Piano di studi

*Gli insegnamenti a scelta possono essere selezionati tra tutti gli insegnamenti disponibili presso la Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali (si veda la Guida della Facoltà).

Per gli studenti interessati agli aspetti teorici della fisica della materia, la Facoltà consiglia di scegliere tra i seguenti corsi: PHYS-03/A Advanced solid state physics (6 ECTS), PHYS-03/A Laser technologies and quantum light (6 ECTS), PHYS-03/A Solid state physics (6 ECTS).

Per gli studenti interessati ad acquisire una base di informatica per la gestione di grandi quantità di dati, la Facoltà consiglia di scegliere tra i seguenti corsi: IINF-05/A Artificial intelligence and machine learning applications, IINF-05/A Coding for artificial intelligence, IINF-05/A Data science, IINF-05/A Machine learning methods for time series forecasting.

*Gli insegnamenti a scelta possono essere selezionati tra tutti gli insegnamenti disponibili presso la Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali (si veda la Guida della Facoltà).

Per gli studenti interessati ad approfondire ulteriormente le tematiche ambientali, la Facoltà consiglia di scegliere uno dei seguenti corsi: BIOS-05/A Ecologia, PHYS-05/B Fisica dell'atmosfera.

Per gli studenti interessati ad approfondire gli aspetti dell’innovazione e del management, la Facoltà consiglia di scegliere tra i seguenti corsi: ECON-04/A Sustainable finance (6 ECTS), ECON-04/A, Economics of innovation (6 ECTS) - NB: il corso verrà erogato nel campus di Milano, IEGE-01/A e ECON-06/A Design thinking and start-up launch (8 ECTS) - NB: il corso verrà erogato nel campus di Milano, ECON-08/A il corso verrà erogato nel campus di Milano (6 ECTS) - NB: il corso verrà erogato nel campus di Milano, ECON-09/A Project financing and open innovations (8 ECTS) - NB: il corso verrà erogato nel campus di Milano, PHYS-03/A Technologies in action lab (4 ECTS) - NB: il corso verrà erogato nel campus di Milano.

Per gli studenti interessati ad approfondire le proprie conoscenze in materia di analisi dei dati e finanza, la Facoltà consiglia di scegliere uno dei seguenti corsi: ECON-04/A Data-driven decision making (6 ECTS), ECON-04/A Sustainable finance (6 ECTS), ECON-09/B Laboratory of data analytics for banking and insurance (6 ECTS), ECON-09/B Laboratory of data analytics for investment (6 ECTS), STAT-01/A Foundations of mathematics and statistics for artificial intelligence (6 ECTS), IINF-05/A Machine learning methods for time series forecasting (6 ECTS), INFO-01/A Cloud computing technologies (6 ECTS).