Master in bioinformatics and functional genomics - ii livello
Master di secondo livello
A.A. 2022/2023
Area
Sanitaria
Coordinatore Master
Il corso per master è pensato per coloro che intendono utilizzare approcci bioinformatici avanzati nell'ambito delle Scienze computazionali, statistiche e matematiche per rispondere a domande biologiche complesse. Il corso affronterà concetti generali di biologia e biotecnologie con una particolare attenzione sugli aspetti teorici e avanzamenti tecnologici più recenti e cercherà di evidenziare come le tecnologie di Next Generation Sequencing e altri approcci sperimentali avanzati possano fornire risposte più precise e mirate grazie alla possibilità di analizzare e integrare i dati con sofisticate tecniche bioinformatiche.
Questo corso fornirà gli strumenti essenziali per comprendere i concetti matematici e statistici che sono alla base degli strumenti utilizzati per l'interpretazione e l'analisi dei dati. Tali strumenti saranno utilizzati e integrati per analizzare diverse tipologie di dati già disponibili nelle diverse banche dati.
Gli studenti svilupperanno le competenze per gestire e analizzare dati grezzi, utilizzando i più moderni linguaggi di programmazione per la data science sfruttando dove opportuno le tecnologie basate sul cloud computing. Gli studenti apprenderanno i fondamenti relativi alla visualizzazione dei dati e le tecniche di sviluppo per applicazioni orientate al web.
Verranno anche discussi gli aspetti legali e considerazioni etiche legate all'analisi dei dati.
Il master si articola in 192 ore di didattica frontale (24 CFU), 320 ore di altre forme di addestramento (20 CFU).
Completano le attività, 350 ore di tirocinio (14 CFU).
Il contributo di iscrizione di importo pari a Euro 4.016 comprensivo della quota assicurativa.
Questo corso fornirà gli strumenti essenziali per comprendere i concetti matematici e statistici che sono alla base degli strumenti utilizzati per l'interpretazione e l'analisi dei dati. Tali strumenti saranno utilizzati e integrati per analizzare diverse tipologie di dati già disponibili nelle diverse banche dati.
Gli studenti svilupperanno le competenze per gestire e analizzare dati grezzi, utilizzando i più moderni linguaggi di programmazione per la data science sfruttando dove opportuno le tecnologie basate sul cloud computing. Gli studenti apprenderanno i fondamenti relativi alla visualizzazione dei dati e le tecniche di sviluppo per applicazioni orientate al web.
Verranno anche discussi gli aspetti legali e considerazioni etiche legate all'analisi dei dati.
Il master si articola in 192 ore di didattica frontale (24 CFU), 320 ore di altre forme di addestramento (20 CFU).
Completano le attività, 350 ore di tirocinio (14 CFU).
Il contributo di iscrizione di importo pari a Euro 4.016 comprensivo della quota assicurativa.
Il corso si rivolge ai possessori di laurea magistrale conseguita in una delle seguenti classi ex D.M. 270/2004:
LM-6 Biologia;
LM-7 Biotecnologie agrarie;
LM-8 Biotecnologie Industriali;
LM-9 Biotecnologie mediche veterinarie e farmaceutiche;
LM-13 Farmacia e farmacia industriale;
LM-17 Fisica; LM-18 Informatica;
LM-21 Ingegneria biomedica;
LM-29 Ingegneria elettronica;
LM-32 Ingegneria informatica;
LM-40 Matematica;
LM-41 Medicina e chirurgia;
LM-44 Modellistica matematico-fisica per l'ingegneria;
LM-54 Scienze chimiche;
LM-60 Scienze della Natura;
LM-69 Scienze e Tecnologie Agrarie.
LM-6 Biologia;
LM-7 Biotecnologie agrarie;
LM-8 Biotecnologie Industriali;
LM-9 Biotecnologie mediche veterinarie e farmaceutiche;
LM-13 Farmacia e farmacia industriale;
LM-17 Fisica; LM-18 Informatica;
LM-21 Ingegneria biomedica;
LM-29 Ingegneria elettronica;
LM-32 Ingegneria informatica;
LM-40 Matematica;
LM-41 Medicina e chirurgia;
LM-44 Modellistica matematico-fisica per l'ingegneria;
LM-54 Scienze chimiche;
LM-60 Scienze della Natura;
LM-69 Scienze e Tecnologie Agrarie.
Al completamento del master saranno acquisite nozioni di carattere tecnico di alto livello nell'ambito della bioinformatica, della ricerca di base e industriale, abilità analitiche tipiche delle Data Science e progettuali. Tali caratteristiche possono essere applicate in differenti settori quali l'accademia, la clinica, l'industria biotecnologica e farmaceutica.
- Dipartimento di Biotecnologie Mediche e Medicina Traslazionale
IFOM - the FIRC Institute of Molecular Oncology
Via Adamello 16, 20139 Milan, Italy
[email protected]
Elenco insegnamenti
Periodo non definito
Attività formative | Docente/i | Crediti | Ore totali | Lingua |
---|---|---|---|---|
Obbligatorio | ||||
Algoritmi e organizzazione dati nell'analisi bioinformatica | 1 | 8 | Inglese | |
Analisi dei network e degli arricchimenti genici | 2 | 42 | Inglese | |
Analisi di dati next generation sequencing | 4 | 64 | Inglese | |
Analisi statistica dei dati omici | 3 | 28 | Inglese | |
Applicazioni computazionali di biologia strutturale | 2 | 32 | Italiano, Inglese | |
Aspetti legali ed etici della scienza e della tecnologia | 1 | 8 | Inglese | |
Biologia computazionale | 2 | 18 | Inglese | |
Biologia strutturale | 2 | 16 | Inglese | |
Dalla biologia molecolare alla genomica funzionale | 3 | 24 | Inglese | |
Dalla geneticaall'oncologia di precisione | 2 | 16 | Inglese | |
Database per le analisi biologiche | 2 | 12 | Inglese | |
Elementi di programmazione con librerie bioinformatiche/data science | 3 | 48 | Inglese | |
Elementi di proteomica, metodi e tecnologie per analisi proteomiche qualitative e quantitative | 1 | 6 | Inglese | |
Informatica di base | 2 | 16 | Inglese | |
Integrazione dati e visualizzazione | 3 | 48 | Inglese | |
Next generation sequencing | 4 | 32 | Inglese | |
Statistics/machine learning/data mining | 2 | 32 | Inglese | |
Strumenti computazionali e gestione di sistemi | 1 | 20 | Inglese | |
Strumenti computazionali per l'analisi dei dati di proteomica | 1 | 12 | Inglese | |
Tecniche e strumenti di programmazione per l'analisi d'immagine | 2 | 22 | Inglese | |
Teoria dell'analisi d'immagine e microscopia | 1 | 8 | Inglese |