Economia degli Intermediari e dei Mercati Finanziari (BARI)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Economia degli Intermediari e dei Mercati Finanziari presso l'Università degli Studi di Bari Aldo Moro si propone di formare professionisti capaci di rispondere alle esigenze in continua evoluzione degli intermediari finanziari e assicurativi. L'obiettivo è fornire una solida comprensione delle caratteristiche tecniche, economiche e giuridiche della finanza aziendale e dei mercati finanziari, sia a livello nazionale che internazionale. Il corso mira a fornire gli strumenti teorici e pratici per analizzare e gestire i rischi connessi ai mercati, che influenzano l'attività degli intermediari finanziari, assicurativi e delle imprese non finanziarie. Specificamente, il corso si focalizza sull'analisi del contesto finanziario, la gestione dei rischi e degli intermediari, offrendo una visione completa del mondo finanziario.
Piano di studi
Il piano di studi è strutturato per offrire un equilibrio tra materie economiche, aziendali e giuridiche. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari con esperti del settore, esercitazioni e casi aziendali. Il corso affronta temi relativi alla finanza d'azienda, ai mercati mobiliari, alle tecniche di finanza matematica, allo studio giuridico del contesto finanziario e alla gestione dei rischi. L'approccio didattico è volto a sviluppare una comprensione coerente e consequenziale delle dinamiche finanziarie.
Competenze acquisite
I laureati acquisiranno competenze avanzate nell'analisi e nella gestione dei rischi finanziari, nella valutazione degli investimenti, nella finanza aziendale e nella regolamentazione dei mercati. Saranno in grado di interpretare i dati finanziari, valutare le performance degli intermediari e delle imprese, e comprendere le implicazioni delle decisioni finanziarie. Le competenze acquisite consentiranno di operare in diversi contesti del settore finanziario, assicurativo e aziendale.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della finanza, automatizzando processi, migliorando l'analisi dei dati e personalizzando i servizi. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per la valutazione del rischio, la prevenzione delle frodi, il trading algoritmico e l'ottimizzazione degli investimenti. L'automazione dei compiti ripetitivi libera i professionisti per concentrarsi su attività più strategiche e complesse. L'I.A. sta anche portando alla creazione di nuovi modelli di business e di servizi finanziari più efficienti e accessibili.
I laureati in economia degli intermediari e dei mercati finanziari si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione e la gestione di sistemi di I.A. per la finanza, l'analisi di dati complessi e lo sviluppo di strategie di investimento basate sull'I.A.. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. e di collaborare efficacemente con sistemi intelligenti. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di prendere decisioni informate rimarrà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in data science, machine learning e intelligenza artificiale. Sarà essenziale sviluppare una solida comprensione dei modelli finanziari e delle tecniche di analisi dei dati, oltre a competenze trasversali come il pensiero critico, la comunicazione e la capacità di risolvere problemi complessi. La familiarità con le piattaforme di fintech e le nuove tecnologie finanziarie sarà un vantaggio competitivo significativo.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo nel settore della finanza, considerando l'impatto dell'I.A..
competenze da sviluppare
Analisi dei dati e data visualization
Imparare ad utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas e Matplotlib per l'analisi e la visualizzazione di dati finanziari complessi. Approfondire la conoscenza di SQL per l'estrazione e la gestione dei dati.Machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i concetti fondamentali del machine learning e del deep learning, utilizzando framework come TensorFlow e PyTorch. Studiare modelli di previsione e classificazione applicati alla finanza.Competenze di cybersecurity e compliance
Comprendere i rischi legati alla sicurezza dei dati e le normative sulla protezione dei dati (es. GDPR). Approfondire le tematiche di cybersecurity applicate al settore finanziario.routine di successo
Lettura costante e aggiornamento
Seguire regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e podcast sul fintech, l'I.A. e i mercati finanziari. Iscriversi a newsletter di settore e partecipare a webinar.Networking e partecipazione a eventi
Partecipare a conferenze, workshop e seminari sul fintech e l'I.A. nel settore finanziario. Costruire una rete di contatti con professionisti del settore.Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare con nuove tecnologie e piattaforme fintech. Dedicare tempo all'apprendimento continuo e all'aggiornamento delle proprie competenze.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende fintech
Effettuare stage o tirocini presso aziende fintech, banche o società di consulenza che utilizzano l'I.A. per acquisire esperienza pratica.Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo sull'I.A. applicata alla finanza, collaborando con università o centri di ricerca.Certificazioni e corsi specialistici
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore della data science, del machine learning o della finanza computazionale. Frequentare corsi specialistici su piattaforme come Coursera o edX.Segnala un problema
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