Business Administration and Management (MILANO)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Dottorato di Ricerca in Business Administration and Management presso la Bocconi mira a formare ricercatori di eccellenza nelle discipline manageriali. Il programma si concentra sullo sviluppo di competenze avanzate nella ricerca, inclusa l'individuazione di temi rilevanti, la risoluzione di problemi complessi e la comunicazione efficace dei risultati. Il corso si distingue per la sua attenzione all'internazionalizzazione e al collegamento con il mondo delle imprese, delle aziende pubbliche e dei centri di ricerca.
Piano di studi
Il programma prevede un percorso comune e due curricula: Management (con specializzazioni in Organization, Strategy & Innovation) e Marketing. Le metodologie didattiche includono corsi, seminari, workshop e attività di ricerca supervisionate. Gli studenti sono incoraggiati a partecipare a conferenze internazionali e a pubblicare i loro lavori su riviste accademiche di rilievo.
Competenze acquisite
I dottorandi acquisiscono competenze avanzate nella ricerca, nell'analisi dei dati, nella modellizzazione e nella comunicazione scientifica. Sviluppano una profonda conoscenza delle teorie e delle pratiche manageriali, oltre alla capacità di condurre ricerche indipendenti e di contribuire all'avanzamento della conoscenza nel campo del business. Acquisiranno anche la capacità di applicare le loro competenze in contesti aziendali e accademici.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore del Business Administration and Management. L'automazione dei processi decisionali, l'analisi predittiva e l'ottimizzazione delle operazioni sono solo alcuni esempi di come l'I.A. stia influenzando le strategie aziendali. L'utilizzo di algoritmi di machine learning e deep learning per l'analisi dei dati di mercato, la gestione della supply chain e la personalizzazione dell'esperienza cliente sta diventando sempre più diffuso.
I futuri laureati in Business Administration and Management si troveranno di fronte a nuove opportunità e sfide. La capacità di interpretare i dati generati dall'I.A., di collaborare con sistemi intelligenti e di sviluppare strategie che integrino l'I.A. sarà fondamentale. Allo stesso tempo, dovranno affrontare la crescente competizione con sistemi automatizzati e la necessità di adattarsi a ruoli in continua evoluzione.
Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze specifiche, come la comprensione dei principi dell'I.A., la capacità di utilizzare strumenti di analisi avanzati e la conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. Sarà inoltre essenziale sviluppare competenze trasversali, come il pensiero critico, la creatività e la capacità di comunicare efficacemente con team multidisciplinari.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Comprensione dei fondamenti dell'i.a. e del machine learning
Acquisire una solida base sui concetti chiave dell'I.A., inclusi algoritmi di machine learning, deep learning e reti neurali. Approfondire la conoscenza dei modelli predittivi e delle tecniche di analisi dei dati. Studiare attraverso corsi online (ad esempio, quelli offerti da Coursera o edX) e leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.Competenze di analisi dei dati e data visualization
Imparare a utilizzare strumenti di analisi dei dati come Python con librerie come Pandas e Scikit-learn, e strumenti di data visualization come Tableau o Power BI. Sviluppare la capacità di interpretare i dati, identificare tendenze e comunicare i risultati in modo efficace. Seguire corsi avanzati di analisi dei dati e partecipare a workshop pratici.Competenze di business intelligence e decision making basato sui dati
Acquisire la capacità di utilizzare i dati per prendere decisioni strategiche e operative. Imparare a sviluppare e implementare modelli di business intelligence, a valutare l'impatto delle decisioni basate sui dati e a comunicare le proprie scoperte ai decisori aziendali. Approfondire la conoscenza di framework come CRISP-DM per la gestione dei progetti di data science.routine di successo
Aggiornamento continuo sulle nuove tecnologie e tendenze del settore
Seguire regolarmente blog, podcast e riviste specializzate in I.A., business intelligence e trasformazione digitale. Partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime novità. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire esperti del settore sui social media (LinkedIn, Twitter).Sviluppo di una mentalità orientata alla sperimentazione e all'apprendimento continuo
Adottare un approccio sperimentale, provando nuove tecnologie e approcci. Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo, e collaborare con team multidisciplinari. Considerare l'errore come unopportunità di apprendimento e non aver paura di sperimentare nuove idee. Iscriversi a corsi online e workshop per acquisire nuove competenze.Networking e costruzione di relazioni professionali
Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop per incontrare professionisti e creare una rete di contatti. Utilizzare LinkedIn per connettersi con esperti e aziende del settore. Partecipare a gruppi di discussione online e contribuire attivamente alle conversazioni. Cercare opportunità di mentorship e coaching.esperienze utili
Partecipazione a progetti di ricerca sull'i.a. e il business
Coinvolgersi in progetti di ricerca che esplorano l'applicazione dell'I.A. nel business, come l'analisi predittiva, l'automazione dei processi e la personalizzazione dell'esperienza cliente. Collaborare con ricercatori e aziende per sviluppare soluzioni innovative. Pubblicare i risultati della ricerca su riviste accademiche.Stage o consulenze in aziende che utilizzano l'i.a.
Cercare opportunità di stage o consulenza in aziende che stanno implementando soluzioni di I.A., come società di consulenza, startup tecnologiche o grandi aziende. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione dell'I.A. in contesti reali. Partecipare a progetti di sviluppo e implementazione di sistemi di I.A..Sviluppo di un proprio progetto o startup basato sull'i.a.
Identificare un problema nel settore del business che può essere risolto con l'I.A.. Sviluppare un prototipo o un prodotto minimo viable (MVP). Partecipare a programmi di accelerazione per startup e cercare finanziamenti. Costruire un team e lanciare la propria startup.Segnala un problema
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