DATA SCIENCE PER L'ECONOMIA E LE IMPRESE (ANCONA)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Data Science per l'Economia e le Imprese dell'Università Politecnica delle Marche (UNIVPM) si propone di formare professionisti capaci di affrontare le sfide poste dall'analisi dei big data nel contesto economico e aziendale. L'obiettivo è fornire una solida preparazione teorica e pratica nell'utilizzo di metodologie avanzate per l'analisi dei dati, con un focus specifico sulle applicazioni in ambito economico, finanziario e gestionale. Il corso mira a sviluppare competenze nell'analisi di fenomeni complessi, nella modellazione e nella previsione, preparando gli studenti a contribuire attivamente alle decisioni strategiche delle aziende e delle istituzioni.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso formativo interdisciplinare che combina economia, statistica, informatica e diritto. Gli studenti acquisiranno competenze in econometria, machine learning, data mining, e programmazione, con particolare attenzione all'utilizzo di software e strumenti specifici per l'analisi dei dati. Il curriculum include lezioni frontali, esercitazioni, analisi di casi studio e lo sviluppo di progetti pratici, spesso in collaborazione con aziende e istituzioni del territorio. L'approccio didattico è orientato all'applicazione pratica delle conoscenze acquisite, con l'obiettivo di formare professionisti pronti ad affrontare le sfide del mondo del lavoro.

• Competenze acquisite

  I laureati in Data Science per l'Economia e le Imprese avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi dei dati, nella modellazione statistica, nella previsione e nell'interpretazione dei risultati. Saranno in grado di utilizzare strumenti e tecniche di data mining, machine learning e intelligenza artificiale per risolvere problemi complessi in ambito economico e aziendale. Avranno, inoltre, una solida conoscenza dei principi economici, finanziari e giuridici, che consentirà loro di comprendere il contesto in cui operano e di prendere decisioni informate. Le competenze acquisite includono anche la capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi, sia oralmente che per iscritto, e di lavorare in team multidisciplinari.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della data science e dell'analisi economica. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e l'impiego di I.A. generativa per la creazione di modelli predittivi stanno cambiando il modo in cui le aziende e le istituzioni prendono decisioni. L'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente, identificando pattern e tendenze che sarebbero impossibili da individuare con metodi tradizionali. Questo porta a una maggiore precisione nelle previsioni economiche, a una migliore comprensione del comportamento dei consumatori e a una ottimizzazione delle strategie aziendali.

• Per i futuri laureati in Data Science per l'Economia e le Imprese, le opportunità sono molteplici. La crescente domanda di professionisti in grado di gestire e interpretare i dati, di sviluppare modelli di I.A. e di applicare queste competenze al mondo economico e aziendale è in costante aumento. Tuttavia, la competizione sarà elevata. I laureati dovranno dimostrare una solida conoscenza delle tecniche di I.A., una capacità di adattamento alle nuove tecnologie e una profonda comprensione dei principi economici e aziendali. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime innovazioni, di affrontare questioni etiche legate all'utilizzo dei dati e di collaborare efficacemente con team multidisciplinari.

• Per avere successo in questo mercato del lavoro in evoluzione, i laureati dovranno sviluppare competenze trasversali, come la capacità di comunicare in modo efficace i risultati delle analisi, di risolvere problemi complessi e di pensare in modo critico. Sarà fondamentale acquisire familiarità con le principali piattaforme di I.A. e di machine learning, come TensorFlow, PyTorch e AWS. Inoltre, la conoscenza dei principi di etica e di privacy dei dati sarà sempre più importante, data la crescente attenzione alla protezione dei dati personali e alla trasparenza degli algoritmi. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di collaborare con esperti di diversi settori sarà un elemento chiave per il successo.