SUSTAINABILITY: ECONOMICS, ENVIRONMENT, MANAGEMENT AND SOCIETY (SUSTEEMS)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Dottorato interdisciplinare SUSTEEMS dell'Università degli Studi di Trento si propone di formare ricercatori di alta qualificazione in grado di affrontare le sfide della sostenibilità da una prospettiva integrata. Il programma, grazie all'interdisciplinarietà dei docenti e a un solido impianto scientifico, mira a fornire ai dottorandi gli strumenti per analizzare e proporre soluzioni innovative in ambito economico, ambientale e sociale. L'obiettivo è quello di formare professionisti capaci di operare nel mondo della ricerca accademica, nella gestione di istituzioni, organizzazioni, imprese e risorse naturali, con un focus sulla sostenibilità.
Piano di studi
Il piano di studi prevede corsi metodologici e approfondimenti tematici, personalizzati in base agli interessi di ricerca dei dottorandi. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, workshop e attività di ricerca sul campo. I dottorandi avranno l'opportunità di collaborare con docenti di diverse discipline, tra cui economia, management, ingegneria ambientale, diritto e sociologia. L'Università di Trento promuove attivamente la partecipazione a conferenze internazionali e la pubblicazione di articoli scientifici.
Competenze acquisite
I dottorandi acquisiranno competenze avanzate nell'analisi e nella modellizzazione dei sistemi complessi legati alla sostenibilità. Saranno in grado di applicare metodologie di ricerca quantitative e qualitative, di valutare l'impatto ambientale ed economico di diverse politiche e di proporre soluzioni innovative per la gestione sostenibile delle risorse. Le competenze acquisite includono anche la capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca, sia in contesti accademici che professionali. I dottori di ricerca saranno preparati per affrontare le sfide del mercato del lavoro, sia nella ricerca che nella gestione di organizzazioni complesse, con un focus sulla sostenibilità.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando il settore della sostenibilità attraverso l'automazione dei processi di analisi e la creazione di modelli predittivi. L'I.A. consente di analizzare grandi quantità di dati ambientali, economici e sociali per identificare tendenze, prevedere rischi e ottimizzare le strategie di sostenibilità. Strumenti basati sull'I.A. vengono utilizzati per la gestione delle risorse naturali, la valutazione dell'impatto ambientale e lo sviluppo di modelli di economia circolare.
I laureati in SUSTEEMS si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare soluzioni innovative basate sull'I.A. per la gestione sostenibile. Tuttavia, dovranno affrontare anche la sfida di adattarsi a un mercato del lavoro in rapida evoluzione, dove le competenze digitali e la capacità di collaborare con sistemi di I.A. saranno fondamentali. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di integrare l'analisi dei dati con la conoscenza del contesto socio-economico e ambientale sarà cruciale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in data science, machine learning e analisi dei dati. Sarà inoltre essenziale sviluppare capacità di pensiero critico, problem-solving e comunicazione efficace. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e la capacità di valutare l'impatto sociale delle tecnologie saranno sempre più importanti.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Analisi dei dati e data science
Acquisire familiarità con strumenti come Python, R e piattaforme di analisi dati (es. Tableau, Power BI). Imparare a pulire, analizzare e visualizzare dati complessi per estrarre informazioni utili per la sostenibilità.Machine learning e i.a.
Comprendere i concetti fondamentali del machine learning e dell'I.A., con particolare attenzione alle applicazioni nel campo della sostenibilità (es. modelli predittivi per l'impatto ambientale, ottimizzazione delle risorse). Studiare framework come TensorFlow e PyTorch.Competenze di comunicazione e storytelling dei dati
Sviluppare la capacità di comunicare in modo efficace i risultati dell'analisi dei dati, utilizzando tecniche di visualizzazione e storytelling. Imparare a presentare dati complessi in modo chiaro e comprensibile a diversi tipi di pubblico.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Seguire regolarmente pubblicazioni scientifiche, blog e risorse online sul tema della sostenibilità, dell'I.A. e dell'analisi dei dati. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar e conferenze.Pratica e sperimentazione
Sperimentare con strumenti di analisi dati e di I.A., partecipando a progetti pratici e competizioni (es. Kaggle). Creare progetti personali per applicare le competenze acquisite.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e workshop nel settore della sostenibilità e dell'I.A., per entrare in contatto con professionisti e ricercatori. Collaborare con altri studenti e ricercatori su progetti di ricerca.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende e organizzazioni
Svolgere stage e tirocini presso aziende, organizzazioni non profit o enti pubblici che operano nel settore della sostenibilità, per acquisire esperienza pratica e comprendere le dinamiche del mercato del lavoro.Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca interdisciplinari che coinvolgano diverse discipline (es. economia, ingegneria, diritto), per sviluppare una visione integrata della sostenibilità.Certificazioni e corsi online
Ottenere certificazioni in data science, machine learning o analisi dei dati (es. Google, AWS). Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity per approfondire le proprie competenze.Segnala un problema
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