Economia e Commercio (ANCONA)

Università Politecnica delle MARCHE

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea in Economia e Commercio presso l'Università Politecnica delle Marche (UNIVPM) ad Ancona, si propone di fornire una solida formazione di base in ambito economico-aziendale. L'obiettivo è preparare gli studenti all'inserimento diretto nel mondo del lavoro e alla prosecuzione degli studi in corsi magistrali. Il corso unifica le precedenti lauree triennali, offrendo un biennio di insegnamenti comuni e percorsi di specializzazione nel terzo anno.
Piano di studi
Il piano di studi prevede i primi due anni con insegnamenti obbligatori (120 CFU) in materie fondamentali come matematica, economia politica, economia aziendale, diritto privato, storia e sociologia. Il terzo anno offre una vasta scelta di discipline, consentendo agli studenti di personalizzare il percorso in base ai propri obiettivi professionali. Sono previsti insegnamenti economici a scelta, materie aziendali (gestione, finanza aziendale, marketing, ecc.) e la possibilità di svolgere un tirocinio formativo.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze in economia, gestione aziendale, analisi dei dati e diritto. Saranno in grado di comprendere i meccanismi economici, analizzare i mercati, valutare le performance aziendali e prendere decisioni informate. Avranno inoltre sviluppato capacità di problem-solving, pensiero critico e comunicazione efficace, fondamentali per operare in diversi contesti lavorativi.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'economia e del commercio. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'utilizzo di algoritmi avanzati stanno ottimizzando le operazioni, migliorando la presa di decisioni e creando nuove opportunità di business. Settori come la finanza, il marketing e la gestione della supply chain sono particolarmente influenzati.
I laureati in economia e commercio si troveranno di fronte a sfide e opportunità significative. L'automazione di compiti ripetitivi richiederà una maggiore focalizzazione su competenze di alto livello, come l'analisi dei dati, la strategia aziendale e la gestione delle relazioni. Allo stesso tempo, l'I.A. aprirà nuove strade per l'innovazione e la creazione di valore.
Per competere efficacemente nel mercato del lavoro del futuro, i laureati dovranno acquisire competenze in analisi dei dati, machine learning, pensiero computazionale e gestione di progetti I.A. Sarà inoltre fondamentale sviluppare capacità di adattamento, problem-solving e comunicazione, oltre a una solida comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo nel campo dell'economia e del commercio, con l'impatto dell'I.A.

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.

Machine learning e intelligenza artificiale applicata

Acquisire familiarità con i concetti di machine learning, deep learning e I.A., e come applicarli per risolvere problemi aziendali. Studiare TensorFlow e PyTorch.

Competenze di business intelligence e reporting

Sviluppare la capacità di creare report e dashboard per monitorare le performance aziendali e supportare il processo decisionale. Utilizzare strumenti come Power BI e Tableau.

Competenze di cybersecurity e protezione dei dati

Comprendere i rischi legati alla sicurezza dei dati e le normative sulla privacy (GDPR). Imparare a proteggere le informazioni sensibili.

Competenze di project management e agile methodologies

Acquisire competenze nella gestione di progetti complessi, utilizzando metodologie Agile e strumenti di project management.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Seguire regolarmente corsi online, webinar e workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie nel campo dell'I.A. e dell'economia.

Networking e partecipazione a community

Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop. Iscriversi a community online e forum di discussione per condividere conoscenze e creare relazioni professionali.

Sperimentazione e apprendimento pratico

Sperimentare con progetti personali, partecipare a hackathon e competizioni di data science per applicare le competenze acquisite e sviluppare nuove idee.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative

Svolgere stage e tirocini in aziende che utilizzano l'I.A. per acquisire esperienza pratica e comprendere come l'I.A. viene applicata nel mondo reale.

Progetti di ricerca e tesi in ambito i.a.

Svolgere progetti di ricerca e tesi che esplorano l'applicazione dell'I.A. in economia e commercio, ad esempio, l'analisi predittiva dei mercati finanziari o l'ottimizzazione della supply chain.