Physics of data

Corso di laurea magistrale in

Physics of data

Classe: LM-17 - Fisica

Classe LM-17 - Fisica

Durata 2 anni

Sede Padova

Lingua Inglese

Contributi e borse

Presidente del corso MARCO ZANETTI

Accesso Accesso libero con requisiti

Strutture di riferimento Dipartimento di fisica e astronomia "galileo galilei" - dfa, Scuola di scienze

VAI AL SITO DEL CORSO >

La Scuola di Scienze

Scopri di più in questo video

Sviluppare metodi e tecniche fondamentali per l'analisi dei Big Data per affrontare le sfide che la rivoluzione digitale ha portato nella nostra società: questi gli obiettivi del corso, che prepara una nuova generazione di fisici, capaci di combinare conoscenze avanzate nel campo della fisica con una formazione di alto livello nella nuova scienza dei dati. Se la fisica sa interpretare i fenomeni naturali la cui complessità richiede la raccolta, la gestione e l'analisi di grandi quantità di dati, è sempre più forte la necessità di formare figure che sappiano anche sviluppare metodi e tecniche per tale analisi. Come “data physicist” avrai una formazione avanzata in fisica, matematica e tecniche informatiche e di calcolo, potrai trovare impiego in molteplici contesti diversi, quali istituzioni accademiche, centri di ricerca, compagnie del mercato digitale e di consulenza, start-up e industrie high-tech.

Approfondimento

Caratteristiche e finalita'
Il programma del Corso e' finalizzato alla formazione di una figura professionale che sappia combinare conoscenze avanzate in fisica con competenze tecniche di alto livello nella nuova scienza dei dati.
La ricerca in fisica ha come scopo principale la modellizzazione e l'interpretazione teorica di fenomeni naturali la cui complessita' richiede la raccolta, la gestione e l'analisi di grandi moli di dati.
La rivoluzione dei cosiddetti 'Big Data' presenta al tempo stesso un'opportunita' e una sfida per la fisica di frontiera. In aggiunta alla figura specializzata nella scienza dei dati, genericamente intesa come esperta nell'analisi di grandi dataset, e' sempre piu' manifesto il bisogno di formare persone capaci di sviluppare metodi e tecniche che stanno alla base di tale analisi e che sappiano da questa estrarre una descrizione quantitativa dei fenomeni studiati; in tal senso il corso di studi e' chiamato 'Physics of Data'. Una formazione avanzata in fisica, matematica e tecniche informatiche e di calcolo e' necessaria per produrre innovazione e sviluppo. A queste nuove figure esperte di fisica - che potremmo chiamare 'data physicists' - verranno forniti, quindi, gli strumenti che consentiranno di affrontare le sfide che la rivoluzione digitale ha portato nella nostra societa'.

Ambiti occupazionali
Gli sbocchi occupazionale che laureate e laureati avranno in Italia e all'estero sono molteplici e riguardano soprattutto:
- istituzioni accademiche;
- centri di ricerca;
- compagnie del mercato digitale e di consulenza;
- start-up e industrie high-tech;
- amministrazione pubblica.

