ECONOMIA ED ORGANIZZAZIONE AZIENDALE (CASAMASSIMA)

LUM "Giuseppe Degennaro"

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea in Economia e Organizzazione Aziendale (EOA) presso la LUM "Giuseppe Degennaro" mira a fornire una visione completa del mondo aziendale e del sistema competitivo. L'obiettivo è sviluppare competenze di management a 360 gradi, coprendo aree cruciali come marketing, strategia, organizzazione, contabilità, programmazione e controllo, e finanza. Il corso si propone di formare professionisti capaci di affrontare le sfide del mercato del lavoro, sia in contesti aziendali che nella libera professione.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un primo biennio dedicato all'acquisizione di solide basi in economia, management, diritto, matematica e statistica. Il terzo anno offre piani di studio consigliati per approfondire le conoscenze in ambiti specifici, come il marketing, o per prepararsi a studi magistrali. Sono previsti corsi in lingua inglese per favorire un'apertura internazionale e un tirocinio obbligatorio al terzo anno, oltre a seminari e workshop per l'orientamento professionale. La LUM offre anche seminari per lo sviluppo di competenze trasversali e per l'inserimento nel mondo del lavoro.

  • Competenze acquisite

    I laureati in EOA acquisiscono competenze in analisi e gestione aziendale, marketing, finanza, e organizzazione. Sono in grado di interpretare dati economici, sviluppare strategie, gestire progetti e comunicare efficacemente. Il corso fornisce anche competenze utili per l'utilizzo di strumenti digitali e per l'analisi dei dati, fondamentali nel contesto attuale. I laureati sono preparati per proseguire gli studi magistrali o per inserirsi nel mondo del lavoro in diverse posizioni manageriali.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando profondamente il settore dell'economia e organizzazione aziendale. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'ottimizzazione delle operazioni sono sempre più guidate da algoritmi di I.A.. Strumenti come il machine learning e il deep learning vengono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati, prevedere le tendenze del mercato, personalizzare le strategie di marketing e migliorare l'efficienza operativa. L'I.A. sta anche influenzando la gestione delle risorse umane, la finanza e la contabilità, automatizzando compiti ripetitivi e fornendo insight strategici.

  • Per i futuri laureati in Economia e Organizzazione Aziendale, le opportunità sono molteplici. La capacità di comprendere e utilizzare gli strumenti di I.A., insieme alle competenze tradizionali di management, sarà fondamentale. Le aziende cercheranno professionisti in grado di integrare l'I.A. nelle loro strategie, di interpretare i risultati dell'analisi dei dati e di prendere decisioni informate. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di sviluppare nuove competenze e di collaborare efficacemente con i sistemi di I.A..

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze specifiche come l'analisi dei dati, la programmazione (in particolare Python), la conoscenza dei modelli di machine learning e la capacità di interpretare i risultati. Sarà essenziale sviluppare anche competenze trasversali come il pensiero critico, la capacità di risolvere problemi complessi e la comunicazione efficace. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno cruciali per rimanere competitivi in un ambiente in rapida evoluzione.

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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 visualizzare i dati in modo efficace e a comunicare i risultati in modo chiaro e persuasivo, utilizzando tecniche di data storytelling. Approfondire la conoscenza dei modelli di machine learning e deep learning applicati al business.
Competenze di programmazione e sviluppo software
Acquisire familiarità con linguaggi di programmazione come Python e Java. Imparare a sviluppare applicazioni e script per automatizzare processi aziendali e per l'analisi dei dati. Comprendere i principi dell'intelligenza artificiale e del machine learning per poter collaborare con i team di sviluppo.
Competenze di business intelligence e reporting
Utilizzare strumenti di business intelligence come Tableau, Power BI e Qlik Sense per creare dashboard e report interattivi. Imparare a interpretare i dati e a fornire insight utili per il processo decisionale. Sviluppare competenze nella creazione di report personalizzati e nella presentazione dei risultati.

routine di successo

Lettura e apprendimento continuo
Dedicare tempo quotidiano alla lettura di pubblicazioni specializzate, blog e articoli scientifici sull'I.A., il management e l'innovazione tecnologica. Iscriversi a newsletter e seguire esperti del settore per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze. Partecipare a corsi online e workshop per acquisire nuove competenze.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con nuove tecnologie e strumenti di I.A., anche attraverso progetti personali o collaborazioni. Creare prototipi di soluzioni basate sull'I.A. per risolvere problemi aziendali. Partecipare a hackathon e competizioni per mettere in pratica le proprie competenze.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop per incontrare professionisti e creare una rete di contatti. Collaborare con colleghi e team multidisciplinari per sviluppare progetti innovativi. Condividere le proprie conoscenze e competenze attraverso blog, social media e presentazioni.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare opportunità di stage e tirocini in aziende che utilizzano l'I.A. e le tecnologie digitali per trasformare i propri processi. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione dell'I.A. al business. Lavorare a stretto contatto con professionisti esperti per apprendere le migliori pratiche.
Progetti di consulenza e advisory
Partecipare a progetti di consulenza o advisory per aziende che desiderano implementare soluzioni basate sull'I.A.. Acquisire esperienza nella definizione di strategie, nell'analisi dei dati e nell'implementazione di soluzioni. Sviluppare competenze nella gestione dei progetti e nella comunicazione con i clienti.
Partecipazione a progetti di ricerca
Collaborare con università e centri di ricerca su progetti legati all'I.A. e al machine learning. Acquisire competenze nella ricerca scientifica e nello sviluppo di nuove soluzioni. Pubblicare articoli e presentare i risultati delle proprie ricerche.

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