Economia e finanza (MODENA)

Università degli Studi di MODENA e REGGIO EMILIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea in Economia e Finanza dell'Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia si propone di formare laureati capaci di comprendere i moderni sistemi economici e finanziari. L'obiettivo è fornire una solida preparazione per analizzare la produzione e la distribuzione del reddito, il ruolo del settore pubblico e privato, la formazione del risparmio e le scelte finanziarie delle famiglie. Il corso mira a sviluppare la capacità di cogliere gli aspetti reali, finanziari, istituzionali e sociali di un'economia in continua evoluzione, con particolare attenzione alle trasformazioni dei mercati e ai cambiamenti socio-demografici.

  • Piano di studi

    Il piano di studi si articola sui fondamenti delle discipline economiche, aziendali, giuridiche, matematiche, statistiche, finanziarie e storiche. Sono previste competenze di base nell'area informatica e linguistica. Un aspetto qualificante è lo sviluppo di competenze per l'analisi applicata, con l'utilizzo di banche dati economico-finanziarie e l'applicazione di tecniche quantitative. Sono previsti tirocini e una prova finale per l'applicazione pratica delle competenze acquisite.

  • Competenze acquisite

    Gli studenti acquisiranno competenze specifiche in ambito finanziario, per comprendere strumenti e mercati finanziari e il ruolo della politica monetaria. Saranno sviluppate competenze in economia industriale, internazionale, del lavoro e nell'analisi del welfare. I laureati saranno in grado di operare nel settore finanziario, in imprese e enti pubblici, e saranno preparati per l'accesso a corsi di laurea magistrale in ambito economico e finanziario.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore dell'economia e della finanza in modo significativo. L'automazione dei processi, l'analisi avanzata dei dati e l'utilizzo di algoritmi di machine learning stanno rivoluzionando la gestione del rischio, il trading, la consulenza finanziaria e l'analisi di mercato. Le I.A. possono analizzare grandi quantità di dati finanziari, identificare modelli e tendenze, e fornire previsioni più accurate, migliorando l'efficienza e la precisione delle decisioni finanziarie.

  • I laureati in economia e finanza si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione e l'implementazione di modelli I.A. per l'analisi finanziaria, la gestione di portafogli basata su algoritmi e la consulenza finanziaria personalizzata. Tuttavia, dovranno affrontare anche sfide, come la necessità di adattarsi a un mercato del lavoro in rapida evoluzione, la competizione con sistemi I.A. e la necessità di sviluppare nuove competenze, come la programmazione, l'analisi dei dati e la comprensione degli algoritmi di I.A.

  • Per avere successo in questo contesto, i futuri professionisti dovranno acquisire competenze avanzate in analisi dei dati, machine learning e intelligenza artificiale. Sarà fondamentale sviluppare la capacità di interpretare i risultati dei modelli I.A., di valutare i rischi e le opportunità e di collaborare efficacemente con i sistemi I.A. Sarà inoltre importante sviluppare competenze trasversali, come il pensiero critico, la creatività e la capacità di risolvere problemi complessi.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Acquisire familiarità con Python, R e strumenti di visualizzazione dati come Tableau o Power BI. Approfondire le tecniche di analisi statistica e di machine learning per l'interpretazione di grandi quantità di dati finanziari.
Competenze di programmazione
Imparare Python per l'automazione dei processi, l'analisi dei dati e lo sviluppo di modelli finanziari. Approfondire la conoscenza di librerie come Pandas, NumPy e Scikit-learn.
Comprensione dell'i.a. e del machine learning
Studiare i concetti fondamentali di I.A. e machine learning, inclusi algoritmi di regressione, classificazione e clustering. Approfondire la conoscenza di modelli di deep learning e delle loro applicazioni nel settore finanziario.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog, riviste specializzate e pubblicazioni accademiche nel campo della finanza e dell'I.A. Leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.
Pratica e sperimentazione
Utilizzare piattaforme di trading online e simulazioni per testare strategie basate sull'I.A. Partecipare a competizioni di data science e progetti personali per applicare le competenze acquisite.
Networking e collaborazione
Partecipare a conferenze e workshop nel settore della finanza e dell'I.A. Entrare in contatto con professionisti del settore e collaborare a progetti di ricerca e sviluppo.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare stage in fintech, banche e società di consulenza che utilizzano l'I.A. per l'analisi finanziaria e la gestione del rischio. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione di modelli I.A. a problemi reali.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca universitari o collaborare con aziende per sviluppare soluzioni I.A. per il settore finanziario. Pubblicare i risultati delle proprie ricerche.
Certificazioni e corsi online
Ottenere certificazioni in data science, machine learning e intelligenza artificiale da piattaforme come Coursera, edX e Udacity. Seguire corsi specializzati per approfondire le proprie competenze.

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