economia e commercio (BARI)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di Laurea in Economia e Commercio presso l'Università degli Studi di Bari Aldo Moro mira a fornire una solida formazione multidisciplinare, preparando gli studenti sia all'inserimento diretto nel mondo del lavoro sia alla prosecuzione degli studi magistrali. L'obiettivo è quello di fornire una preparazione completa nelle discipline economiche e aziendali, con una forte attenzione all'ordinamento giuridico e all'analisi quantitativa. Il corso si propone di sviluppare competenze fondamentali nell'informatica e nei sistemi di elaborazione dati, oltre a promuovere la conoscenza delle lingue straniere.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che include una solida base comune nei primi due anni, con l'approfondimento delle discipline economiche, aziendali, statistiche e giuridiche. Al terzo anno, il corso si articola in due curricula: economico e aziendale, con materie obbligatorie e opzionali specifiche per ciascun percorso. Sono previsti anche crediti formativi universitari (CFU) da dedicare ad attività a scelta dello studente e un tirocinio formativo presso aziende, enti o studi professionali.
Competenze acquisite
I laureati in Economia e Commercio acquisiscono competenze di primo ordine per operare nel sistema economico, elaborando processi decisionali per la gestione di imprese, organizzazioni e istituzioni economiche, sia private che pubbliche. Il corso sviluppa competenze in ambito economico, statistico, storico e geografico-merceologico, fornendo conoscenze spendibili nel mondo del lavoro. I laureati saranno in grado di affrontare le problematiche dei sistemi economici e aziendali con un approccio multidisciplinare.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando profondamente il settore dell'economia e del commercio, automatizzando processi e migliorando l'efficienza. L'analisi dei dati, la previsione dei trend di mercato e la gestione delle operazioni sono sempre più supportate da algoritmi avanzati. L'automazione dei compiti ripetitivi, come la contabilità e l'analisi finanziaria, sta liberando i professionisti per concentrarsi su attività più strategiche e creative. L'I.A. sta anche aprendo nuove opportunità nel campo della consulenza, del marketing personalizzato e dello sviluppo di modelli di business innovativi.
I futuri laureati in Economia e Commercio si troveranno di fronte a sfide significative, ma anche a grandi opportunità. La capacità di interpretare e utilizzare i dati, di comprendere il funzionamento degli algoritmi e di collaborare con i sistemi di I.A. sarà fondamentale. Le competenze in ambito di analisi predittiva, di gestione del rischio e di sviluppo di strategie basate sui dati saranno molto richieste. Sarà essenziale sviluppare un approccio critico e creativo per sfruttare al meglio le potenzialità dell'I.A., mantenendo sempre un focus sull'etica e sulla responsabilità sociale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze specifiche. Sarà importante sviluppare una solida base di conoscenze in data science, machine learning e intelligenza artificiale. La capacità di utilizzare strumenti di analisi dei dati, come Python e R, sarà un vantaggio competitivo. Inoltre, la comprensione dei principi economici e finanziari, unita alla capacità di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi, sarà cruciale per il successo professionale.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Analisi dei dati e data visualization
Acquisire competenze nell'utilizzo di strumenti come Python, R, Tableau e Power BI per analizzare grandi quantità di dati e creare visualizzazioni efficaci. Approfondire le tecniche di machine learning e deep learning applicate all'analisi economica e finanziaria.Comprensione dell'intelligenza artificiale e del machine learning
Studiare i fondamenti dell'I.A. e del machine learning, comprendendo gli algoritmi, le tecniche e le applicazioni nel settore economico e finanziario. Seguire corsi online, leggere libri e partecipare a workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.Competenze di business intelligence e reporting
Imparare a utilizzare strumenti di business intelligence per creare report, dashboard e analisi avanzate. Sviluppare capacità di comunicazione e di presentazione dei risultati, per rendere comprensibili le analisi a un pubblico non tecnico.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e articoli scientifici sull'I.A., l'economia e la finanza. Seguire i principali esperti del settore sui social media e partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime novità.Sperimentazione e apprendimento pratico
Sperimentare con strumenti e piattaforme di I.A., partecipando a progetti pratici e utilizzando dataset reali. Sviluppare progetti personali per applicare le competenze acquisite e consolidare le conoscenze.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e conferenze del settore, connettersi con professionisti e ricercatori nel campo dell'I.A. e dell'economia. Collaborare con altri studenti e professionisti su progetti comuni per ampliare le proprie competenze e conoscenze.esperienze utili
Tirocini e stage in aziende innovative
Svolgere tirocini e stage presso aziende che utilizzano l'I.A. per l'analisi dei dati, la previsione dei trend di mercato e la gestione delle operazioni. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione delle competenze acquisite in un contesto reale.Partecipazione a progetti di ricerca
Partecipare a progetti di ricerca universitari o privati che riguardano l'applicazione dell'I.A. all'economia e alla finanza. Contribuire allo sviluppo di nuovi modelli e algoritmi.Certificazioni e corsi specializzati
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e del data science, come quelle offerte da Google, AWS o Microsoft. Seguire corsi specializzati per approfondire le proprie competenze in aree specifiche, come l'analisi predittiva, il machine learning o la blockchain.Segnala un problema
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