Elenco insegnamenti

Descrizione del percorso formativo

I AnnoATTIVITA' OBBLIGATORIE MACHINE LEARNING [CFU 6] MANAGEMENT AND ANALYSIS OF PHYSICS DATASET (MOD. A) [CFU 6] MANAGEMENT AND ANALYSIS OF PHYSICS DATASET (MOD. B) [CFU 6] ADVANCED STATISTICS FOR PHYSICS ANALYSIS [CFU 6] LABORATORY OF COMPUTATIONAL PHYSICS (MOD. A) [CFU 6] LABORATORY OF COMPUTATIONAL PHYSICS (MOD. B) [CFU 6] MANAGEMENT AND ANALYSIS OF PHYSICS DATASET (C.I.) [CFU 0] LABORATORY OF COMPUTATIONAL PHYSICS (C.I.) [CFU 0] ATTIVITA' A SCELTA MOLECULAR SIMULATIONS [CFU 6] BIOLOGICAL DATASETS FOR COMPUTATIONAL PHYSICS [CFU 6] PHYSICS OF COMPLEX NETWORKS: STRUCTURE AND DYNAMICS [CFU 6] INTRODUCTION TO QUANTUM HARDWARE [CFU 6] FUNDAMENTALS OF ASTROPHYSICS AND COSMOLOGY [CFU 6] STATISTICAL MECHANICS OF COMPLEX SYSTEMS [CFU 6] STATISTICAL MECHANICS [CFU 6] QUANTUM INFORMATION WITH ATOMS AND PHOTONS [CFU 6] NUCLEAR PHYSICS [CFU 6] MODELS OF THEORETICAL PHYSICS [CFU 6] THEORETICAL PHYSICS OF THE FUNDAMENTAL INTERACTIONS [CFU 6] THEORETICAL PHYSICS [CFU 6] GENERAL RELATIVITY [CFU 6] II AnnoATTIVITA' OBBLIGATORIE STAGE [CFU 8] INFORMATION THEORY AND INFERENCE [CFU 6] ATTIVITA' A SCELTA PROGRAMMABLE HARDWARE DEVICES [CFU 6] PHYSICAL MODELS OF LIVING SYSTEMS [CFU 6] QUANTUM INFORMATION AND COMPUTING [CFU 6] ASTRO-STATISTICS AND COSMOLOGY [CFU 6] COMPUTATIONAL ASTROPHYSICS [CFU 6] LIFE DATA EPIDEMIOLOGY [CFU 6]

Descrizione del percorso formativoI AnnoATTIVITA' OBBLIGATORIE MACHINE LEARNING [CFU 6] MANAGEMENT AND ANALYSIS OF PHYSICS DATASET (MOD. A) [CFU 6] MANAGEMENT AND ANALYSIS OF PHYSICS DATASET (MOD. B) [CFU 6] ADVANCED STATISTICS FOR PHYSICS ANALYSIS [CFU 6] LABORATORY OF COMPUTATIONAL PHYSICS (MOD. A) [CFU 6] LABORATORY OF COMPUTATIONAL PHYSICS (MOD. B) [CFU 6] MANAGEMENT AND ANALYSIS OF PHYSICS DATASET (C.I.) [CFU 0] LABORATORY OF COMPUTATIONAL PHYSICS (C.I.) [CFU 0] ATTIVITA' A SCELTA MOLECULAR SIMULATIONS [CFU 6] BIOLOGICAL DATASETS FOR COMPUTATIONAL PHYSICS [CFU 6] PHYSICS OF COMPLEX NETWORKS: STRUCTURE AND DYNAMICS [CFU 6] INTRODUCTION TO QUANTUM HARDWARE [CFU 6] FUNDAMENTALS OF ASTROPHYSICS AND COSMOLOGY [CFU 6] STATISTICAL MECHANICS OF COMPLEX SYSTEMS [CFU 6] STATISTICAL MECHANICS [CFU 6] QUANTUM INFORMATION WITH ATOMS AND PHOTONS [CFU 6] NUCLEAR PHYSICS [CFU 6] MODELS OF THEORETICAL PHYSICS [CFU 6] THEORETICAL PHYSICS OF THE FUNDAMENTAL INTERACTIONS [CFU 6] THEORETICAL PHYSICS [CFU 6] GENERAL RELATIVITY [CFU 6] II AnnoATTIVITA' OBBLIGATORIE STAGE [CFU 8] INFORMATION THEORY AND INFERENCE [CFU 6] ATTIVITA' A SCELTA PROGRAMMABLE HARDWARE DEVICES [CFU 6] PHYSICAL MODELS OF LIVING SYSTEMS [CFU 6] QUANTUM INFORMATION AND COMPUTING [CFU 6] ASTRO-STATISTICS AND COSMOLOGY [CFU 6] COMPUTATIONAL ASTROPHYSICS [CFU 6] LIFE DATA EPIDEMIOLOGY [CFU 6]