Economia e management (FISCIANO)

Università degli Studi di SALERNO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea triennale in Economia e Management presso l'Università degli Studi di Salerno mira a formare figure professionali in grado di affrontare le sfide del mondo del lavoro, con particolare attenzione alle aziende e alle libere professioni. Il corso si propone di fornire una solida preparazione di base, con un focus specifico sui diversi curricula offerti: Economia e Gestione delle Imprese, Amministrazione, Finanza e Controllo, Management e Informatica, e Marketing. L'obiettivo è quello di formare laureati capaci di inserirsi in contesti aziendali privati e pubblici, con competenze adatte a ruoli di quadro, funzionario e responsabile di funzione, oltre a preparare per le professioni economico-contabili e di consulenza junior.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso triennale con un totale di 180 CFU. Il primo e il secondo anno sono caratterizzati da una formazione di base comune a tutti i curricula, consentendo agli studenti di acquisire una solida preparazione generale. Al secondo anno, gli studenti possono scegliere uno dei quattro curricula offerti, in base alle proprie inclinazioni e interessi. Il corso prevede anche attività di tirocinio presso aziende ed enti convenzionati, offrendo agli studenti l'opportunità di applicare le conoscenze acquisite e di entrare in contatto con il mondo del lavoro. Sono previsti accordi Erasmus per consentire agli studenti di svolgere periodi di studio all'estero.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Economia e Management acquisiscono competenze in diversi ambiti, tra cui l'analisi economica, la gestione aziendale, la finanza, il marketing e l'informatica. Sono in grado di analizzare dati, interpretare fenomeni economici, elaborare strategie aziendali, gestire risorse finanziarie, sviluppare piani di marketing e utilizzare strumenti informatici per l'analisi e la gestione dei dati. Il corso fornisce anche competenze trasversali, come la capacità di lavorare in team, di comunicare efficacemente e di risolvere problemi. I laureati possono accedere alle lauree magistrali del DISA-MIS, in particolare la LM in Consulenza e Management Aziendale e la LM in Data Science e Innovation Management.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'economia e del management, automatizzando processi e offrendo nuove opportunità. L'analisi dei dati, la previsione delle tendenze di mercato, la gestione delle risorse e l'ottimizzazione dei processi decisionali sono sempre più influenzate dall'I.A.. Strumenti come il machine learning e l'analisi predittiva stanno diventando fondamentali per le aziende, consentendo di prendere decisioni più informate e di migliorare l'efficienza operativa.

  • I laureati in Economia e Management si troveranno di fronte a nuove sfide e opportunità. L'automazione di alcune attività richiederà l'acquisizione di nuove competenze, come la capacità di interpretare i risultati dell'I.A., di collaborare con sistemi intelligenti e di sviluppare strategie basate sui dati. Allo stesso tempo, l'I.A. creerà nuove opportunità di lavoro in settori emergenti, come l'analisi dei dati, la consulenza in I.A. e la gestione di sistemi intelligenti. La capacità di adattarsi ai cambiamenti e di acquisire nuove competenze sarà fondamentale per il successo professionale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze specifiche, come la conoscenza dei linguaggi di programmazione (Python, R), la capacità di utilizzare strumenti di analisi dei dati (Tableau, Power BI) e la comprensione dei principi dell'I.A. e del machine learning. Sarà inoltre importante sviluppare competenze trasversali, come il pensiero critico, la capacità di problem solving e la comunicazione efficace. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle proprie competenze saranno essenziali per rimanere competitivi.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data storytelling
Acquisire competenze avanzate nell'analisi dei dati, utilizzando strumenti come Python, R e SQL. Imparare a comunicare i risultati in modo efficace attraverso la data visualization e il data storytelling.
Comprensione dell'i.a. e del machine learning
Studiare i concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning, inclusi gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Approfondire la conoscenza di framework come TensorFlow e PyTorch.
Competenze di business intelligence e decision making
Sviluppare la capacità di utilizzare strumenti di Business Intelligence (BI) come Tableau o Power BI per l'analisi dei dati aziendali. Acquisire competenze nel decision making basato sui dati e nella pianificazione strategica.

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.
Sperimentazione e pratica
Sperimentare con strumenti e tecnologie di I.A., partecipando a progetti pratici e sviluppando prototipi. Utilizzare piattaforme di machine learning come Kaggle per competere e migliorare le proprie competenze.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e workshop del settore, entrare in contatto con professionisti e aziende. Collaborare con altri studenti e professionisti su progetti di I.A. e analisi dei dati.

esperienze utili

Stage in aziende innovative
Svolgere stage in aziende che utilizzano l'I.A. e l'analisi dei dati per acquisire esperienza pratica. Cercare opportunità in settori come la consulenza, la finanza, il marketing e la logistica.
Progetti di ricerca e tesi sperimentali
Partecipare a progetti di ricerca universitari sull'I.A. e l'economia digitale. Scegliere una tesi sperimentale che preveda l'utilizzo di strumenti di analisi dei dati e di machine learning.
Certificazioni e corsi online
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e dell'analisi dei dati (es. Google AI Certification, AWS Certified Machine Learning – Specialty). Frequentare corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity.

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