Syllabus del corso
Obiettivi
L'obiettivo del corso è fornire agli studenti la conoscenza delle potenzialità dei big data nell'ambito delle neuroscienze al fine di elaborarepropri quesiti di ricerca.
Contenuti sintetici
Il corso prevede un'introduzione ai fondamenti delle fonti di big data che favoriscono le innovazioni della salute digitale nelle neuroscienze per affrontare le sfide real-world, promuovendo capacità di osservazione, analisi e interpretazione.
Programma esteso
I big data, con tratti distintivi ad alta intensità di informazioni, risultano nell'applicazione congiunta delle basi teoriche delle discipline in ambito biomedico e dei diversi aspetti computazionali. Al fine di comprendere la terminologia, le tecniche e la tecnologia che guidano la trasformazione nelle neuroscienze, agli studenti verrà fornita una panoramica approfondita delle definizioni e dei metodi comunemente utilizzati in ambito biomedico. Saranno affrontati i trend, gli sviluppi delle tecnologie e le opportunità di tradurre ciò in nuove applicazioni nell'ambito delle neuroscienze.
Prerequisiti
Nessuno
Modalità didattica
didattica frontale e modalità interattiva (Wooclap, Mentimeter)
Materiale didattico
Materiale fornito a lezione
Periodo di erogazione dell'insegnamento
2 semestre, aprile-settembre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Presentazione e discussione di evidenze dalla letteratura scientifica
Orario di ricevimento
Previo accordo via email cristina.crocamo@unimib.it
Sustainable Development Goals
Aims
The goal of the course is to provide students with appropriate knowledge of the potential of big data in the field of neuroscience in order to deal with novel research questions.
Contents
The course provides PhD students with an introduction to the fundamentals of big data sources that drive digital health innovations in Neurosciences to tackle real-world challenges, promoting students' skills in observation, analysis, and interpretation of relevant scenarios.
Detailed program
In order to understand the terminology, techniques, and technology driving transformation in neuroscience, students will be provided with an in-depth overview of the commonly used definitions and methods in the biomedical field. Trends, technological developments, and opportunities for translating these into new applications in the field of neuroscience will be addressed.
Prerequisites
None
Teaching form
in-person and interactive (collaborative learning; Wooclap, Mentimeter)
Textbook and teaching resource
Provided material
Semester
2nd semester, April-September
Assessment method
Collaborative learning based also on evidence from the scientific literature
Office hours
contact by email cristina.crocamo@unimib.it
