Economia e commercio (VERONA)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea in Economia e Commercio dell'Università di Verona si propone di fornire agli studenti gli strumenti per comprendere il funzionamento dei sistemi economici e delle aziende. Il corso mira a fornire una solida visione dinsieme attraverso lo studio di materie chiave come l'economia, l'economia aziendale, la misurazione e l'analisi dei fenomeni economici e finanziari, l'evoluzione storica del sistema economico e gli istituti giuridici. L'obiettivo è preparare i laureati ad affrontare le sfide del progresso tecnologico, in particolare nell'ambito aziendale, economico-finanziario e sociale. Il corso pone l'accento sull'acquisizione di competenze nelle discipline economiche, finanziarie e aziendali, oltre a solide basi in matematica, statistica ed econometria, per gestire e interpretare le crescenti quantità di dati e i modelli decisionali basati su algoritmi.
Piano di studi
Il piano di studi prevede insegnamenti curriculari, laboratori e attività partecipative sugli strumenti informatici utilizzati in ambito aziendale, bancario e assicurativo. Sono previste presentazioni di realtà aziendali, stage presso enti, istituti di ricerca, imprese e amministrazioni pubbliche, e la possibilità di esperienze di studio all'estero tramite programmi come Erasmus+ e Worldwide. Il terzo anno offre insegnamenti a scelta con modalità prevalentemente laboratoriali per approfondire le conoscenze e acquisire competenze specifiche. Il corso promuove l'acquisizione di competenze trasversali utili per l'inserimento lavorativo.
Competenze acquisite
Il corso mira a sviluppare competenze in ambito economico, aziendale e finanziario, in linea con le esigenze del mercato del lavoro, inclusa l'analisi dei dati. I laureati saranno in grado di inserirsi in aziende private, pubbliche e non profit, banche, società finanziarie e assicurative, società di revisione e consulenza, studi professionali, enti territoriali, enti di ricerca e pubbliche amministrazioni. La laurea permette l'accesso, previo superamento dell'esame di Stato, alla Sezione B dell'Albo dei Dottori Commercialisti e degli Esperti Contabili.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando profondamente il settore dell'economia e del commercio, automatizzando processi, migliorando l'analisi dei dati e offrendo nuove opportunità. L'automazione dei compiti ripetitivi, come l'inserimento dati e la contabilità di base, sta liberando i professionisti per concentrarsi su attività più strategiche e creative. L'I.A. è utilizzata per l'analisi predittiva, la gestione del rischio, l'ottimizzazione delle operazioni e la personalizzazione dei servizi finanziari. L'adozione di algoritmi di machine learning e deep learning sta rivoluzionando il modo in cui le aziende prendono decisioni, valutano i rischi e interagiscono con i clienti.
I futuri laureati in Economia e Commercio avranno l'opportunità di lavorare in settori emergenti come la finanza algoritmica, l'analisi dei big data e la consulenza I.A.. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di comprendere i modelli I.A. e di collaborare efficacemente con i sistemi intelligenti. Sarà fondamentale sviluppare competenze nell'interpretazione dei dati, nella comunicazione dei risultati complessi e nella gestione delle implicazioni etiche dell'I.A.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in analisi dei dati, data visualization, machine learning e intelligenza artificiale. Sarà inoltre essenziale sviluppare capacità di pensiero critico, problem-solving e comunicazione efficace. La capacità di comprendere e applicare i principi dell'etica dell'I.A. sarà sempre più importante per garantire un utilizzo responsabile e sostenibile della tecnologia.
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
Imparare a utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas e Matplotlib, e piattaforme di data visualization come Tableau o Power BI. Approfondire la capacità di interpretare e comunicare i risultati in modo efficace.Machine learning e intelligenza artificiale
Acquisire familiarità con i concetti fondamentali di machine learning, deep learning e I.A.. Studiare modelli predittivi, algoritmi di clustering e tecniche di natural language processing. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera o edX.Competenze di business e strategia digitale
Sviluppare una solida comprensione dei modelli di business digitali, delle strategie di marketing digitale e delle implicazioni etiche dell'I.A. nel mondo degli affari. Approfondire le proprie conoscenze attraverso la lettura di libri e la partecipazione a workshop.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e articoli scientifici sull'I.A., l'economia digitale e le nuove tecnologie. Seguire i principali esperti del settore sui social media e partecipare a webinar e conferenze.Pratica e sperimentazione
Sperimentare con strumenti e piattaforme di I.A., partecipando a progetti personali o collaborando a progetti di ricerca. Mettere in pratica le competenze acquisite attraverso l'analisi di dati reali e la creazione di modelli predittivi.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori nel campo dell'I.A. e dell'economia digitale. Collaborare a progetti con altri studenti o professionisti per ampliare le proprie competenze e conoscenze.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage o tirocini presso aziende che utilizzano l'I.A. e le tecnologie digitali per acquisire esperienza pratica e comprendere le dinamiche del mercato del lavoro. Cercare opportunità in settori come la finanza, il marketing e la consulenza.Progetti di ricerca e tesi sperimentali
Partecipare a progetti di ricerca universitari o svolgere tesi sperimentali che coinvolgano l'I.A. e l'analisi dei dati. Scegliere argomenti innovativi e rilevanti per il futuro del settore.Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di data science e I.A. per mettere alla prova le proprie competenze, imparare nuove tecnologie e fare networking con altri professionisti del settore. Questo permette di applicare le conoscenze in contesti reali.Segnala un problema
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