ACCOUNTING & CORPORATE FINANCE (ACF)

Università degli Studi di PADOVA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Master in Accounting & Corporate Finance (ACF) dell'Università di Padova si propone di fornire ai partecipanti le competenze necessarie per la lettura e l'analisi dei bilanci di aziende di diversa complessità, con particolare attenzione ai bilanci consolidati e a quelli redatti secondo i principi contabili internazionali. L'obiettivo è sviluppare la capacità di comprendere e comunicare la performance aziendale.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento di temi quali la pianificazione e il controllo di gestione, con l'obiettivo di supportare il processo decisionale aziendale e fornire gli adeguati incentivi ai manager. Verranno trattati anche argomenti relativi alla valutazione degli investimenti e alle operazioni straordinarie (acquisizioni, fusioni, quotazioni).
Competenze acquisite
Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito la capacità di analizzare la performance aziendale, progettare e monitorare sistemi di controllo di gestione, valutare la convenienza economica degli investimenti e supportare la crescita aziendale attraverso operazioni straordinarie. Saranno in grado di applicare i principi contabili internazionali e di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi finanziaria.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore della finanza e della contabilità attraverso l'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'ottimizzazione delle decisioni. Software basati sull'I.A. sono in grado di automatizzare attività ripetitive come la riconciliazione bancaria, la preparazione di report e l'analisi dei dati finanziari. L'analisi predittiva, basata sull'I.A., consente di prevedere trend finanziari, identificare rischi e opportunità, e ottimizzare le strategie di investimento.
I laureati in finanza e contabilità si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione e la gestione di sistemi di I.A. per la finanza, l'analisi di dati complessi e la consulenza strategica. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un ambiente in rapida evoluzione, di acquisire nuove competenze tecniche e di collaborare efficacemente con i sistemi di I.A.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti della finanza dovranno sviluppare competenze in analisi dei dati, intelligenza artificiale, programmazione (Python, R), e competenze di comunicazione per spiegare i risultati dell'analisi e interagire con i sistemi di I.A. Sarà fondamentale anche la capacità di interpretare i risultati forniti dall'I.A. e di prendere decisioni strategiche basate su di essi.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization

Imparare a utilizzare strumenti come Tableau o Power BI per visualizzare e interpretare i dati finanziari. Approfondire la conoscenza di Python e delle librerie come Pandas e NumPy per l'analisi dei dati.

Competenze di intelligenza artificiale e machine learning

Seguire corsi online su piattaforme come Coursera o Udacity per acquisire familiarità con i concetti di machine learning e deep learning. Studiare come applicare modelli di I.A. alla previsione finanziaria e alla gestione del rischio.

Competenze di business intelligence e reporting

Acquisire familiarità con i sistemi di Business Intelligence (BI) e imparare a creare report e dashboard efficaci per la comunicazione dei risultati finanziari. Approfondire la conoscenza di strumenti come SAP Analytics Cloud o Microsoft Power BI.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Leggere regolarmente pubblicazioni specializzate come Harvard Business Review e The Economist per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in finanza e I.A. Partecipare a webinar e conferenze del settore.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi di settore e costruire una rete di contatti con professionisti del settore finanziario e dell'I.A. Collaborare con colleghi e specialisti per condividere conoscenze e competenze.

esperienze utili

Progetti pratici con l'i.a.

Lavorare su progetti pratici che coinvolgano l'applicazione dell'I.A. alla finanza, come la previsione dei prezzi delle azioni o l'analisi del rischio di credito. Utilizzare Kaggle per partecipare a competizioni di data science.

Stage e consulenza

Svolgere stage presso aziende che utilizzano l'I.A. in finanza, come società di consulenza o istituzioni finanziarie. Considerare opportunità di consulenza per acquisire esperienza pratica.

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