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Anno accademico 2024/25

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:

  • 18 CFU dovranno essere scelti tra quelli negli elenchi A, B, C, D, E degli insegnamenti affini;
  • 18 CFU a scelta libera potranno essere scelti tra corsi caratterizzanti e affini non scelti in precedenza oppure tra i corsi offerti dall’Ateneo, purché coerenti con il piano di studio.

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:

  • Probabilità per data science
  • Approssimazione numerica per data modeling

 

9

 

MAT/06

MAT/08

 

Fondamenti di statistica per data science

6

SECS-S/01

Un corso a scelta tra:

  • Fondamenti di informatica per data science
  • Sicurezza dei dati e privacy

 

9

 

INF/01

Un corso a scelta tra:

  • Metodi numerici per data science
  • Ottimizzazione numerica per machine learning

 

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:

  • Informatica forense
  • Linguaggio, cognizione e computazione

 

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

Analisi delle immagini e computer vision con applicazioni alle scienze fisiche

6

FIS/07

II

Data science in fisica delle particelle

6

FIS/01

II

Quantum machine learning

6

FIS/03

II

Statistical physics and complex systems

6

FIS/03

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

Algorithms and programming for massive data

6

INF/01

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

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