Economia aziendale (NOVARA)

Università degli Studi del PIEMONTE ORIENTALE "Amedeo Avogadro"-Vercelli

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Economia Aziendale presso l'Università del Piemonte Orientale a Vercelli mira a formare professionisti esperti in amministrazione, finanza, controllo, gestione delle risorse umane e marketing. L'obiettivo è fornire una solida preparazione per comprendere il funzionamento del sistema economico e le interazioni tra imprese e mercati, considerando anche gli interventi di politica economica. Il corso si concentra sullo sviluppo di competenze analitiche e critiche, con un'attenzione particolare alle discipline aziendali, declinate per aree funzionali e classi di aziende.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'acquisizione di competenze in aree aziendali, economiche, giuridiche e quantitative. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, seminari e project work, volti a sviluppare capacità di analisi e interpretazione critica. Il corso offre una solida base nelle discipline aziendali, con un focus sulle aree funzionali e le diverse tipologie di aziende.

  • Competenze acquisite

    Gli studenti acquisiranno competenze nell'analisi e interpretazione delle dinamiche aziendali, nella comprensione del sistema economico e della sua struttura finanziaria. Saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite in diversi contesti aziendali, sviluppando una forma mentis orientata al problem solving e alla leadership. Il corso prepara gli studenti a ricoprire posizioni manageriali coerenti con le esigenze del mondo del lavoro.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando profondamente il settore dell'economia aziendale. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'utilizzo di algoritmi avanzati stanno rivoluzionando la finanza, il controllo di gestione, il marketing e la gestione delle risorse umane. L'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati per prendere decisioni più informate e strategiche, ottimizzando le operazioni e migliorando l'efficienza. Strumenti come l'analisi predittiva per le vendite, i chatbot per il servizio clienti e l'automazione dei processi contabili sono sempre più diffusi.

  • I laureati in economia aziendale si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione e la gestione di sistemi di I.A. per l'analisi dei dati aziendali, la consulenza sull'implementazione di soluzioni di I.A. e la gestione di team multidisciplinari. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, acquisire nuove competenze digitali e comprendere le implicazioni etiche dell'I.A.. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di prendere decisioni basate sui dati sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze in data analytics, machine learning e intelligenza artificiale. Sarà essenziale acquisire familiarità con strumenti di business intelligence e piattaforme di analisi dei dati. Inoltre, le competenze trasversali come il pensiero critico, la comunicazione efficace e la capacità di lavorare in team multidisciplinari saranno sempre più importanti. La comprensione delle implicazioni etiche e legali dell'I.A. sarà cruciale per una gestione responsabile.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Imparare a utilizzare strumenti come Python, R, Tableau e Power BI per analizzare grandi quantità di dati e comunicare i risultati in modo efficace. Approfondire le tecniche di data mining e machine learning.
Competenze in business intelligence e reporting
Acquisire familiarità con piattaforme di business intelligence (es. Power BI, Tableau, Qlik Sense) per creare dashboard e report interattivi. Sviluppare capacità di storytelling con i dati.
Comprensione dell'intelligenza artificiale e del machine learning
Studiare i concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning, inclusi algoritmi di regressione, classificazione e clustering. Approfondire le applicazioni dell'I.A. nel settore aziendale.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online (es. Coursera, edX, Udacity) e partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze dell'I.A. e del business.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti del settore e collaborare a progetti di I.A. per ampliare la propria rete e acquisire nuove competenze.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con strumenti di I.A. e creare prototipi di soluzioni per problemi aziendali reali. Utilizzare piattaforme come Google Colab e AWS per l'apprendimento automatico.

esperienze utili

Stage e progetti di ricerca in ambito i.a.
Svolgere stage presso aziende che utilizzano l'I.A. o partecipare a progetti di ricerca universitari focalizzati sull'I.A. e le sue applicazioni nel settore aziendale.
Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere in pratica le proprie competenze, confrontarsi con altri professionisti e risolvere problemi reali.
Certificazioni professionali
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e dell'analisi dei dati (es. Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate) per validare le proprie competenze.

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