Corporate Finance and Banking

Luiss Libera Università internazionale degli studi sociali Guido Carli

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di Corporate Finance and Banking presso la Luiss mira a fornire agli studenti una solida comprensione dei principi e delle pratiche della finanza aziendale e del settore bancario. L'obiettivo è sviluppare le competenze necessarie per analizzare, valutare e gestire le decisioni finanziarie delle imprese e delle istituzioni finanziarie, con un focus particolare sul contesto italiano e internazionale.
Piano di studi
Il piano di studi include corsi fondamentali come analisi finanziaria, valutazione d'azienda, gestione del capitale, finanziamenti aziendali, e mercati finanziari. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, casi studio, e simulazioni di mercato. È previsto un forte coinvolgimento degli studenti attraverso la partecipazione attiva in aula e la presentazione di progetti.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate in analisi finanziaria, valutazione di investimenti, gestione del rischio, e strutturazione di operazioni finanziarie. Saranno in grado di applicare modelli finanziari complessi, interpretare dati di mercato, e prendere decisioni strategiche in ambito finanziario. Inoltre, avranno sviluppato capacità di problem-solving, lavoro di squadra, e comunicazione efficace.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della finanza aziendale e bancaria. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'utilizzo di algoritmi avanzati stanno migliorando l'efficienza, riducendo i costi e consentendo decisioni più rapide e informate. Le piattaforme di trading algoritmico, i chatbots per il servizio clienti e gli strumenti di valutazione del rischio basati sull'I.A. sono sempre più diffusi.
Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative, come la possibilità di specializzarsi in analisi di dati finanziari, sviluppo di modelli predittivi e gestione di sistemi di I.A. nel settore finanziario. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. e sviluppare competenze nella collaborazione uomo-macchina. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di prendere decisioni strategiche rimane fondamentale.
Le competenze aggiuntive necessarie includono una solida conoscenza di programmazione (Python, R), machine learning, big data, e intelligenza artificiale. È essenziale sviluppare capacità di pensiero critico, problem-solving e comunicazione efficace per interagire con sistemi di I.A. e interpretare i risultati. La comprensione delle normative finanziarie e delle implicazioni etiche dell'I.A. è fondamentale per garantire la conformità e la fiducia nel settore.

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competenze da sviluppare

Analisi di dati finanziari avanzata

Imparare ad utilizzare Python e R per l'analisi di dati finanziari, la modellazione predittiva e la visualizzazione dei dati. Approfondire la conoscenza di machine learning e deep learning per la valutazione del rischio e l'individuazione di opportunità di investimento.

Comprensione dell'intelligenza artificiale e del machine learning

Acquisire una solida base di conoscenze sui concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning, inclusi algoritmi, modelli e applicazioni nel settore finanziario. Seguire corsi online, partecipare a workshop e leggere libri specializzati come "Deep Learning with Python" di François Chollet.

Competenze di comunicazione e leadership

Sviluppare capacità di comunicazione efficace per spiegare concetti complessi in modo chiaro e conciso, sia oralmente che per iscritto. Partecipare a corsi di leadership e team building per migliorare le capacità di gestione e collaborazione.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni specializzate

Seguire regolarmente riviste specializzate, blog e pubblicazioni accademiche nel settore della finanza e dell'I.A. per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi. Iscriversi a newsletter di settore e partecipare a webinar.

Pratica costante di coding e analisi dati

Dedica tempo quotidiano alla pratica di coding e all'analisi di dati finanziari reali. Utilizzare piattaforme come Kaggle per partecipare a competizioni di data science e migliorare le proprie competenze.

Networking e partecipazione a eventi del settore

Partecipare a conferenze, workshop e seminari nel settore della finanza e dell'I.A. per fare networking con professionisti del settore, condividere conoscenze e scoprire nuove opportunità. Utilizzare LinkedIn per connettersi con esperti e rimanere aggiornati.

esperienze utili

Stage in aziende innovative

Cercare stage in aziende che stanno implementando soluzioni di I.A. nel settore finanziario, come fintech, banche d'investimento o società di consulenza. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di applicare le conoscenze teoriche.

Progetti di ricerca e tesi di laurea focalizzati sull'i.a.

Scegliere progetti di ricerca e tesi di laurea che si concentrino sull'applicazione dell'I.A. nel settore finanziario, come la valutazione del rischio, la previsione dei mercati o l'automazione dei processi. Questo permette di approfondire le proprie conoscenze e di contribuire all'innovazione.

Certificazioni e corsi specializzati

Ottenere certificazioni riconosciute nel settore, come la FRM (Financial Risk Manager) o la CFA (Chartered Financial Analyst). Seguire corsi specializzati in machine learning, deep learning e big data per acquisire competenze specifiche.

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