SCIENZE MATEMATICHE

Università degli Studi di PADOVA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Dottorato in Scienze Matematiche dell'Università di Padova si propone di formare ricercatori di alta qualificazione nel campo della matematica e delle sue applicazioni. Il corso mira a fornire una solida preparazione teorica e metodologica, con un focus sulla ricerca originale e interdisciplinare. Gli studenti acquisiranno la capacità di affrontare problemi complessi, sviluppare modelli matematici e utilizzare strumenti computazionali avanzati. L'obiettivo è quello di preparare i dottorandi a carriere accademiche o professionali di successo, sia in Italia che all'estero.
Piano di studi
Il curriculum prevede un percorso formativo personalizzato, che include corsi avanzati, seminari di ricerca e attività di tesi. Gli studenti possono scegliere tra diversi indirizzi, tra cui: Matematica Pura (Analisi, Algebra, Geometria, Logica Matematica), Matematica Applicata (Equazioni a Derivate Parziali, Calcolo delle Variazioni, Teoria del Controllo), e Matematica Computazionale (Analisi Numerica, Ottimizzazione, Calcolo delle Probabilità). Il piano di studi è strutturato per promuovere l'autonomia nella ricerca e lo sviluppo di competenze trasversali, come la comunicazione scientifica e la gestione di progetti.
Competenze acquisite
I dottorandi acquisiranno competenze avanzate in analisi matematica, algebra, geometria, logica matematica e matematica computazionale. Saranno in grado di sviluppare modelli matematici, analizzare dati complessi, utilizzare software specializzati e comunicare i risultati della ricerca in modo efficace. Il corso fornisce anche competenze trasversali, come la capacità di lavorare in team, la gestione del tempo e la presentazione di progetti scientifici. I laureati saranno preparati per affrontare sfide scientifiche e tecnologiche in diversi settori.

Ogni brillante carriera inizia con una scelta consapevole

Confrontati con un esperto e scopri percorsi universitari perfettamente allineati ai tuoi talenti

Prenota orientamento

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della matematica e delle sue applicazioni. Algoritmi di machine learning e deep learning sono sempre più utilizzati per risolvere problemi complessi in diversi campi, dalla finanza alla medicina, dalla fisica all'ingegneria. Lautomazione dei processi e l'analisi di grandi quantità di dati (Big Data) richiedono competenze matematiche avanzate e la capacità di sviluppare e implementare modelli predittivi.
Per i futuri laureati in Scienze Matematiche, le opportunità sono molteplici. La domanda di data scientist, analisti di dati e esperti in I.A. è in costante crescita. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di sviluppare competenze specifiche in machine learning, intelligenza artificiale e analisi di dati. La capacità di collaborare con professionisti di diverse discipline sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in programmazione (Python, R), statistica, modellistica matematica e analisi di dati. La conoscenza di framework di machine learning come TensorFlow e PyTorch è un vantaggio significativo. Inoltre, è importante sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace per presentare i risultati della ricerca in modo chiaro e conciso.

Il tuo potenziale merita la strategia giusta

Prenota una consulenza di analisi professionale dei percorsi formativi, delle competenze e le tendenze occupazionali

Verifica disponibilità

Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Fondamenti di machine learning

Acquisire una solida comprensione dei concetti chiave, degli algoritmi e delle tecniche di machine learning. Studiare i diversi tipi di apprendimento (supervisionato, non supervisionato, per rinforzo) e le loro applicazioni. Approfondire la conoscenza di modelli come regressione lineare, alberi decisionali, support vector machines e reti neurali.

Programmazione in python e r

Sviluppare una profonda competenza nei linguaggi di programmazione Python e R, fondamentali per l'analisi dei dati e l'implementazione di modelli di I.A. Imparare a utilizzare librerie come NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. Praticare la scrittura di codice pulito, efficiente e ben documentato.

Statistica e analisi dei dati

Approfondire le conoscenze di statistica descrittiva e inferenziale. Imparare a utilizzare tecniche di analisi esplorativa dei dati (EDA) per identificare pattern e anomalie. Acquisire familiarità con i test di ipotesi, l'analisi della varianza e le tecniche di regressione. Studiare metodi di data visualization per comunicare efficacemente i risultati.

Modellistica matematica e simulazione

Sviluppare la capacità di costruire modelli matematici per rappresentare fenomeni reali. Imparare a utilizzare software di simulazione per analizzare il comportamento dei modelli. Approfondire le tecniche di ottimizzazione e controllo. Studiare le applicazioni della modellistica in diversi settori, come la finanza, la fisica e l'ingegneria.

routine di successo

Lettura e studio costante

Dedica tempo regolare alla lettura di articoli scientifici, libri e blog sull'I.A., il machine learning e l'analisi dei dati. Segui i leader di pensiero nel settore e partecipa a webinar e corsi online per rimanere aggiornato sulle ultime tendenze e tecnologie.

Pratica e sperimentazione

Metti in pratica le tue conoscenze attraverso progetti personali e competizioni di data science (Kaggle, ad esempio). Sperimenta con diversi algoritmi e dataset. Sii curioso e non aver paura di sbagliare e imparare dai tuoi errori.

Networking e collaborazione

Partecipa a conferenze, meetup e eventi del settore. Connettiti con altri professionisti e ricercatori su LinkedIn. Collabora a progetti di ricerca e sviluppo con colleghi e aziende. Sviluppa la tua capacità di lavorare in team e di comunicare efficacemente.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende

Effettua stage o tirocini presso aziende che operano nel campo dell'I.A., del machine learning o dell'analisi dei dati. Questo ti permetterà di acquisire esperienza pratica, di applicare le tue conoscenze a problemi reali e di entrare in contatto con professionisti del settore.

Partecipazione a progetti di ricerca

Collabora a progetti di ricerca presso università o centri di ricerca. Questo ti darà l'opportunità di sviluppare competenze di ricerca, di contribuire alla produzione di nuove conoscenze e di pubblicare i tuoi risultati su riviste scientifiche.

Sviluppo di progetti personali

Crea progetti personali per applicare le tue conoscenze e dimostrare le tue competenze. Scegli un problema che ti interessa e sviluppa una soluzione utilizzando le tecnologie di I.A. e machine learning. Condividi i tuoi progetti su GitHub o su altre piattaforme per mostrare il tuo lavoro.

Vedi info corso

Segnala un problema