Anno accademico | 2023-2024 |
---|---|
Area tematica | Scienze Matematiche, Fisiche, Chimiche ed Astronomiche |
Ciclo | 39 |
Coordinatore | Prof. Daniele Bonacorsi |
Lingua | Inglese, Italiano |
Durata | 3 anni |
Scadenza: 20/06/2023 ore 23:59
Bando d'Ateneo (con borse finanziate su fondi Next Generation EU - PNRR ex D.M. 117/2023 e 118/2023 e altri finanziamenti)
Data inizio corso: 01/11/2023

- Sede dottorato
- Bologna
- Struttura proponente
-
Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria - DISI
- Strutture concorrenti
-
Dipartimento di Chimica "Giacomo Ciamician" - CHIMDipartimento di Ingegneria dell'Energia elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi" - DEIDipartimento di Farmacia e Biotecnologie - FaBiTDipartimento di Scienze mediche e chirurgiche - DIMECDipartimento di Fisica e Astronomia "Augusto Righi" - DIFA
- Sedi convenzionate
- Istituto Italiano di Tecnologia - IIT
- 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 del 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 del 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 in cui i dottori di ricerca provenienti da questo corso potranno accedere.
- 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/a viene affiancato da un supervisore che lo accompagna per tutta la durata del triennio. Nell’arco dei primi 2 anni del triennio si prevede l'integrazione, l'ampliamento e l'approfondimento del background culturale del dottorando/a secondo un piano didattico personalizzato, predisposto dal dottorando di comune accordo col supervisore, e comunicato per conoscenza al Coordinatore. Il piano didattico prevede il raggiungimento di almeno 150 ore di didattica mediante la frequenza di corsi e/o il superamento dei relativi esami di profitto, delle quali almeno il 50% deve essere presa tra i corsi facenti parte dell’offerta didattica proposta dal dottorato, e la restante porzione può essere su indicazione e proposta del supervisore. Alla fine del primo anno il passaggio all’anno successivo è deliberato dal Collegio: i dottorandi sono incoraggiati ad aver già totalizzato una buona parte della didattica richiesta entro i due anni, per quanto non vi siano requisiti legati a questo che vincolino il passaggio d’anno; sarà richiesta la presentazione di una proposta di argomento di ricerca per la tesi finale. Al termine del secondo anno, il dottorando deve aver completato il piano didattico e sarà richiesta una presentazione pubblica sullo stato d'avanzamento del lavoro di tesi e sui risultati raggiunti fino a quel punto; sulla base di questo, viene deliberato dal Collegio il passaggio all'anno successivo. 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.
- Attività di formazione alla ricerca previste per i dottorandi in coerenza con gli obiettivi formativi del dottorato
Nell’arco dei primi due anni del triennio si prevede l'integrazione, l'ampliamento e l'approfondimento del background culturale del dottorando/a secondo un piano didattico personalizzato, predisposto dal dottorando di comune accordo col supervisore (i supervisori si assumono la responsabilità di consigliare i dottorandi/e e creare un piano formativo a loro adeguato), e comunicato per conoscenza al Coordinatore. Il piano didattico prevede il raggiungimento di almeno 150 ore di didattica mediante la frequenza di corsi e/o il superamento dei relativi esami di profitto (con modalità da concordare con i responsabili didattici dei corsi), delle quali almeno il 50% deve essere presa tra i corsi facenti parte dell’offerta didattica proposta dal dottorato, e la restante porzione può essere su indicazione e proposta del supervisore. Alla fine del secondo anno, il dottorando deve aver completato il piano didattico personalizzato e deve relazionare sullo stato di avanzamento della tesi. La tesi sarà discussa allo scadere del terzo e ultimo anno.
- 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.