ECONOMIA E FINANZA
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso, erede dell'esperienza della Graduate School of Economics and Management e del Dottorato in Economia e Management dell'Università di Verona, mira a formare dottori di ricerca in Economia e Finanza con un profilo culturale completo. L'obiettivo è fornire una solida preparazione nelle metodologie della ricerca scientifica, con particolare attenzione all'utilizzo di strumenti quantitativi e qualitativi. Il corso si propone di sviluppare esperti capaci di affrontare le sfide del mondo economico e finanziario, con una prospettiva internazionale.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un nucleo iniziale di lezioni di carattere generale, seguito da lezioni opzionali su temi specifici, in collaborazione con il Dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali "Marco Fanno" dell'Università di Padova. Sono previste attività seminariali sui temi di ricerca dei dottorandi. È incoraggiata la partecipazione a convegni e lo svolgimento di periodi di ricerca all'estero, al fine di ampliare le competenze e la visione internazionale.
Competenze acquisite
I dottori di ricerca acquisiranno gli strumenti necessari per svolgere attività di ricerca avanzata presso università, enti di ricerca, società di consulenza e aziende. Saranno in grado di utilizzare metodologie quantitative e qualitative, di analizzare dati complessi e di contribuire alla produzione di conoscenza scientifica nel campo dell'economia e della finanza. Il corso mira a sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della finanza e dell'economia. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'utilizzo di algoritmi avanzati stanno rivoluzionando il modo in cui vengono prese le decisioni, gestiti i rischi e valutati gli investimenti. L'I.A. è impiegata nell'analisi dei mercati finanziari, nella rilevazione di frodi, nella gestione del portafoglio e nell'offerta di servizi finanziari personalizzati (fintech).
I laureati in economia e finanza si troveranno di fronte a nuove opportunità e sfide. La capacità di interpretare i dati generati dall'I.A., di comprendere gli algoritmi e di collaborare con i sistemi intelligenti sarà fondamentale. Sarà necessario sviluppare competenze nell'analisi dei dati, nella modellazione finanziaria avanzata e nella gestione dei rischi legati all'I.A.. Allo stesso tempo, l'I.A. creerà nuove professioni e richiederà una maggiore specializzazione.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri professionisti dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), machine learning, big data, e intelligenza artificiale. Sarà essenziale sviluppare capacità di pensiero critico, problem solving e comunicazione efficace, per interagire con i sistemi di I.A. e prendere decisioni informate. La conoscenza delle normative sulla privacy e sull'etica dell'I.A. sarà sempre più importante.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Analisi di dati e data visualization
Imparare a utilizzare Python e librerie come Pandas, NumPy, e Matplotlib per l'analisi dei dati finanziari. Approfondire la conoscenza di strumenti di data visualization come Tableau o Power BI per comunicare efficacemente i risultati.Machine learning e deep learning per la finanza
Acquisire familiarità con i modelli di machine learning (regressione, classificazione, clustering) e deep learning (reti neurali) applicati alla finanza. Studiare l'utilizzo di framework come TensorFlow e PyTorch per la modellazione predittiva e l'analisi del rischio.Competenze di programmazione e sviluppo software
Migliorare le proprie capacità di programmazione in Python o R. Imparare a utilizzare API finanziarie e a sviluppare applicazioni per l'analisi dei dati e l'automazione dei processi. Approfondire la conoscenza di strumenti di controllo versione come Git.Competenze di cybersecurity e gestione dei rischi
Comprendere i rischi legati all'utilizzo dell'I.A. in finanza, inclusi i rischi di bias algoritmici e di sicurezza dei dati. Acquisire conoscenze di base sulla cybersecurity e sulla gestione dei rischi finanziari.routine di successo
Lettura e aggiornamento continuo
Seguire regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e podcast sull'I.A., la finanza e la tecnologia. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.Networking e partecipazione a eventi
Partecipare a conferenze, workshop e meet-up nel settore della finanza e dell'I.A.. Connettersi con professionisti del settore, ricercatori e sviluppatori per ampliare la propria rete di contatti.Sperimentazione e apprendimento pratico
Sperimentare con progetti personali, partecipare a competizioni di data science e sviluppare prototipi per applicare le proprie competenze in modo pratico. Utilizzare piattaforme come Kaggle per migliorare le proprie capacità.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende fintech
Svolgere stage o tirocini presso aziende fintech, società di consulenza o dipartimenti di I.A. di istituzioni finanziarie. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione dell'I.A. alla finanza.Progetti di ricerca e tesi di laurea focalizzati sull'i.a.
Sviluppare progetti di ricerca o tesi di laurea che esplorino l'applicazione dell'I.A. in finanza, come l'analisi predittiva, la gestione del rischio o l'automazione dei processi.Certificazioni e corsi online
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e della finanza (es. CFA, FRM, certificazioni Google, AWS, Microsoft). Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity per acquisire competenze specifiche.Segnala un problema
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