La Matematica Computazionale è il motore silenzioso dell’innovazione: traduce modelli complessi in soluzioni concrete per finanza, industria, AI, biotech ed energia. Specializzarsi qui significa acquisire competenze rare e spendibili, capaci di unire rigore matematico, programmazione avanzata e capacità di modellazione. Per un giovane laureato, è una scelta ad alto impatto occupazionale e con prospettive di crescita internazionale.
Per orientarti con lucidità, questa pagina mette a disposizione una bussola data-driven: grafici e confronti costruiti su 49 Master ti aiutano a leggere il mercato formativo e ad allineare obiettivi e investimento. Con i filtri puoi restringere rapidamente le opzioni, mentre l’elenco completo riporta costi, durata, tipologia, modalità di frequenza ed eventuali borse di studio per decidere con consapevolezza.
TROVATI 49 MASTER [in 54 Sedi / Edizioni]
Università di Bologna - Alma Mater Studiorum
Il corso mira a creare una figura professionale che, partendo dalle conoscenze acquisite in lauree magistrali di ambito scientifico e tecnico, sia in grado di inserirsi nel mondo lavorativo in modo competitivo sia a livello nazionale che internazionale
Sedi del master
Politecnico di Torino | Dipartimento di Automatica e Informatica
Questo master forma professionisti capaci di gestire l'intero ciclo di vita del processo di analisi dei dati, dall'analisi dei requisiti alla raccolta, archiviazione, analisi e visualizzazione delle informazioni, preparando gli studenti a diventare Data Scientist o Data Engineer.
Sedi del master
Quality Assurance Academy
Il MASTER ONLINE in “QUALITY ASSURANCE & GMP COMPLIANCE “ è rivolto a laureati in discipline scientifiche, interessati ad entrare nel mondo delle GMP e del Quality Assurance e/o perfezionare, per chi ne facesse già parte, la propria competenza con una maggiore visione d’insieme.
Università degli Studi di Parma | Dipartimento di Scienze Matematiche, Fisiche e Informatiche
Questo corso fornisce allo studente una conoscenza approfondita dei principali settori di ricerca in Fisica, con la possibilità di personalizzare il percorso formativo.
Sedi del master
Questo master ha l'obiettivo di approfondire tematiche relative al Quantum Computing e Quantum Communication, due tecnologie innovative basate sull'uso della meccanica quantistica, mirate a formare professionisti altamente specializzati.
Sedi del master
Università degli Studi di Trento | Dipartimento Centro Interdipartimentale Mente/cervello - Cimec
Questo master offre una formazione multidisciplinare in informatica, matematica e statistica con applicazioni in ambiti come scienze sociali, ingegneria e economia. Sviluppa competenze tecniche e trasversali per l'analisi dei dati e l'innovazione in contesti pubblici e privati.
Sedi del master
Università degli Studi di Catania | Dipartimento di Matematica e Informatica
Questo master forma laureati altamente qualificati con competenze teoriche, logiche, modellistiche e numeriche, preparandoli per la ricerca, l'insegnamento e il supporto ad aziende tecnologiche; offre curricula teorico, applicativo e didattico.
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Università di Bologna - Alma Mater Studiorum
Questo master ti permetterà di acquisire competenze per una carriera di successo come economista/econometrista, grazie a interazioni dirette con esperti e a un ambiente internazionale stimolante.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo master offre competenze e conoscenze nel settore del data science, preparando i laureati per ruoli come Data Science Expert e Applied Data Scientist, con un focus sull'applicazione pratica dei dati nelle aziende.
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Università degli Studi di Catania | Dipartimento di Fisica e Astronomia
Questo master forma figure altamente qualificate nelle discipline fisiche, idonee per la ricerca, la didattica e per applicazioni industriali; durata 2 anni, accesso non programmato, lingua inglese, sede Catania; offre curricula specialistici e un percorso internazionale NUCPHYS.
Sedi del master
Università degli Studi di Trento | Dipartimento di Matematica
Questo master offre un percorso biennale in lingua inglese, con 120 CFU, pensato per approfondire sia la ricerca matematica che applicazioni pratiche. Propone quattro curricula tra cui ricerca avanzata, crittografia, dati per scienze biologiche e insegnamento.
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Università degli Studi di Roma Tre
Questo corso offre un'innovativa formazione in scienze computazionali, combinando matematica applicata e informatica per rispondere alle esigenze del mondo produttivo.
