SCIENZE CHIMICHE (PERUGIA)

Università degli Studi di PERUGIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Gli obiettivi formativi principali del Corso di Studio (CdS) in Scienze Chimiche presso l'Università degli Studi di Perugia prevedono il raggiungimento di una preparazione metodologica avanzata. Gli studenti acquisiranno conoscenze, competenze e abilità per svolgere attività di ricerca scientifica o la professione in ambito chimico. La preparazione è adeguata sia per il dottorato di ricerca, sia per l'ingresso nel mercato del lavoro in ruoli di responsabilità. Il percorso formativo approfondisce gli aspetti comuni della chimica e offre un approfondimento specifico in uno o più aspetti, grazie ai diversi curricula: Chimica Fisica, Chimica Inorganica per l'Energia e la Catalisi, Chimica Organica, Energy and Sustainability (in inglese) e Theoretical Chemistry and Computational Modelling (in inglese).

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede lezioni in aula, esercitazioni in laboratorio e al calcolatore, attività di tutorato e stage. Il corso si articola in due semestri per ogni anno, con insegnamenti semestrali e moduli. Sono previsti diversi curricula che si differenziano per 29 CFU al II semestre del 1° anno, oltre ai CFU per la prova finale (tirocinio e tesi). Sono previsti insegnamenti comuni, discipline affini e integrative, corsi di Esperienze Professionali e corsi introduttivi sulla normativa REACH e CLP. Completano il percorso CFU a scelta e un corso di Lingua Inglese.

  • Competenze acquisite

    Gli studenti acquisiscono una solida preparazione scientifica, con competenze avanzate in chimica. Sono in grado di applicare metodi scientifici, analizzare dati, risolvere problemi complessi e comunicare efficacemente i risultati. Il corso sviluppa anche capacità di lavoro di squadra, problem solving e adattamento a contesti diversi. Gli studenti acquisiscono inoltre competenze specifiche legate al curriculum scelto, come la modellistica computazionale, la chimica per l'energia e la sostenibilità, o la chimica organica.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore chimico in diversi modi. L'automazione dei processi di laboratorio, l'analisi dei dati ad alta velocità e la modellazione computazionale sono sempre più guidate dall'I.A. Questo porta a una maggiore efficienza nella ricerca e nello sviluppo di nuovi materiali, farmaci e processi chimici. L'I.A. facilita anche la simulazione di esperimenti, riducendo i costi e i tempi di sviluppo.

  • Per i futuri laureati in chimica, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. C'è una crescente domanda di professionisti in grado di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati, la modellazione e la simulazione. Allo stesso tempo, l'automazione potrebbe ridurre la necessità di alcune attività di laboratorio tradizionali. I laureati dovranno quindi sviluppare competenze avanzate nell'I.A., nella scienza dei dati e nella modellazione computazionale per rimanere competitivi.

  • Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i chimici dovranno acquisire competenze aggiuntive. Queste includono la capacità di utilizzare software di I.A. per l'analisi dei dati, la conoscenza dei linguaggi di programmazione (come Python), e la comprensione dei principi di machine learning. Inoltre, la capacità di collaborare con esperti di I.A. e di comunicare risultati complessi in modo chiaro sarà fondamentale.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data science
Imparare a utilizzare strumenti di analisi dei dati (es. Python con librerie come Pandas, NumPy, Scikit-learn), comprendere le tecniche di visualizzazione dei dati e acquisire familiarità con i concetti di statistica e machine learning. Seguire corsi online (es. Coursera, edX) e partecipare a progetti pratici.
Modellazione computazionale e simulazione
Acquisire competenze nell'uso di software di modellazione molecolare e di simulazione (es. Gaussian, VASP, etc.). Comprendere i principi della chimica computazionale e della fisica computazionale. Partecipare a workshop e progetti di ricerca che utilizzano queste tecniche.
Programmazione e sviluppo software
Imparare a programmare in Python, un linguaggio molto utilizzato in chimica e I.A. Acquisire familiarità con framework di machine learning (es. TensorFlow, PyTorch) e con strumenti di sviluppo software (es. Git, GitHub). Sviluppare piccoli progetti per applicare le proprie conoscenze.
Competenze di comunicazione e collaborazione
Migliorare le proprie capacità di comunicazione scientifica, sia scritta che orale. Imparare a collaborare efficacemente in team multidisciplinari, inclusi esperti di I.A. e data scientist. Partecipare a presentazioni, conferenze e workshop per affinare queste competenze.

routine di successo

Apprendimento continuo
Seguire regolarmente corsi online, leggere articoli scientifici e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime novità in chimica, I.A. e data science. Dedica del tempo ogni settimana all'apprendimento di nuove tecnologie e metodologie.
Networking e partecipazione alla comunità
Partecipare a conferenze, workshop e eventi del settore. Connettersi con professionisti del settore su LinkedIn e altre piattaforme. Entrare a far parte di comunità online dedicate alla chimica e all'I.A. per condividere conoscenze e fare networking.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con nuove tecnologie e strumenti. Sviluppare piccoli progetti personali per applicare le proprie conoscenze. Creare prototipi di soluzioni innovative per problemi chimici.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare stage e tirocini presso aziende che utilizzano l'I.A. e la data science nel settore chimico. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di entrare in contatto con professionisti del settore. Considerare anche opportunità di ricerca presso università e centri di ricerca.
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono chimici, data scientist e esperti di I.A. Questo permette di sviluppare competenze in diverse aree e di imparare a collaborare con professionisti di diversi settori. Cercare opportunità di ricerca presso l'Università degli Studi di Perugia e altri istituti.
Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di data science e I.A. Questo permette di mettere alla prova le proprie competenze, di imparare nuove tecnologie e di fare networking con altri professionisti. Cercare eventi organizzati a livello nazionale e internazionale.

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