Economia e amministrazione aziendale (AGRIGENTO, PALERMO)

Università degli Studi di PALERMO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea in Economia e Amministrazione Aziendale dell'Università degli Studi di Palermo si propone di fornire una solida preparazione nelle discipline economico-aziendali, economico-politiche, matematico-statistiche e giuridiche. L'obiettivo è quello di fornire agli studenti gli strumenti necessari per comprendere le strutture, le funzioni, i processi e i sistemi aziendali, sia a livello di singole aziende che di reti di imprese. Il corso mira a sviluppare la capacità di analizzare il contesto economico e sociale di riferimento, valutando le dinamiche del mercato e le interazioni con la società.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un'ampia gamma di insegnamenti, tra cui economia aziendale, economia politica, matematica, statistica, diritto commerciale, diritto tributario e finanza aziendale. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, seminari, project work e testimonianze di professionisti del settore. È previsto un costante confronto con casi aziendali reali e l'utilizzo di strumenti informatici per l'analisi dei dati e la simulazione di scenari economici.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze in analisi economico-finanziaria, pianificazione strategica, controllo di gestione, marketing e gestione delle risorse umane. Saranno in grado di interpretare i bilanci aziendali, valutare gli investimenti, gestire i processi decisionali e comprendere le dinamiche del mercato. Avranno inoltre sviluppato capacità di problem solving, di lavoro in team e di comunicazione efficace.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando profondamente il settore dell'economia e dell'amministrazione aziendale. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'utilizzo di algoritmi avanzati stanno rivoluzionando la gestione delle imprese. L'I.A. è impiegata nell'analisi dei dati finanziari, nella previsione delle vendite, nell'ottimizzazione della supply chain e nella gestione delle risorse umane. I sistemi di I.A. possono automatizzare attività ripetitive, liberando i professionisti per compiti più strategici e creativi.

  • Per i laureati in economia e amministrazione aziendale, l'I.A. offre nuove opportunità e pone nuove sfide. L'analisi dei dati, la modellazione predittiva e la comprensione degli algoritmi diventeranno competenze fondamentali. I professionisti dovranno essere in grado di collaborare con i sistemi di I.A., interpretando i risultati, prendendo decisioni basate sui dati e comunicando in modo efficace le informazioni complesse. Sarà essenziale sviluppare una mentalità orientata all'apprendimento continuo e all'adattamento.

  • Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza dei linguaggi di programmazione (come Python e R), la familiarità con le piattaforme di cloud computing (come AWS, Azure e Google Cloud) e la capacità di interpretare i big data. La capacità di comunicare in modo chiaro e conciso i risultati dell'analisi dei dati sarà cruciale. Inoltre, la comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A. e della privacy dei dati sarà sempre più importante.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Imparare ad utilizzare strumenti come Tableau o Power BI per visualizzare e interpretare i dati. Approfondire la conoscenza di Python e delle librerie per l'analisi dei dati (Pandas, NumPy).
Comprensione dell'i.a. e machine learning
Seguire corsi online su piattaforme come Coursera o edX per comprendere i concetti fondamentali di machine learning e deep learning. Studiare le applicazioni dell'I.A. nel settore finanziario e aziendale.
Competenze di business intelligence e reporting
Acquisire familiarità con strumenti di business intelligence come Qlik Sense o Microsoft Power BI. Sviluppare la capacità di creare report efficaci e presentazioni basate sui dati.

routine di successo

Lettura costante
Leggere regolarmente riviste specializzate (come Harvard Business Review, Wired) e libri sul futuro del lavoro e sull'I.A.. Seguire i blog e i podcast di esperti del settore.
Networking e partecipazione a eventi
Partecipare a conferenze e workshop sull'I.A. e sul futuro del lavoro. Connettersi con professionisti del settore su LinkedIn e partecipare a gruppi di discussione.
Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare nuove tecnologie e strumenti di I.A.. Iscriversi a corsi online e workshop per aggiornare costantemente le proprie competenze. Adottare una mentalità di lifelong learning.

esperienze utili

Stage in aziende innovative
Cercare stage in aziende che utilizzano l'I.A. per l'analisi dei dati, l'automazione dei processi o lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi. Acquisire esperienza pratica sul campo.
Progetti di ricerca e tesi sull'i.a.
Svolgere progetti di ricerca o tesi di laurea che riguardano l'applicazione dell'I.A. nel settore economico e aziendale. Collaborare con docenti e ricercatori esperti.
Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Sviluppare progetti concreti e innovativi.

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