Anno accademico | 2021-2022 |
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Area tematica | Scienze Matematiche, Fisiche, Chimiche ed Astronomiche |
Ciclo | 37 |
Coordinatore | Prof. Andrea Cavalli |
Lingua | Inglese, Italiano |
Durata | 4 anni |
Posti | 13 posti. Maggiori informazioni nella Scheda del dottorato. |
Scadenza bando | 21/05/2021 ore 12:00 (Scaduto) |
Periodo di immatricolazione | Dal 05/07/2021 al 15/07/2021 |
Data inizio corso | 01/11/2021 |
- Sede dottorato
- Bologna
- Struttura proponente
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Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria - DISI
- Strutture concorrenti
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Dipartimento di Ingegneria dell'Energia elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi" - DEIDipartimento di Chimica "Giacomo Ciamician" - CHIMDipartimento di Fisica e Astronomia "Augusto Righi" - DIFADipartimento di Farmacia e Biotecnologie - FaBiTDipartimento di Scienze politiche e sociali - SPSDipartimento di Scienze mediche e chirurgiche - DIMECDipartimento di Scienze economiche - DSE
- Sedi consorziate
- Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia - IIT
- Periodo all'estero
- 3 mesi
- Temi di ricerca
- Economia e Finanza computazionale e quantitativa
- Materiali e Industria 4.0
- Genomica e bioinformatics
- Medicina personalizzata
- Hardware e infrastrutture di calcolo
- Machine learning e artificial intelligence
- Fisica computazionale
- Chimica computazionale
- Big Data, Smart Cities & Società
- Sbocchi professionali e potenziali settori di impiego del dottorato di ricerca
- Il Corso è pensato per fornire un contesto culturale finalizzato alla formazione di esperti che siano in grado sia di svolgere attività di ricerca in ambito universitario e industriale, sia inserirsi a livello professionale in ambiti di gestione nell'ampio contesto della data science. I principali sbocchi occupazionali previsti sono: la carriera accademica, l'attività di ricerca presso industrie o enti, e il management in industrie, enti e organizzazioni che vedano l'ambito della data science prioritario. La rivoluzione digitale in vari ambiti, industria, sanità, servizi, ecc., sta aprendo ampie possibilità professionali per dottori di ricerca in data science e nelle scienze computazionali. Ambiti quali Industry 4.0, Health 4.0, CAD, digital twin, rappresentano i campi più interessanti a cui i dottori di ricerca provenienti da questo corso potranno accedere.
- Commissione esaminatrice
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Cognome Nome Ateneo/Ente Ruolo email Bonacorsi Daniele Università di Bologna Membro effettivo daniele.bonacorsi@unibo.it Cavalli Andrea Università di Bologna Membro effettivo andrea.cavalli@unibo.it Conti Francesco Università di Bologna Membro effettivo f.conti@unibo.it Decherchi Sergio Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia Membro effettivo sergio.decherchi@iit.it Levrini Olivia Università di Bologna Membro effettivo olivia.levrini2@unibo.it Grandi Claudio INFN Membro supplente claudio.grandi@bo.infn.it Masetti Matteo Università di Bologna Membro supplente matteo.masetti4@unibo.it Musiani Francesco Università di Bologna Membro supplente francesco.musiani@unibo.it Sartori Laura Università di Bologna Membro supplente l.sartori@unibo.it Partecipano ai lavori della Commissione in qualità di membri esperti: Daniele Bonacorsi (daniele.bonacorsi@unibo.it) e supplente Vincenzo Vagnoni (vincenzo.vagnoni@bo.infn.it) per Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN); Paolo Uva (Istituto Giannina Gaslini, paolo uva@gaslini.com).
- Obiettivi formativi del dottorato
- Questo corso è finalizzato alla formazione di esperti in grado di svolgere attività di ricerca universitaria e industriale, di base ed applicato nel campo dell'analisi dei dati e del calcolo ad alte prestazione. In questo senso, ci si aspetta che ogni dottorando durante il corso sia in grado di produrre risultati originali e significativi, in termini di pubblicazioni scientifiche e/o applicazioni innovative, a partire da competenze che comunemente caratterizzano la base di partenza dell'ambito data science & computation (quali matematica, statistica, informatica, analisi dei dati, scienze computazionali, ecc.), specializzandosi tuttavia in una o più aree che includano anche le seguenti discipline: Economia e Finanza computazionale e quantitativa; Materiali e Industria 4.0; Genomica e bioinformatica; Medicina personalizzata; Hardware e infrastrutture di calcolo; Machine learning e intelligenza artificiale; Fisica e chimica computazionali; Big Data, Smart City & Società.
