Scienze biologiche (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.
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.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
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.Segnala un problema
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