Corso executive in gestione strategica della digital transformation flex
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Corso Executive FLEX in gestione strategica della digital transformation presso il Politecnico di Milano si propone di fornire una visione olistica dell'impatto della trasformazione digitale, approfondendo i legami tra Digital Innovation, Digital Transformation e Digital Strategy. Il corso mira a rafforzare le competenze manageriali e imprenditoriali, focalizzandosi sull'utilizzo delle tecnologie digitali per consolidare o creare nuovi modelli di business, attraverso metodologie come il Lean Startup Approach e l'Agile Development. Un obiettivo chiave è fornire una panoramica critica sulle principali tecnologie emergenti, inclusa l'I.A., il Machine Learning, la Blockchain, l'Industry 4.0, e altre, garantendo massima flessibilità e interazione ai partecipanti attraverso modalità online e FLEX.
Piano di studi
Il piano di studi del corso è strutturato per fornire una solida comprensione dei concetti chiave della trasformazione digitale. Il corso include moduli su Digital Innovation, Digital Transformation, e Digital Strategy, con un focus su modelli, approcci, tecniche e strumenti per l'analisi, la progettazione, l'esecuzione e il governo della trasformazione digitale. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, workshop, case study, e project work, con unenfasi sull'apprendimento collaborativo e l'applicazione pratica delle conoscenze acquisite.
Competenze acquisite
Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella gestione strategica della trasformazione digitale. Saranno in grado di analizzare l'impatto delle tecnologie digitali sui modelli di business, sviluppare strategie digitali efficaci, e implementare progetti di trasformazione digitale. Le competenze acquisite includono la capacità di valutare le opportunità offerte dalle nuove tecnologie, gestire l'innovazione, e guidare il cambiamento all'interno delle organizzazioni. I partecipanti avranno una solida comprensione delle tecnologie emergenti, come l'I.A. e il Machine Learning, e saranno in grado di applicarle per creare valore.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della digital transformation, automatizzando processi, migliorando l'analisi dei dati e personalizzando l'esperienza cliente. Le aziende utilizzano sempre più l'I.A. per ottimizzare le operazioni, prevedere le tendenze del mercato e sviluppare nuovi prodotti e servizi. L'impatto si estende a tutti gli aspetti della trasformazione digitale, dalla strategia alla implementazione, richiedendo una profonda comprensione delle tecnologie di I.A. e delle loro applicazioni.
I futuri laureati in questo campo si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di strategie di I.A., l'implementazione di soluzioni di I.A. e la gestione di team di esperti in I.A.. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tendenze tecnologiche, la gestione dei cambiamenti organizzativi e la garanzia di un uso etico e responsabile dell'I.A.. La capacità di integrare l'I.A. nei processi aziendali sarà fondamentale per il successo.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno sviluppare competenze in data science, machine learning, e intelligenza artificiale. Sarà essenziale acquisire competenze trasversali come il pensiero critico, la risoluzione dei problemi e la comunicazione efficace. La capacità di collaborare con sistemi di I.A. e di interpretare i risultati dell'analisi dei dati sarà sempre più richiesta.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Comprensione dei principi fondamentali dell'i.a. e del machine learning
Acquisire una solida base teorica attraverso corsi online (ad esempio, Coursera, edX) e libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.Competenze di data analysis e data visualization
Imparare ad utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas e Matplotlib, e piattaforme di visualizzazione dati come Tableau o Power BI. Partecipare a progetti pratici e competizioni su Kaggle.Competenze di business acumen e digital strategy
Sviluppare la capacità di tradurre le opportunità offerte dall'I.A. in valore di business. Studiare framework come Design Thinking e Lean Startup, e leggere libri come "The Lean Startup" di Eric Ries.routine di successo
Aggiornamento costante sulle ultime tendenze dell'i.a.
Seguire blog specializzati (ad esempio, AI Trends, Towards Data Science), partecipare a webinar e conferenze, e iscriversi a newsletter di settore.Sperimentazione pratica con strumenti e piattaforme di i.a.
Utilizzare Google Colab, AWS, Azure per sperimentare con modelli di machine learning e sviluppare progetti personali.Networking e collaborazione con esperti del settore
Partecipare a eventi di settore, entrare a far parte di community online (ad esempio, LinkedIn, Meetup) e cercare opportunità di mentoring.esperienze utili
Partecipazione a progetti di digital transformation
Cercare opportunità di partecipare a progetti di trasformazione digitale in aziende di diversi settori, per acquisire esperienza pratica e comprendere le sfide e le opportunità della trasformazione digitale.Sviluppo di un portfolio di progetti di i.a.
Creare un portfolio di progetti personali che dimostrino le competenze acquisite in I.A.. Pubblicare i progetti su GitHub e condividerli su LinkedIn.Esperienza internazionale e cross-cultural
Lavorare in team multiculturali e acquisire esperienza in diversi mercati, per sviluppare una prospettiva globale sulla trasformazione digitale e sull'I.A..Segnala un problema
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