Scienze biologiche (MILANO)

Università degli Studi di MILANO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Scienze Biologiche presso l'Università degli Studi di Milano mira a fornire una solida preparazione nelle discipline di base (matematica, fisica e chimica), integrata da numerosi corsi caratterizzanti in ambito biologico. L'obiettivo è fornire agli studenti gli strumenti interpretativi trasversali ai diversi ambiti biologici, con un focus sulle competenze multidisciplinari a livello molecolare, cellulare e di organismo. Il corso pone l'accento sulla dinamicità evoluzionistica ed ecologica della realtà biologica. Gli studenti acquisiranno competenze operative per la ricerca e il monitoraggio di parametri biologici, sanitari e ambientali, oltre a sviluppare capacità di comunicazione e gestione dell'informazione scientifica e di lavoro in gruppo. Verranno forniti anche strumenti informatici per l'aggiornamento culturale e professionale.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede insegnamenti obbligatori di matematica, chimica e fisica, comprensivi di esercitazioni e attività di laboratorio (36 CFU), e insegnamenti obbligatori di ambito biologico e di contesto (120 CFU). Alcuni corsi sono tenuti in inglese per favorire l'internazionalizzazione. È previsto un tirocinio in laboratorio (6 CFU) per applicare le metodologie analitiche e interpretare i dati sperimentali, e attività formative a scelta dello studente (12 CFU). Sono previsti 3 CFU per la conoscenza della lingua inglese (livello B1) e 3 CFU per la prova finale. L'accesso è a numero programmato, con una graduatoria basata su un test di matematica, chimica, fisica e biologia. Sono previsti obblighi formativi aggiuntivi (OFA) per chi non supera il test di matematica.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Scienze Biologiche acquisiranno competenze operative nella ricerca e nel monitoraggio di parametri biologici, sanitari e ambientali. Saranno in grado di comunicare e gestire l'informazione scientifica, lavorare in gruppo e in autonomia, e utilizzare strumenti informatici per l'aggiornamento professionale. Avranno una solida preparazione nelle discipline di base e competenze multidisciplinari a livello molecolare, cellulare e di organismo, con una comprensione della dinamicità evoluzionistica ed ecologica della realtà biologica.

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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 modelli predittivi stanno accelerando la ricerca e l'innovazione. L'I.A. viene utilizzata per la scoperta di farmaci, la diagnosi di malattie, la personalizzazione delle cure e la comprensione dei sistemi biologici complessi. L'integrazione di algoritmi di machine learning e deep learning sta portando a nuove scoperte e a una maggiore efficienza nei processi di ricerca.

  • I laureati in scienze biologiche si troveranno di fronte a nuove opportunità e sfide. La capacità di lavorare con grandi set di dati, di interpretare i risultati di modelli di I.A. e di collaborare con specialisti in I.A. sarà fondamentale. Le opportunità includono ruoli nella ricerca, nello sviluppo di farmaci, nella diagnostica e nella consulenza. Le sfide includono la necessità di aggiornare costantemente le proprie competenze e di adattarsi ai rapidi cambiamenti tecnologici. La collaborazione uomo-macchina diventerà la norma, richiedendo nuove competenze di comunicazione e problem-solving.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in bioinformatica, analisi dei dati, e programmazione. La conoscenza dei principi dell'I.A. e del machine learning sarà un vantaggio significativo. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di pensiero critico, di comunicazione e di lavoro in team multidisciplinari. La capacità di adattarsi a nuove tecnologie e di apprendere continuamente sarà essenziale per il successo professionale.

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competenze da sviluppare

Bioinformatica e analisi dei dati
Acquisire familiarità con strumenti di analisi dei dati (Python, R), database biologici e algoritmi di machine learning per l'analisi di dati genomici, proteomici e di imaging.
Programmazione e sviluppo software
Imparare i fondamenti della programmazione (Python) e acquisire competenze nello sviluppo di software per l'analisi di dati biologici e la creazione di modelli predittivi. Familiarizzarsi con le librerie di machine learning (TensorFlow, PyTorch).
Competenze di comunicazione e collaborazione
Sviluppare la capacità di comunicare efficacemente risultati scientifici complessi a un pubblico non specializzato. Imparare a collaborare con esperti di I.A. e data science in team multidisciplinari.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online, webinar e conferenze sull'I.A., la bioinformatica e le nuove tecnologie nel campo della biologia. Leggere pubblicazioni scientifiche e blog specializzati.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con strumenti e tecniche di I.A. applicate alla biologia. Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano l'I.A. e sviluppare prototipi di soluzioni innovative.
Networking e mentorship
Partecipare a eventi e conferenze del settore per fare networking con professionisti e ricercatori. Cercare un mentore con esperienza in I.A. e bioinformatica per ricevere consigli e supporto.

esperienze utili

Tirocini e progetti di ricerca
Svolgere tirocini in laboratori di ricerca che utilizzano l'I.A. per l'analisi di dati biologici. Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano l'I.A. e la bioinformatica.
Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di data science e bioinformatica per mettere in pratica le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti.
Formazione avanzata
Considerare la possibilità di frequentare un master o un dottorato di ricerca in bioinformatica, data science o discipline affini per approfondire le proprie conoscenze e competenze.

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