SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE E IL TERRITORIO (STAT)

Università degli Studi di GENOVA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Dottorato di Ricerca in Scienze e Tecnologie per l'Ambiente e il Territorio (STAT) presso l'Università di Genova si propone di formare ricercatori e professionisti di alta qualificazione, capaci di affrontare le complesse sfide poste dalla gestione sostenibile dell'ambiente e del territorio. Il corso mira a fornire una solida preparazione multidisciplinare, integrando competenze geologiche, biologiche ed ecosistemiche, con un focus specifico sulle dinamiche evolutive della terra e sull'impatto delle attività umane. L'obiettivo è sviluppare la capacità di analizzare e interpretare dati complessi, sviluppare protocolli analitici avanzati e contribuire significativamente all'avanzamento della conoscenza scientifica in questo campo.

  • Piano di studi

    Il piano di studi del Dottorato STAT prevede un percorso formativo strutturato in due curricula, offrendo ai dottorandi una solida base teorica e sperimentale. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, attività di laboratorio, e periodi di ricerca presso enti e istituzioni nazionali e internazionali. I dottorandi sono incoraggiati a partecipare attivamente a progetti interdisciplinari, focalizzati sull'evoluzione e l'interazione tra geo e biosfera. È prevista la possibilità di acquisire competenze specifiche attraverso corsi avanzati e workshop, con un'attenzione particolare alle nuove tecnologie e agli strumenti di analisi dei dati.

  • Competenze acquisite

    I dottori di ricerca STAT acquisiscono competenze avanzate nell'analisi e interpretazione di dati ambientali e territoriali, nella modellizzazione di sistemi complessi, e nella gestione sostenibile delle risorse naturali. Sono in grado di sviluppare e applicare protocolli analitici innovativi, di collaborare con esperti di diverse discipline, e di comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche. Il corso fornisce anche competenze trasversali, come la capacità di progettazione e gestione di progetti di ricerca, la conoscenza delle normative ambientali, e la capacità di valutare i rischi derivanti da eventi naturali e antropici. I dottori di ricerca sono preparati per inserirsi nel sistema produttivo, nelle strutture accademiche, e negli enti di ricerca, sia a livello nazionale che internazionale.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore delle scienze ambientali e territoriali, automatizzando l'analisi di grandi quantità di dati, migliorando la precisione delle previsioni e ottimizzando la gestione delle risorse. Le tecniche di machine learning e deep learning vengono impiegate per analizzare immagini satellitari, dati climatici, e informazioni provenienti da sensori ambientali, consentendo una comprensione più approfondita dei fenomeni naturali e dell'impatto delle attività umane. L'I.A. facilita la creazione di modelli predittivi per eventi estremi, l'ottimizzazione delle strategie di mitigazione dei cambiamenti climatici e la gestione sostenibile del territorio.

  • I futuri laureati in Scienze e Tecnologie per l'Ambiente e il Territorio si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di sistemi di monitoraggio ambientale basati sull'I.A., la creazione di modelli predittivi per la gestione del rischio, e la progettazione di soluzioni innovative per la sostenibilità. Le sfide includono la necessità di acquisire competenze specifiche nell'I.A., la gestione di dati complessi e la collaborazione con esperti di diverse discipline. Sarà fondamentale sviluppare una solida comprensione dei principi dell'I.A. e delle sue applicazioni nel campo ambientale, oltre a competenze di analisi dei dati e modellizzazione.

  • Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), analisi dei dati, machine learning, e visualizzazione dei dati. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di pensiero critico, problem-solving e comunicazione efficace. La capacità di collaborare con esperti di I.A. e di tradurre le esigenze del settore ambientale in soluzioni basate sull'I.A. sarà un elemento distintivo. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle competenze saranno essenziali per rimanere competitivi.

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competenze da sviluppare

Fondamenti di machine learning
Acquisire una solida comprensione dei concetti chiave del machine learning, inclusi algoritmi di classificazione, regressione, clustering e tecniche di valutazione dei modelli. Seguire corsi online (ad esempio, Coursera, edX) e leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.
Competenze di programmazione (python e r)
Imparare a programmare in Python e R, i linguaggi più utilizzati per l'analisi dei dati e l'I.A. Utilizzare librerie come scikit-learn, TensorFlow, PyTorch (Python) e ggplot2, caret (R). Praticare con progetti reali e partecipare a competizioni di data science (ad esempio, Kaggle).
Analisi e visualizzazione dei dati
Sviluppare competenze nell'analisi esplorativa dei dati, nella pulizia e preparazione dei dati, e nella creazione di visualizzazioni efficaci. Utilizzare strumenti come Tableau, Power BI, e matplotlib, seaborn (Python). Studiare le tecniche di data storytelling per comunicare efficacemente i risultati.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche nel campo dell'I.A. e delle scienze ambientali. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi.
Pratica costante con progetti reali
Lavorare su progetti pratici per applicare le competenze acquisite. Partecipare a competizioni di data science, contribuire a progetti open source e sviluppare progetti personali per consolidare le proprie capacità.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori, e collaborare a progetti di ricerca. Costruire una rete di contatti per condividere conoscenze, opportunità e rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende e centri di ricerca
Svolgere stage e tirocini presso aziende, enti di ricerca e istituzioni che applicano l'I.A. nel campo ambientale. Acquisire esperienza pratica e sviluppare competenze specifiche in contesti reali.
Partecipazione a progetti di ricerca interdisciplinari
Collaborare a progetti di ricerca che coinvolgono diverse discipline (geologia, biologia, informatica, ecc.). Sviluppare capacità di comunicazione e collaborazione con esperti di diversi settori.
Formazione all'estero
Svolgere periodi di formazione all'estero presso università e centri di ricerca di eccellenza. Espandere le proprie conoscenze, acquisire una prospettiva internazionale e sviluppare competenze interculturali.

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