnologico. Studiare i modelli più utilizzati (reti neurali, support vector machines) e le tecniche di ottimizzazione.

Analisi di dati omici e bioinformatica avanzata

Approfondire le tecniche di analisi dei dati omici (genomica, proteomica, metabolomica) e le metodologie di bioinformatica avanzata. Studiare i database biologici e gli strumenti per l'analisi di sequenze e strutture.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche

Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche nel campo della bioinformatica, delle biotecnologie e dell'I.A. per rimanere aggiornati sulle ultime scoperte e tendenze.

Partecipazione a conferenze e workshop

Partecipare a conferenze e workshop specializzati per entrare in contatto con esperti del settore, presentare i propri lavori e acquisire nuove competenze.

Pratica costante della programmazione e dell'analisi dati

Dedicare tempo alla pratica della programmazione e dell'analisi dei dati, partecipando a progetti personali o collaborando a progetti di ricerca.

esperienze utili

Stage in aziende biotecnologiche o centri di ricerca

Svolgere stage in aziende biotecnologiche o centri di ricerca per acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mondo del lavoro.

Progetti di ricerca multidisciplinari

Partecipare a progetti di ricerca multidisciplinari che coinvolgano esperti di bioinformatica, I.A., biologia e altre discipline per sviluppare competenze trasversali.

Corsi online e certificazioni

Seguire corsi online e ottenere certificazioni in I.A., machine learning e bioinformatica per validare le proprie competenze e migliorare il proprio profilo professionale.

Vedi info corso

Segnala un problema