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Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" | Dipartimento di Matematica
Questo master fornisce competenze per l'ingresso nel campo dell'esplorazione spaziale, includendo lo studio di corpi celesti e l'analisi di missioni spaziali.
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Università degli Studi di Torino | Matematica 'Giuseppe Peano'
Questo master forma professionisti nelle metodologie matematiche e fisiche applicate alle scienze spaziali e all'industria, coprendo astrodinamica, analisi dati, machine learning, cybersecurity e progettazione di missioni, con stage e project work.
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Università degli Studi di Salerno
Questo corso offre una formazione avanzata in ambito matematico, con attenzione alla didattica, opportunità internazionali (Erasmus), attività di ricerca e servizi per studenti come bacheca news, avvisi docenti e agenda eventi.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Dipartimento di Matematica
Questo corso offre una laurea magistrale in Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali con un percorso formativo ricco di esami fondamentali e a scelta, della durata di 2 anni.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale
Questo corso è una laurea magistrale che si svolge nell'ambito dell'ingegneria informatica e offre uno studio approfondito delle tecnologie e dei metodi utilizzati nel settore.
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Università degli Studi di Parma | Dipartimento di Scienze Matematiche, Fisiche e Informatiche
Questo corso è ad accesso libero e non prevede test di ammissione. È rivolto a studenti interessati alla Matematica e alle sue applicazioni, preparando alla ricerca, alla divulgazione o all'insegnamento.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Fisica
Questo corso offre una solida preparazione culturale in fisica classica e moderna, approfondendo le attuali strumentazioni di misura e le tecniche d'analisi dei dati.
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Università degli Studi di Pisa | Dipartimento di Matematica
Questo corso offre un'opportunità formativa di alta qualità, focalizzandosi sull'acquisizione di competenze avanzate nella disciplina matematica.
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Università degli Studi di Trento | Dipartimento di Biologia Cellulare
Questo master forma esperti capaci di integrare scienze quantitative e biologia per trasformare grandi moli di dati biologici in conoscenza, con competenze in bioinformatica, modellizzazione e analisi quantitativa applicate a biotecnologia, farmacogenomica e medicina di precisione.
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Master Matematica Computazionale
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Con i nostri dati statistici aggiornati su 49 Master Matematica Computazionale puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master Matematica Computazionale
Un percorso avanzato su metodi numerici, ottimizzazione, HPC e data-driven modeling per risolvere problemi reali complessi
Il Master in Matematica Computazionale forma specialisti capaci di trasformare modelli matematici in soluzioni implementabili, affidabili e scalabili. Il programma integra analisi numerica, ottimizzazione, calcolo scientifico ad alte prestazioni e data-driven modeling, con un’attenzione costante a stabilità, accuratezza e complessità computazionale. Gli studenti acquisiscono competenze pratiche in linguaggi e ambienti come Python, Julia, MATLAB e C/C++, oltre a librerie specialistiche (NumPy/SciPy, PETSc, TensorFlow, CVX, PyTorch) e strumenti di orchestrazione HPC e cloud. Il percorso alterna lezioni teoriche, laboratori, progetti su dataset e casi d’uso reali, in collaborazione con partner industriali e centri di ricerca.
Si approfondiscono metodi agli elementi finiti (FEM), volumi finiti (FVM) e differenze finite (FDM) per PDE ellittiche, paraboliche e iperboliche, con enfasi su consistenza, stabilità e convergenza. Sono trattati schemi impliciti/espliciti, metodi spettrali, quadratura adattiva, raffinamento di mesh e stime d’errore a posteriori. Particolare attenzione è dedicata ai condizionamenti, alla propagazione degli errori di arrotondamento e alla scelta di precondizionatori per risolvere sistemi lineari su larga scala.
L’area copre ottimizzazione convessa e non convessa, programmazione lineare e quadratica, metodi a punto interno, gradienti stocastici e tecniche di regularizzazione. Si studiano problemi vincolati, dualità, condizioni di Karush-Kuhn-Tucker e metodi di decomposizione per scenari su larga scala. Sono presentati modelli di controllo ottimo, problemi inversi, stima di parametri e tecniche di ottimizzazione combinatoria mediante rilassamenti, euristiche e metaeuristiche basate su ricerca locale e algoritmi evolutivi.
La formazione include parallelismo a memoria condivisa e distribuita (OpenMP, MPI), vectorization e utilizzo di GPU con CUDA e OpenACC, oltre a profiling e ottimizzazione delle prestazioni. Si affrontano layout dei dati, comunicazione e bilanciamento del carico, scalabilità forte/debole e resilienza a fault. Vengono introdotti workflow riproducibili con container e CI/CD per codice scientifico, gestione delle dipendenze, testing numerico e validazione di risultati in ambienti HPC e cloud ibridi.
