Economia e Statistica per le Organizzazioni (TORINO)

Università degli Studi di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni presso l'Università degli Studi di Torino si propone di formare studenti capaci di interpretare la complessità delle relazioni economiche attraverso l'analisi teorica e statistica dei dati. L'obiettivo è fornire una solida preparazione metodologica e analitica, con particolare attenzione all'utilizzo di strumenti quantitativi e all'interpretazione di dati complessi.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo che include corsi di matematica, statistica, economia, diritto ed elementi di storia economica. Un elemento distintivo è l'utilizzo di laboratori per tradurre la teoria in pratica, con esercitazioni applicative. Sono previste anche esperienze di studio e lavoro all'estero per arricchire l'offerta formativa.
Competenze acquisite
I laureati acquisiranno competenze nell'analisi economica e statistica, nella gestione e interpretazione di dati, e nella modellizzazione di fenomeni economici. Saranno in grado di utilizzare strumenti informatici e software specifici per l'analisi dei dati. La formazione mira a sviluppare capacità di problem solving, autonomia di giudizio e capacità di comunicazione.

Ogni brillante carriera inizia con una scelta consapevole

Confrontati con un esperto e scopri percorsi universitari perfettamente allineati ai tuoi talenti

Prenota orientamento

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'economia e della statistica, automatizzando l'analisi dei dati, migliorando la previsione economica e ottimizzando i processi decisionali. Algoritmi avanzati e tecniche di machine learning consentono di elaborare grandi quantità di dati (Big Data) con una velocità e precisione senza precedenti. Questo porta a una maggiore efficienza nell'analisi di mercato, nella gestione del rischio e nella pianificazione strategica.
I laureati in economia e statistica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare modelli predittivi, analizzare trend emergenti e fornire consulenza basata sui dati. Tuttavia, dovranno affrontare anche la sfida dell'automazione, con alcuni compiti tradizionali che potrebbero essere svolti dall'I.A. Sarà fondamentale sviluppare competenze nell'interpretazione dei risultati, nella comunicazione efficace e nella collaborazione con sistemi intelligenti.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in data science, machine learning e business intelligence. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di pensiero critico, problem solving e adattabilità. La capacità di comprendere e comunicare i risultati dell'analisi dei dati, e di collaborare con specialisti I.A., sarà un fattore chiave per il successo.

Il tuo potenziale merita la strategia giusta

Prenota una consulenza di analisi professionale dei percorsi formativi, delle competenze e le tendenze occupazionali

Verifica disponibilità

Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Data science e machine learning

Acquisire familiarità con i concetti fondamentali di data science e machine learning, inclusi algoritmi di regressione, classificazione e clustering. Imparare a utilizzare librerie Python come scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. Approfondire la conoscenza delle tecniche di data visualization.

Business intelligence e data visualization

Sviluppare competenze nell'utilizzo di strumenti di business intelligence come Tableau e Power BI. Imparare a creare dashboard interattivi e a comunicare efficacemente i risultati dell'analisi dei dati. Approfondire le tecniche di data storytelling.

Competenze di comunicazione e storytelling

Migliorare le capacità di comunicazione, sia scritta che orale, per spiegare concetti complessi in modo chiaro e conciso. Sviluppare capacità di storytelling per presentare i risultati dell'analisi dei dati in modo coinvolgente e persuasivo. Praticare la presentazione di dati a diversi tipi di pubblico.

routine di successo

Lettura costante e aggiornamento

Seguire regolarmente blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche nel campo dell'I.A., dell'economia e della statistica. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.

Pratica costante con i dati

Lavorare regolarmente su progetti di analisi dei dati, utilizzando set di dati reali o simulati. Partecipare a competizioni di data science come Kaggle per mettere alla prova le proprie competenze e imparare dagli altri.

Networking e collaborazione

Partecipare a conferenze e workshop nel settore dell'I.A. e dell'economia. Entrare a far parte di community online e gruppi di discussione per condividere conoscenze e collaborare con altri professionisti. Cercare opportunità di mentorship.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative

Cercare stage o tirocini presso aziende che utilizzano l'I.A. per l'analisi dei dati e la presa di decisioni. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di applicare le competenze teoriche in un contesto reale. Focalizzarsi su aziende nel settore finanziario, consulenza, marketing o ricerca.

Progetti di ricerca e sviluppo

Partecipare a progetti di ricerca presso l'università o in collaborazione con aziende. Questo permette di approfondire la conoscenza di specifici argomenti e di sviluppare competenze nella modellizzazione, simulazione e valutazione di modelli I.A..

Certificazioni e corsi online

Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e della data science, come quelle offerte da Google, Microsoft o AWS. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX o Udacity per acquisire competenze specifiche e rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie.

Vedi info corso

Segnala un problema