- Tipologia dell'attività svolta dai dottorandi
- All'inizio del Corso ogni dottorando viene affiancato da un supervisore che lo accompagna per tutta la durata del corso. Nei primi 24 mesi si prevede l'integrazione, l'ampliamento e l'approfondimento del background culturale secondo un piano didattico personalizzato (predisposto di comune accordo dal dottorando col supervisore, e quindi sottoposto all'approvazione del Collegio), che prevede il raggiungimento di almeno 40 CFU mediante la frequenza di corsi e il superamento dei relativi esami di profitto.
- Attività di formazione alla ricerca previste per i dottorandi in coerenza con gli obiettivi formativi del dottorato
- Entro il ventesimo mese il dottorando deve presentare una proposta scritta di tesi, sottoposta all'approvazione vincolante del Collegio. Alla fine del primo anno il passaggio al successivo è deliberato dal collegio sulla base di un congruo numero di crediti conseguiti. Al termine del secondo anno, il dottorando deve aver completato il piano didattico e deve relazionare sullo stato d'avanzamento della tesi. Alla fine del secondo anno il passaggio all'anno successivo è deliberato dal Collegio in base al conseguimento di tutti crediti e in base ad una presentazione pubblica da parte del candidato sulla proposta di tesi. Il terzo anno e il quarto anno sono dedicati al lavoro di tesi. Il passaggio dal terzo al quarto anno è deliberato sulla base di una presentazione pubblica del candidato relativamente ai risultati conseguiti fino a quel punto. Il Collegio delibera infine sull'ammissione all'esame finale, sulla base dei commenti dei revisori e della eventuale revisione della tesi. Il Collegio può autorizzare un dottorando a trascorrere periodi di soggiorno in Italia presso Università, centri di ricerca o aziende. È obbligatorio per il dottorando trascorrere un periodo di almeno 3 mesi all'Estero.
- Elementi di internazionalizzazione del dottorato
- Il corso di dottorato in Data Science & Computation nasce dalla collaborazione tra l'Università di Bologna e l'Istituto Italiano di Tecnologia con la collaborazione di INFN e del CINECA. L'internazionalizzazione del dottorato è duplice: attrattività di studenti stranieri e collaborazioni con gruppi di ricerca in Europa, Asia e Stati Uniti presso i quali i dottorandi possono svolgere periodi di formazione. Nel corso dell'anno verranno anche intraprese azioni per costruire collaborazioni e convenzioni istituzionalizzate con Università straniere e centri di ricerca di elevata caratura internazionale. L'elevato profilo accademico e scientifico di tutti i membri del Collegio, unitamente al loro riconoscimento a livello internazionale, come anche testimoniato dagli indici che ne misurano la produttività scientifica, autorizza a ritenere la strada intrapresa percorribile con successo.
- Prodotti e risultati attesi dalle attività di ricerca dei dottorandi
- Sono attesi risultati originali, in termini di rilevanza e significatività, sia sotto la forma di pubblicazioni scientifiche che di invenzione oggetto di brevetti, progettazione e realizzazione di applicazioni innovative, oltre che di sistemi e software, in una o più aree che includano anche le seguenti: Economia e Finanza computazionale e quantitativa; Materiali e Industria 4.0; Genomica e bioinformatica; Medicina personalizzata; Hardware e infrastrutture di calcolo; Machine learning e deep learning; Fisica e chimica computazionale; Big Data, Smart Cities & Società.
- Collegio dei docenti
Nome Cognome Ateneo/Ente Qualifica Armando Bazzani Università di Bologna Professore Associato Confermato Andrea Bartolini Università di Bologna Ricercatore a tempo determinato Daniele Bonacorsi Università di Bologna Professore Ordinario Emidio Capriotti Università di Bologna Professore Associato Andrea Cavalli Università di Bologna Professore Ordinario Marco De Vivo Istituto Italiano di Tecnologia Primo Ricercatore Sergio Decherchi Istituto Italiano di Tecnologia Ricercatore Ente Claudio Grandi INFN Primo Ricercatore Olivia Levrini Università di Bologna Professore Associato Matteo Masetti Università di Bologna Professore Associato Francesco Musiani Università di Bologna Professore Associato Mirco Musolesi Università di Bologna Professore Ordinario Stefano Panzeri Istituto Italiano di Tecnologia Primo Ricercatore Giovanni Prarolo Università di Bologna Professore Associato Marco Roccetti Università di Bologna Professore Ordinario Laura Sartori Università di Bologna Professore Associato Marco Seri Università di Bologna Professore Ordinario Fabio Vitali Università di Bologna Professore Ordinario Francesco Zerbetto Università di Bologna Professore Ordinario Antonio Zoccoli Università di Bologna Professore Ordinario
Vedi anche
- AMS tesi di dottorato Pubblicato