Qomics: quantitative methods for omics data

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il progetto formativo presso l'Università degli Studi di Milano-Bicocca si propone di formare specialisti nell'analisi di dati omici, con un focus particolare su food-omics, genomica e medicina personalizzata. L'obiettivo è fornire competenze avanzate nelle metodologie statistiche e computazionali per la pianificazione e l'analisi di dati provenienti da diverse fonti omiche.

• Piano di studi

  Il corso prevede l'approfondimento di tematiche avanzate, con un curriculum che include metodologie statistiche, bioinformatica, e gestione di grandi quantità di dati. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche e project work, con unattenzione particolare all'applicazione delle conoscenze nel contesto specifico dell'Università di Milano-Bicocca.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi di dati omici, nella gestione di big data, e nell'applicazione di metodologie statistiche e computazionali. Saranno in grado di interpretare e utilizzare i dati omici per la ricerca e lo sviluppo in ambiti come la food-omics, la genomica e la medicina personalizzata, con una solida preparazione specifica per le esigenze del mondo accademico e professionale presso l'Università di Milano-Bicocca.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta rivoluzionando il settore dell'analisi dei dati omici, automatizzando processi e migliorando l'accuratezza delle analisi. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per identificare pattern complessi nei dati genomici, proteomici e metabolomici, accelerando la scoperta di nuovi biomarcatori e terapie. L'I.A. facilita l'integrazione di dati provenienti da diverse fonti, permettendo una visione olistica dei sistemi biologici.

• I futuri laureati in questo campo avranno l'opportunità di lavorare in settori in crescita, come la medicina di precisione e la ricerca farmaceutica, dove l'I.A. è fondamentale per l'analisi di dati complessi. Le sfide includono la necessità di gestire grandi quantità di dati, garantire la privacy e l'etica nell'uso dell'I.A., e interpretare i risultati ottenuti dagli algoritmi. La capacità di collaborare con sistemi di I.A. sarà cruciale.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in bioinformatica, machine learning, e statistica avanzata. La conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e R, e l'esperienza con piattaforme di cloud computing (es. AWS, Google Cloud) sono sempre più richieste. La capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro e di collaborare con team multidisciplinari sarà un vantaggio significativo.