Strutturato in modo da fornire i contenuti teorici di base, previsione, validazione, apprendimento necessari per una implementazione e una valutazione critica dei risultati il Master in Machine learning e big data nella medicina di precisione e nella ricerca biomedica è un percorso formativo completamente online necessario all’aggiornamento e alla formazione di quanti operano in ambito clinico.Promosso dall’Unità di Biostatistica, Epidemiologia e Sanità Pubblica del Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblicadell’Università degli Studi di Padova e diretto dalla Professoressa Barbara Di Camillo, il master ha una valenza fortemente pratica e applicativa in merito alle tecniche di apprendimento automatico in ambito biomedico. “Le tecniche di Machine Learning- precisa la direttrice- permettono di sfruttare il potenziale informativo di grandi basi di dati, Big Data. Sono modelli in grado di adattarsi, addestrarsi e imparare dai dati (storici) disponibili, cioè di migliorare le performance nei termini di un interesse misurabile rispetto all’aumento di conoscenza derivante dai (nuovi) dati disponibili. Ilmaster vuole guidare i fruitori dall’acquisizione delle tecniche fino alla loro implementazione nell’elaborazione dei dati. Non a caso, per ciascuna tecnica di Machine Learning viene presentato un case study che prevede l’utilizzo, sotto la guida di docenti esperti, del software e del linguaggio di programmazione di R”.
Il master è interamente online: perché avete scelto questa modalità?
“Il master, di secondo livello, è erogato in modalità interamente online e on demand, in italiano e in inglese, tramite una piattaforma multimediale proprio perché è pensato per gli studenti e i professionisti desiderosi di conciliare l’esercizio di altre attività e professioni con la necessità di qualificarsi o specializzarsi ulteriormente”.
Chi può partecipare e quali sono i profili professionali formati dal master?
“Il master identifica nei professionisti che già operano o che intendono operare nell’ambito biomedico (soprattutto biostatistici, bioingegneri e biologi computazionali), i candidati ideali da guidare all'elaborazione dei dati mediante le moderne tecniche di machine learning. Il master intende arricchire i discenti con competenze applicative di crescente rilevanza per tutte le declinazioni della pratica e della ricerca medica”.
In che ambiti possono trovare occupazione?
“E’ atteso che l’applicazione delle tecniche di machine learning in ambito medico sia destinata a cambiare il modo a cui si pensa a diagnosi e cura, nell’ottica della medicina personalizzata. Pertanto le conoscenze acquisite nel master sono rilevanti per l’ulteriore specializzazione di professionisti sanitari già occupati e per la definizione di profili tecnico-quantitativi che opereranno nell’ambito sanitario, nella ricerca biomedica e nelle CRO”
Sono previsti periodi di stage?
“Non sono previsti stage perché è atteso che siano inconciliabili con il profilo tipo dei fruitori del master. Tuttavia gli studenti avranno la possibilità di confrontarsi con quesiti scientifici e basi di dati reali, proposti dal direttivo nel corso delle lezioni e del project work”.
SCHEDA MASTER
Direttore Scientifico: Prof.ssa Barbara Di Camillo
Strutture proponenti e Dipartimento di riferimento: Unità di Biostatistica,Epidemiologia e Sanità Pubblica del Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco vascolari e Sanità Pubblica dell’Università di Padova.
Durata del corso: annuale
Periodo di svolgimento: novembre 2021 - settembre 2022
Modalità didattica: online
Lingua: Italiano / Inglese
Crediti formativi universitari: 60
Posti disponibili: min: 5; max: 40
Modalità di selezione: valutazione titoli
Sede del corso: Università degli Studi di Padova
Contributi di iscrizione: euro 3.024,50; prima rata: Euro 2.024,50; seconda rata: Euro 1.000,00
Scadenza presentazione domande di ammissione: 02.10.2020
Per informazioni: 331 2601668
Machine learning e big data nella medicina di precisione e nella ricerca biomedica | Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità pubblica | Università di Padova (unipd.it)