Data Science and Economics - Scienza dei dati e economia (MILANO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Data Science and Economics presso l'Università degli Studi di Milano mira a fornire una formazione avanzata nelle metodologie e negli strumenti informatici, quantitativi e metodologici per l'interpretazione e l'analisi di fenomeni complessi nei settori dell'economia, del marketing, del business, della finanza e delle scienze sociali. Il corso si concentra sull'applicazione di tecniche di I.A. e di apprendimento automatico per l'estrazione e la classificazione delle informazioni, con un'attenzione particolare alle applicazioni economiche e finanziarie.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'acquisizione di competenze metodologiche in teoria economica, teoria delle decisioni in condizioni di incertezza, micro-econometria e analisi delle serie storiche. Sono previste competenze avanzate in data management, scalabilità dei sistemi di analisi in ambienti cloud e tecniche di apprendimento automatico. Il percorso formativo include laboratori, anche in collaborazione con aziende, per sviluppare capacità di problem solving. È previsto uno stage obbligatorio e la possibilità di scegliere corsi elettivi.

• Competenze acquisite

  I laureati in Data Science and Economics acquisiscono competenze multidisciplinari, tecnico-metodologiche e pratiche, che consentono loro di interpretare e analizzare dati complessi, sviluppare modelli predittivi e prendere decisioni basate sui dati. Le competenze includono l'analisi di big data, l'utilizzo di tecniche di I.A., la gestione di progetti data-driven e la capacità di comunicare risultati complessi in modo efficace. I laureati saranno in grado di applicare queste competenze in diversi settori, tra cui economia, finanza, marketing e scienze sociali.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della Data Science and Economics. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi di machine learning e deep learning per la previsione e la classificazione, e l'ottimizzazione delle decisioni basate sui dati sono diventati elementi chiave. L'I.A. consente di analizzare grandi quantità di dati (big data) in modo più efficiente, identificando pattern e tendenze che sarebbero impossibili da individuare manualmente. Questo porta a una maggiore precisione nelle previsioni economiche, nell'analisi dei mercati finanziari e nella valutazione delle politiche.

• I laureati in Data Science and Economics si troveranno di fronte a nuove opportunità e sfide. La domanda di professionisti in grado di sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A. è in crescita esponenziale. Tuttavia, l'automazione dei compiti ripetitivi potrebbe portare alla riduzione di alcuni ruoli tradizionali. I laureati dovranno essere in grado di collaborare con sistemi di I.A., interpretare i risultati degli algoritmi e comunicare efficacemente le loro scoperte. L'I.A. apre nuove frontiere nell'analisi dei mercati finanziari, nella gestione del rischio, nel marketing personalizzato e nello sviluppo di politiche economiche basate sui dati.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, analisi predittiva e data visualization. Sarà fondamentale comprendere i principi etici dell'I.A. e saperli applicare nella pratica. La capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro e di collaborare con team multidisciplinari sarà altrettanto importante. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle competenze saranno essenziali per rimanere competitivi in un settore in rapida evoluzione.