Scienze biologiche (MESSINA)

Università degli Studi di MESSINA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea in Scienze Biologiche presso l'Università di Messina mira a formare laureati con solide competenze nel campo della biologia, preparandoli per ruoli professionali che richiedono una profonda conoscenza dei sistemi biologici. Gli obiettivi formativi includono l'acquisizione di conoscenze di base nei diversi settori delle scienze biologiche, lo sviluppo di competenze metodologiche e tecnologiche multidisciplinari per l'indagine biologica, e l'acquisizione di abilità operative e applicative, con particolare attenzione alle procedure tecniche di analisi biologiche e strumentali. Il corso si propone anche di sviluppare la capacità di utilizzare efficacemente una lingua dell'Unione Europea, oltre all'italiano, e di acquisire competenze nella comunicazione e nella gestione dell'informazione.

  • Piano di studi

    Il piano di studi del corso di Laurea in Scienze Biologiche dell'Università di Messina prevede un percorso formativo articolato in tre anni, con due curricula disponibili a partire dal terzo anno: il curriculum Biologico e il curriculum Biologico applicato alla qualità. Il corso offre una solida base di conoscenze nei diversi settori delle scienze biologiche, integrando lezioni frontali, attività di laboratorio e seminari. Le metodologie didattiche includono lezioni teoriche, esercitazioni pratiche, attività di laboratorio, e lo studio individuale. Gli studenti sono incoraggiati a sviluppare capacità di problem-solving e di lavoro di gruppo.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Scienze Biologiche dell'Università di Messina acquisiscono competenze fondamentali per la pianificazione, produzione, controllo e gestione di attività che richiedono conoscenze biologiche. Le competenze acquisite includono: una solida conoscenza dei diversi settori delle scienze biologiche; competenze metodologiche e tecnologiche multidisciplinari per l'indagine biologica; competenze operative e applicative in ambito biologico, con particolare riferimento alle analisi biologiche e strumentali; capacità di utilizzare una lingua dell'Unione Europea; competenze nella comunicazione e nella gestione dell'informazione; capacità di lavorare in gruppo e di inserirsi prontamente negli ambienti di lavoro; e strumenti conoscitivi per l'aggiornamento continuo delle proprie conoscenze.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore delle scienze biologiche in diversi modi. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi di grandi quantità di dati genomici e proteomici, e lo sviluppo di nuovi farmaci sono solo alcuni esempi di come l'I.A. stia accelerando la ricerca e migliorando l'efficienza. L'I.A. permette di analizzare immagini mediche, identificare modelli e predire esiti clinici con una precisione senza precedenti. Inoltre, i sistemi di I.A. possono essere utilizzati per la progettazione di esperimenti, la simulazione di processi biologici e la scoperta di nuovi target farmacologici.

  • Per i futuri laureati in Scienze Biologiche, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. L'opportunità principale è quella di partecipare attivamente alla rivoluzione digitale nel campo della biologia, sviluppando nuovi approcci e soluzioni. Le sfide includono la necessità di acquisire nuove competenze, come l'analisi dei dati, la programmazione e la comprensione degli algoritmi di I.A. I laureati dovranno anche essere in grado di collaborare con esperti di I.A. e di interpretare i risultati ottenuti dai modelli di I.A.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati in Scienze Biologiche dovranno acquisire competenze aggiuntive. Queste includono la capacità di utilizzare strumenti di analisi dei dati come Python e R, la conoscenza dei principi di machine learning e deep learning, e la capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi. La familiarità con le piattaforme di cloud computing come AWS e Google Cloud sarà inoltre un vantaggio significativo.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data science
Imparare ad utilizzare Python e R per l'analisi di dati biologici, acquisire familiarità con le tecniche di machine learning e deep learning, e comprendere i principi di base della statistica.
Bioinformatica e genomica
Acquisire competenze nell'analisi di dati genomici, proteomici e trascrittomici, utilizzando strumenti e database bioinformatici. Approfondire la conoscenza delle tecnologie di sequenziamento di nuova generazione.
Competenze di programmazione
Imparare a programmare in Python, un linguaggio versatile e ampiamente utilizzato in ambito scientifico. Acquisire familiarità con le librerie Python per l'analisi dei dati (es. Pandas, NumPy) e per il machine learning (es. Scikit-learn, TensorFlow, Keras).
Competenze di comunicazione scientifica
Sviluppare la capacità di comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati delle proprie ricerche, sia in forma scritta che orale. Imparare a creare presentazioni efficaci e a scrivere articoli scientifici.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente articoli scientifici, libri e pubblicazioni del settore per rimanere aggiornati sulle ultime scoperte e tendenze. Seguire riviste scientifiche specializzate e partecipare a conferenze e workshop.
Pratica della programmazione e dell'analisi dati
Dedicare tempo regolarmente alla pratica della programmazione e dell'analisi dei dati, partecipando a progetti personali o collaborando a progetti di ricerca. Utilizzare piattaforme online come Kaggle per migliorare le proprie competenze.
Networking e collaborazione
Partecipare attivamente a eventi del settore, come conferenze e workshop, per entrare in contatto con altri professionisti e ricercatori. Collaborare a progetti di ricerca con team multidisciplinari.

esperienze utili

Tirocini e stage in ambito bioinformatico
Svolgere tirocini e stage presso laboratori di ricerca o aziende che si occupano di bioinformatica, genomica o biotecnologie. Questo permetterà di acquisire esperienza pratica e di applicare le proprie competenze in un contesto reale.
Partecipazione a progetti di ricerca
Partecipare attivamente a progetti di ricerca, sia all'interno dell'università che in collaborazione con altre istituzioni. Questo permetterà di sviluppare competenze nella progettazione, esecuzione e analisi di esperimenti.
Corsi di specializzazione e master
Considerare la possibilità di frequentare corsi di specializzazione o master in bioinformatica, genomica, biotecnologie o data science per approfondire le proprie conoscenze e competenze.

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