Economia e Finanza (ROMA)

Università degli Studi di ROMA "Tor Vergata"

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Economia e Finanza presso l'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" si propone di formare professionisti capaci di operare nei mercati finanziari, nelle istituzioni finanziarie e nella gestione finanziaria delle imprese. Il corso è strutturato in due curricula principali: Mercati Finanziari (MF) e Scienze Economiche (SE). Il curriculum Mercati Finanziari mira a preparare laureati per ruoli specifici nel settore finanziario, mentre il curriculum Scienze Economiche fornisce una solida base per l'analisi economica e le politiche economiche, sia a livello nazionale che internazionale.

  • Piano di studi

    Il piano di studi del curriculum Mercati Finanziari include materie come finanza aziendale, mercati e strumenti finanziari, gestione del portafoglio e analisi dei rischi. Il curriculum Scienze Economiche prevede lo studio di macroeconomia, microeconomia, econometria e economia internazionale. Entrambi i curricula offrono una solida preparazione metodologica e l'opportunità di approfondire le proprie conoscenze attraverso seminari e progetti di ricerca.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Economia e Finanza acquisiscono competenze nell'analisi finanziaria, nella valutazione degli investimenti, nella gestione del rischio e nella modellizzazione economica. I laureati del curriculum Mercati Finanziari sviluppano competenze specifiche per operare nei mercati finanziari, mentre i laureati del curriculum Scienze Economiche acquisiscono competenze per l'analisi economica e la formulazione di politiche economiche. Entrambi i curricula forniscono una solida base per la carriera professionale nel settore finanziario e nell'ambito economico.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della finanza e dell'economia. L'automazione dei processi, l'utilizzo di algoritmi per l'analisi dei dati e la previsione dei mercati, e lo sviluppo di chatbot per l'assistenza clienti sono solo alcuni esempi. L'I.A. sta anche influenzando la gestione del rischio, la lotta contro le frodi e la personalizzazione dei servizi finanziari. Le istituzioni finanziarie e le aziende stanno investendo massicciamente in I.A. per migliorare l'efficienza, ridurre i costi e prendere decisioni più informate.

  • Per i futuri laureati in Economia e Finanza, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. Da un lato, ci sarà una crescente domanda di professionisti in grado di sviluppare, implementare e gestire sistemi basati sull'I.A., come data scientist, analisti di dati e esperti di machine learning. Dall'altro lato, l'automazione potrebbe portare alla riduzione di alcuni ruoli tradizionali. I laureati dovranno quindi sviluppare nuove competenze per rimanere competitivi, come la capacità di interpretare i risultati dell'I.A., di collaborare con i sistemi di I.A. e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. nella finanza.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), analisi dei dati, machine learning e intelligenza artificiale. Sarà inoltre fondamentale sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la comunicazione efficace e la capacità di problem-solving. La conoscenza delle normative e delle implicazioni etiche dell'I.A. nella finanza sarà sempre più richiesta. La capacità di adattarsi ai cambiamenti e di apprendere continuamente sarà essenziale per avere successo in questo settore in rapida evoluzione.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Imparare ad utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas e Matplotlib, e piattaforme di data visualization come Tableau o Power BI. Approfondire le tecniche di data mining e machine learning per estrarre informazioni utili dai dati finanziari.
Competenze in machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i modelli di machine learning e deep learning applicati alla finanza, come reti neurali per la previsione dei prezzi, clustering per l'analisi dei clienti e natural language processing (nlp) per l'analisi dei sentimenti. Studiare libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet e seguire corsi online su Coursera o edX.
Competenze di programmazione e cloud computing
Migliorare le proprie capacità di programmazione in Python e familiarizzarsi con le piattaforme di cloud computing come AWS, Google Cloud Platform o Microsoft Azure. Imparare a utilizzare strumenti per l'automazione e l'analisi dei dati su larga scala.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire regolarmente le pubblicazioni di settore, i blog e i podcast sull'I.A., la finanza e l'economia. Leggere libri e articoli scientifici per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar e conferenze.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, workshop e hackathon per entrare in contatto con professionisti e ricercatori nel campo dell'I.A. e della finanza. Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo per acquisire esperienza pratica e ampliare la propria rete professionale.
Sviluppo del pensiero critico e problem solving
Praticare il pensiero critico e il problem solving attraverso l'analisi di casi studio, la partecipazione a simulazioni e la risoluzione di problemi complessi. Sviluppare la capacità di valutare criticamente i risultati dell'I.A. e di prendere decisioni informate.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Effettuare stage e tirocini presso aziende che utilizzano l'I.A. nella finanza, come fintech, banche e società di consulenza. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione dell'I.A. ai problemi reali del settore.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università o centri di ricerca, focalizzati sull'applicazione dell'I.A. alla finanza. Pubblicare i risultati delle proprie ricerche per accrescere la propria visibilità e reputazione.
Certificazioni e corsi specialistici
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e della finanza, come la Certified AI Practitioner o la Financial Risk Manager (FRM). Seguire corsi specialistici e master per approfondire le proprie competenze e specializzarsi in aree specifiche.

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