Le prime due tabelle contengono gli insegnamenti caratterizzanti del I e del II anno. Le tabelle A, B, C, D, E contengono gli insegnamenti affini.
Alcuni insegnamenti caratterizzanti per la formazione informatica, matematica e statistica, previsti al I anno, devono essere scelti dallo studente in funzione delle proprie conoscenze e competenze in ingresso.
Sono previsti 36 CFU per insegnamenti a scelta del I e del II anno, che dovranno essere complementari alle conoscenze già acquisite. In particolare:
Alle attività relative alla prova finale (Tesi di Laurea) sono attribuiti complessivamente 24 CFU, di cui 18 per il lavoro sperimentale, di ricerca e di rassegna e 3 CFU per la stesura e discussione della tesi. Altri 3 CFU sono riservati ad ulteriori attività formative.
Gli studenti saranno assistiti nella scelta del piano di studio dai delegati del Corso di Studio. Si vedano anche le seguenti indicazioni generali.
INSEGNAMENTI CARATTERIZZANTI
I ANNO | ||
INSEGNAMENTO |
CFU |
SSD |
Un corso a scelta tra:
|
9 |
MAT/06 MAT/08
|
Fondamenti di statistica per data science |
6 |
SECS-S/01 |
Un corso a scelta tra:
|
9 |
INF/01 |
Un corso a scelta tra:
|
6
|
MAT/08 |
Statistical learning per data science |
6 |
SECS-S/01 |
Organizzazione dati e data mining |
12 |
INF/01 |
Insegnamenti a scelta |
|
|
II ANNO | ||
INSEGNAMENTO |
CFU |
SSD |
Computational learning |
6 |
INF/01 |
Un corso a scelta tra:
|
6 |
IUS/20 L-LIN/01 |
Attività di approfondimento |
3 |
|
Prova finale: sviluppo lavoro di tesi |
18 |
|
Prova finale |
3 |
|
Insegnamenti a scelta |
|
|
INSEGNAMENTI AFFINI
TABELLA A: BIOLOGIA |
|||
INSEGNAMENTO |
CFU |
SSD |
ANNO |
Il linguaggio del vivente |
6 |
BIO/19 |
I |
Big data in biologia |
6 |
BIO/19 |
II |
Modelli in biologia computazionale |
6 |
BIO/18 |
II |
TABELLA B: CHIMICA |
|||
INSEGNAMENTO |
CFU |
SSD |
ANNO |
Calcolo alte prestazioni applicato alla chimica |
6 |
CHIM/02-03 |
I |
Data science per le scienze bio-chimiche |
6 |
CHIM/03 |
I |
Fondamenti di chimica per il data/computational scientist |
6 |
CHIM/03 |
I |
Modellistica chimico-fisica |
6 |
CHIM/02 |
II |
TABELLA C: FISICA |
|||
INSEGNAMENTO |
CFU |
SSD |
ANNO |
Data science per le neuroscienze |
6 |
FIS/03 |
I |
Data science per l’analisi delle immagini in astronomia e fisica medica |
6 |
FIS/05 |
II |
Data science in fisica delle particelle |
6 |
FIS/01 |
II |
TABELLA D: GEOLOGIA |
|||
INSEGNAMENTO |
CFU |
SSD |
ANNO |
Geochimica computazionale e geostatistica |
6 |
GEO/08 |
I |
Analisi di serie numeriche per la geofisica |
6 |
GEO/10 |
II |
Paleobiologia numerica |
6 |
GEO/01 |
II |
TABELLA E: INFORMATICA, MATEMATICA, STATISTICA |
|||
INSEGNAMENTO |
CFU |
SSD |
ANNO |
Logica per l’intelligenza artificiale |
6 |
MAT/01 |
I |
Geometric deep learning |
6 |
MAT/03 |
II |
Modelli matematici per i registri distribuiti: teoria e casi d'uso |
6 |
MAT/05 |
II |
Information retrieval e tecnologie per il semantic web |
6 |
INF/01 |
II |
Statistical analysis of network data |
6 |
SECS-S/01 |
II |
ULTIMO AGGIORNAMENTO
30.05.2024