Il modulo unisce inferenza bayesiana, metodi Monte Carlo, MCMC e SMC, stima non parametrica e modelli grafici, con forte taglio computazionale. Si trattano regressione e classificazione regolarizzate, dimension reduction, Gaussian processes, reti neurali e physics-informed neural networks (PINNs) per PDE. Focus su validazione, cross-validation, generalizzazione, incertezze di modello e tecniche di quantificazione dell’incertezza accoppiate a simulazioni numeriche.
La didattica combina rigore teorico e pratica intensiva, alternando lezioni frontali, laboratori su dataset reali, progetti in team e revisioni tecniche del codice. Ogni modulo prevede valutazioni formative e sommative con feedback mirati.
"La scienza applicata richiede una matematica che funzioni nei calcolatori: modelli chiari, numerica stabile e codice che scala sono tre facce della stessa medaglia."
— John von Neumann (attribuita)
Carriere ad alto impatto per chi padroneggia modelli, algoritmi e calcolo ad alte prestazioni: dalla finanza quantitativa all’industria 4.0, fino a sanità, energia e software avanzato
Il Master in Matematica Computazionale forma professionisti in grado di trasformare problemi complessi in soluzioni concrete, scalabili e misurabili, coniugando modellazione matematica, algoritmi numerici, ottimizzazione e calcolo ad alte prestazioni. Le competenze spaziano dalla stima statistica alla simulazione deterministica e stocastica, dall’analisi dei dati alla programmazione scientifica (Python, C/C++, Julia) e all’uso di librerie specialistiche (CUDA, TensorFlow/PyTorch, solutori di ottimizzazione). Queste abilità sono oggi decisive per generare vantaggio competitivo in finanza quantitativa, manifattura avanzata, cybersecurity, energia e utilities, healthcare e pharma, oltre che nelle software company e nelle funzioni di data & AI delle grandi organizzazioni.
Progetta pipeline end-to-end per l’estrazione di insight e la messa in produzione di modelli, integrando feature engineering, validazione statistica, explainability e monitoraggio. La base di matematica computazionale consente di selezionare metodi robusti, gestire bias/varianza, curare metriche di stabilità e ottimizzare tempi di calcolo su dataset eterogenei e flussi in real-time, collaborando con ingegneri e stakeholder di business.
Sviluppa modelli di pricing, gestione rischio di mercato e di credito, stress testing e validazione interna, implementando simulazioni Monte Carlo, PDE numeriche e metodi di ottimizzazione su portafogli. Traduce vincoli regolamentari (es. IFRS 9, Basel) in soluzioni computazionali efficienti, produce backtesting rigoroso e documentazione auditabile, interfacciandosi con front office, risk management e compliance.
Costruisce modelli fisico-matematici e algoritmi numerici per simulazioni multi-scala e multi-fisica (fluidodinamica, termica, strutturale), sfruttando HPC, parallelizzazione e tecniche di riduzione d’ordine. Convalida i risultati con benchmark e dati sperimentali, integra workflow di pre/post-processing e coopera con team di ingegneria per accelerare il time-to-prototype e ridurre costi di test fisici.
Progetta modelli di ottimizzazione per pianificazione, scheduling, network design e pricing, impiegando programmazione lineare/mista, heuristics e meta-heuristics. Integra solutori commerciali e open-source in applicazioni enterprise, definendo KPI, vincoli reali e scenari what-if. Migliora costi, lead time e qualità del servizio in supply chain, logistica, trasporti e produzione discreta o continua.
Industrializza modelli ML/DL curando performance, latenza e affidabilità, con attenzione a versioning dei dati, CI/CD, containerizzazione e inferenza su GPU/edge. La solida preparazione computazionale abilita scelte architetturali informate (parallelismo, quantizzazione, pruning), robustezza a drift e integrazione con sistemi legacy, portando valore misurabile in prodotti e piattaforme data-driven.
Il percorso di carriera tipico evolve da ruoli tecnici hands-on a posizioni di guida su progetti, piattaforme e team cross-funzionali. Con 3-5 anni si consolidano ownership end-to-end, design di architetture e accountability sui KPI. Dai 6-10 anni si approda a responsabilità su roadmap, budget, vendor e standard metodologici, fino a ruoli executive che guidano strategia dati, AI e modellazione a supporto delle decisioni aziendali.
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