Corso di Laurea Magistrale in
Engineering Physics
Immatricolazione dal 2025/2026

Scheda del corso
Anno accademico 2025/2026

Livello del titolo di studio

Laurea Magistrale

Classe

LM-44 R (Modellistica matematico-fisica per l'ingegneria)

Lingua

Inglese

Modalità di frequenza

Libera. La frequenza ai corsi di laboratorio è obbligatoria.

Sede

Dipartimento di Scienze Molecolari e Nanosistemi, Campus Scientifico, via Torino 155, 30170 Venezia Mestre
Per informazioni contattare il Campus Scientifico, campus.scientifico@unive.it

Referente

Prof. Stefano Bonetti (coordinatore del collegio didattico, stefano.bonetti@unive.it)


Modalità di accesso

Libero

Contingente riservato a studenti stranieri non comunitari residenti all'estero: 15 posti, di cui 3 riservati a studenti di nazionalità cinese, residenti in Cina, nell'ambito del Progetto Marco Polo.

Le modalità di accesso sono consultabili nella pagina dedicata all'ammissione e immatricolazione al corso.

Requisiti di accesso

Oltre il superamento di un test d’accesso, l'ammissione al corso richiede il possesso di requisiti curriculari minimi e di un'adeguata preparazione personale. 

È richiesto, inoltre, il possesso della conoscenza certificata della lingua inglese a livello almeno B2.

Accesso con titolo estero

I candidati in possesso di qualifica internazionale devono aver conseguito un diploma di laurea dopo almeno 3 anni universitari. La prevalutazione del titolo è obbligatoria secondo modalità e scadenze disponibili sulla piattaforma online Apply.

Le qualifiche internazionali verranno valutate da apposite commissioni didattiche successivamente alla procedura di pre-valutazione del titolo attraverso la piattaforma online Apply.

Ulteriori informazioni nella pagina dedicata all'ammissione e immatricolazione con titolo internazionale.


Corso di studio in breve

Le laureate ed i laureati in Engineering Physics combinano la conoscenza della fisica fondamentale, a quella dell'informatica e dell'elettronica,  riuscendo quindi ad utilizzare un linguaggio appropriato in ambiti scientifici diversi. Il Corso si contraddistingue per i tre percorsi  innovativi: Quantum Materials and Technology, Quantitative Biology, e Physics of Finance and Economics.
Il percorso in Quantum Materials and Technology è pensato per affrontare le sfide della seconda rivoluzione quantistica e si focalizza sulla computazione quantistica, sulle comunicazioni quantistiche, in particolare nell’ottica quantistica e nello studio della fisica dei materiali avanzati, come i superconduttori.
Il percorso in Quantitative Biology si prefigge lo scopo di formare ingegneri e fisici con forti competenze nella biologia grazie ad insegnamenti nell’ambito della bioinformatica, del design biomolecolare computazionale, dell’ingegneria biomolecolare, del neuroimaging, della bioelettronica. All’interno di questo percorso, le studentesse e gli studenti possono accedere ad un percorso congiunto in Physics of the Brain offerto in collaborazione con la Scuola Internazionale di Studi Avanzati (SISSA) di Trieste [https://www.sissa.it].
Il percorso in Physics of Finance and Economics si concentra invece sullo studio delle scienze della complessità, applicate all’economia e alla finanza, con un particolare riguardo alla tematica della sostenibilità
Il corso di laurea magistrale in Engineering Physics è erogato in lingua inglese

Curricula / percorsi

  • Quantum Science and Technology
  • Physics of Finance and Economics
  • Physics of the Brain

Esami di profitto e prova finale di laurea

Le attività formative prevedono lezioni frontali, laboratori e tirocini al fine di acquisire ampie competenze, teoriche e pratiche, spendibili nel mondo del lavoro, nonché la capacità di aggiornamento continuo. L’accertamento dell’effettivo apprendimento avverrà tramite esami scritti, esami orali, stesura di relazioni e loro presentazione e discussione.

La prova finale consiste nella stesura di una tesi che dovrà possedere caratteri di originalità, documentazione e approfondimento scientifico esauriente e verrà discussa davanti a una commissione composta da professori universitari ed esperti.

Accesso a studi successivi

Master di I e II livello e Dottorato di Ricerca.


Profili professionali

Il percorso in Quantitative Biology si prefigge lo scopo di formare una nuova generazione di ingegneri e fisici con forti competenze nella biologia. Sono estremamente richieste sul mercato, e molto rare, le figure di persone che conoscono sia la biologia che metodi avanzati di analisi dati e di modellizzazione. Con insegnamenti nell’ambito della bioinformatica, del design biomolecolare computazionale, dell’ingegneria biomolecolare, del neuroimaging, della bioelettronica, il Corso di Studi vuole contribuire a formare proprio tali figure. All’interno di questo percorso, gli studenti possono accedere ad un percorso congiunto in Physics of the Brain offerto in collaborazione con la Scuola Internazionale di Studi Avanzati (SISSA) di Trieste, scuola superiore di eccellenza internazionale. Il percorso congiunto ha lo scopo di fornire a studentesse e studenti, gli strumenti più moderni per la diagnostica e l’analisi del sistema biologico più complesso: il cervello. Le conoscenze di fisica di base e di analisi dati con gli strumenti della scienza della complessità sono necessari per un cambio di paradigma nella comprensione della materia. L’apprendere tecniche avanzate in campo biologico, permetterà anche in questo caso alle laureate e ai laureati di contribuire con le loro approfondite conoscenze, a tutto il campo biologico.

Il percorso in Physics of Finance and Economics si concentra sullo studio delle scienze della complessità, applicate in questo caso alle scienze sociali: economia e finanza, con un particolare riguardo alla tematica della sostenibilità. È ormai assodato che le banche e i fondi di investimento assumono in maniera sempre più consistente figure con un background in una delle materie STEM (Science Technology Engineering Math). Le laureate ed i laureati che scelgono questo percorso avranno modo fin da subito di introdursi nel mondo del lavoro o della ricerca in questi ambiti, grazie ad una solida preparazione nelle materie della finanza, unita alle conoscenze di matematica e fisica avanzate, nonché alla preparazione in analisi dati usando tecniche di machine learning e in generale di intelligenza artificiale. Le competenze in scienze della complessità, caratterizzanti il percorso di studi, saranno quindi integrate con attività affini integrative in ambito economico-finanziario.