Economia aziendale (VENEZIA)

Università "Ca' Foscari" VENEZIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea in Economia Aziendale presso l'Università "Ca' Foscari" di Venezia mira a fornire una solida preparazione nelle aree chiave della gestione aziendale. L'obiettivo è quello di formare professionisti capaci di comprendere il funzionamento delle aziende, analizzare i problemi di gestione, e prendere decisioni efficaci in diversi contesti. Il corso si articola in due curricula, uno in italiano e uno in inglese (Business Administration and Management), quest'ultimo con un focus internazionale.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un primo anno dedicato alle conoscenze di base in area aziendale, economica, giuridica e quantitativa. Il secondo e terzo anno approfondiscono le materie del management, completando la preparazione giuridica e quantitativa. Gli studenti possono scegliere insegnamenti a libera scelta per prepararsi alle lauree magistrali o alle professioni di Esperto Contabile e Consulente del Lavoro. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, seminari e project work.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze in analisi dei bilanci, marketing, finanza aziendale, organizzazione aziendale e gestione delle risorse umane. Saranno in grado di operare con ruoli gestionali e di consulenza in aziende di ogni settore, sia in Italia che all'estero. Il curriculum in inglese prepara gli studenti a operare in contesti internazionali. I laureati potranno anche svolgere attività di consulenza.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando profondamente il settore dell'economia aziendale, automatizzando processi e ridefinendo i ruoli professionali. L'automazione intelligente sta impattando aree come la contabilità, l'analisi finanziaria, il marketing e la gestione della supply chain. Sistemi di I.A. possono analizzare grandi quantità di dati (Big Data) per prevedere tendenze di mercato, ottimizzare le strategie di prezzo e migliorare l'efficienza operativa. L'I.A. sta anche portando alla creazione di nuovi modelli di business e alla necessità di una maggiore flessibilità e adattabilità.

  • Per i futuri laureati in economia aziendale, le opportunità sono molteplici. L'I.A. crea nuove posizioni in settori come l'analisi dei dati, la gestione di sistemi di I.A., e la consulenza strategica. Tuttavia, la competizione sarà alta, e i laureati dovranno dimostrare una solida comprensione delle tecnologie di I.A., oltre a competenze trasversali come il pensiero critico, la creatività e la capacità di risolvere problemi complessi. Le sfide includono la necessità di aggiornamento continuo e la capacità di collaborare efficacemente con sistemi di I.A.

  • Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze specifiche come la programmazione (Python, R), la conoscenza di piattaforme di analisi dati (Tableau, Power BI), e la comprensione dei principi di machine learning. Sarà fondamentale sviluppare competenze di comunicazione e leadership per gestire team multidisciplinari e collaborare con sistemi di I.A. Inoltre, la capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di prendere decisioni basate sui dati sarà cruciale.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data storytelling
Acquisire competenze nell'analisi dei dati (Python, R, SQL), nella visualizzazione dei dati (Tableau, Power BI) e nella capacità di comunicare efficacemente i risultati (data storytelling). Imparare a estrarre informazioni significative dai dati per supportare le decisioni aziendali.
Comprensione dell'i.a. e del machine learning
Studiare i fondamenti dell'I.A. e del machine learning. Comprendere come funzionano gli algoritmi, come vengono applicati in ambito aziendale e quali sono i loro limiti. Approfondire le principali tecniche di machine learning (regressione, classificazione, clustering) e le loro applicazioni in finanza, marketing e operations.
Competenze di business intelligence e decision making
Sviluppare competenze nell'utilizzo di strumenti di Business Intelligence (BI) e nella presa di decisioni basata sui dati. Imparare a interpretare i risultati dell'I.A. e a integrare le informazioni provenienti da diverse fonti per prendere decisioni strategiche. Approfondire i modelli di decision making e le metodologie di analisi dei rischi.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e articoli scientifici sull'I.A., il machine learning e le loro applicazioni nel business. Seguire i principali esperti del settore sui social media (LinkedIn, Twitter) e partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.
Sperimentazione e apprendimento pratico
Sperimentare con strumenti e piattaforme di I.A. (Google Cloud Platform, AWS, Azure). Partecipare a progetti pratici, hackathon e competizioni di data science per applicare le competenze acquisite e sviluppare un portfolio di progetti. Creare un ambiente di apprendimento continuo.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi di settore, workshop e seminari per entrare in contatto con professionisti del settore. Costruire una rete di contatti (networking) con esperti di I.A., data scientist e manager. Collaborare con team multidisciplinari per sviluppare progetti innovativi.

esperienze utili

Stage in aziende innovative
Svolgere stage in aziende che utilizzano l'I.A. per acquisire esperienza pratica e comprendere come le tecnologie vengono applicate nel mondo reale. Cercare opportunità in aziende tech, startup innovative e società di consulenza specializzate in I.A..
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo (R&D) sull'I.A., collaborando con università, centri di ricerca e aziende. Contribuire allo sviluppo di nuove soluzioni e metodologie. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati a conferenze di settore.
Formazione continua e certificazioni
Investire nella formazione continua attraverso corsi online, workshop e certificazioni (Google AI Certification, AWS Certified Machine Learning – Specialty). Acquisire competenze specialistiche in aree come l'analisi predittiva, il natural language processing (NLP) e la computer vision.

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