DIREZIONE D'IMPRESA, MARKETING E STRATEGIA (TORINO)

Università degli Studi di TORINO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea Magistrale in Direzione d'Impresa, Marketing e Strategia presso l'Università degli Studi di Torino mira a formare professionisti capaci di operare in ruoli manageriali e imprenditoriali, fornendo le competenze chiave per l'era digitale. Il corso è strutturato per integrare conoscenze funzionali e settoriali, preparando gli studenti ad assumere ruoli direttivi con una visione interfunzionale e imprenditoriale. I laureati saranno in grado di creare valore per le imprese grazie a capacità analitiche, pragmatiche e relazionali, affrontando le sfide della rivoluzione digitale.

  • Piano di studi

    Il corso si articola in due percorsi: Business Management e Marketing Management. Il percorso di Business Management approfondisce le logiche direzionali, integrando management e strategia con la conoscenza della gestione aziendale. Il percorso di Marketing Management si concentra sulla formazione di professionisti con una solida preparazione economico-aziendale e una spiccata sensibilità commerciale, essenziale per ruoli manageriali nel marketing.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiscono competenze in analisi strategica, gestione del business, marketing digitale, analisi dei dati, e leadership. Sono in grado di sviluppare e implementare strategie aziendali, gestire progetti complessi, e utilizzare strumenti digitali per l'analisi e il decision-making. Sviluppano anche competenze interculturali e relazionali, fondamentali per operare in contesti internazionali e multidisciplinari.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della direzione d'impresa, del marketing e della strategia. L'automazione dei processi decisionali, l'analisi predittiva e la personalizzazione su larga scala sono diventate realtà grazie all'I.A.. Strumenti basati sull'I.A., come l'analisi dei dati di mercato, la segmentazione automatizzata dei clienti e i chatbot per l'assistenza clienti, stanno diventando sempre più diffusi. Questo porta a una maggiore efficienza, a decisioni più informate e a una migliore esperienza del cliente.

  • Per i futuri laureati, le opportunità sono enormi. L'I.A. crea nuove specializzazioni, come la gestione di strategie di marketing basate sull'I.A., l'ottimizzazione dei processi aziendali tramite l'I.A. e lo sviluppo di nuovi modelli di business. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di sviluppare competenze specifiche nell'I.A. e di gestire le implicazioni etiche dell'I.A., come la privacy dei dati e la trasparenza.

  • Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in analisi dei dati, machine learning, intelligenza artificiale generativa, e gestione di progetti I.A.. Sarà inoltre fondamentale sviluppare capacità di pensiero critico, problem-solving e comunicazione efficace, per collaborare con i sistemi di I.A. e interpretare i risultati ottenuti.

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competenze da sviluppare

Analisi avanzata dei dati e data storytelling
Acquisire competenze avanzate nell'analisi dei dati, inclusi machine learning e deep learning. Imparare a comunicare i risultati in modo efficace, creando data visualization e report comprensibili per i decisori aziendali.
Competenze di marketing digitale e automation
Padroneggiare le piattaforme di marketing automation (es. HubSpot, Marketo), le tecniche di SEO, SEM, social media marketing e content marketing. Sviluppare la capacità di creare e gestire campagne di marketing basate sull'I.A..
Competenze di gestione dell'i.a. e project management
Comprendere i principi fondamentali dell'I.A. e del machine learning. Sviluppare capacità di project management per guidare progetti di I.A., dalla definizione degli obiettivi all'implementazione e al monitoraggio dei risultati.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog, riviste e pubblicazioni specializzate in I.A., marketing digitale e business strategy. Leggere libri come "Deep Learning with Python" per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con strumenti di I.A. e machine learning, creando prototipi di soluzioni per problemi aziendali reali. Partecipare a hackathon e workshop per acquisire esperienza pratica.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e webinar. Connettersi con professionisti del settore, condividere conoscenze e collaborare su progetti. Utilizzare LinkedIn per costruire e mantenere una rete professionale.

esperienze utili

Stage e progetti di ricerca sull'i.a.
Svolgere stage in aziende che utilizzano l'I.A. nel marketing o nella gestione aziendale. Partecipare a progetti di ricerca universitari focalizzati sull'I.A. e le sue applicazioni nel business.
Certificazioni e corsi online
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e del marketing digitale (es. Google AI, Facebook Blueprint). Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity.
Partecipazione a progetti open source
Contribuire a progetti open source legati all'I.A. e al machine learning. Questo permette di acquisire esperienza pratica, di collaborare con altri professionisti e di costruire un portfolio di progetti.

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