Dottorato in Data Science and Computation

• 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

Commissione Bando per ulteriori posizioni
Nominata con Decreto Rettorale n. 1066/2023 Prot n. 0226313 del 04/08/2023

* Sono membri esperti per l'assegnazione di posizioni a tema vincolato:

• Lorenzo Cavicchi, Alberto Rigenti - Automobili Lamborghini Spa

• Paolo Uva - Istituto Giannina Gaslini

• Maurizio Ortali - CINECA

Commissione Bando d'Ateneo
Nominata con Decreto Rettorale n. 709/2023 Prot n. 149534 del 02/06/2023

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.

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.

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.

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.   

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.