Economia, Finanza e Governance degli Investitori Istituzionali
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Master in Economia, Finanza e Governance degli Investitori Istituzionali (EFGII) offerto dalla Luiss Guido Carli si propone di formare esperti di eccellenza nel settore economico-finanziario, con un focus specifico sulla governance e la gestione degli investimenti sociali e di welfare, in un contesto europeo e internazionale. Il corso mira a sviluppare competenze tecniche e analitiche di alto livello, preparando i partecipanti a operare efficacemente in istituzioni nazionali ed europee, o a gestire i rapporti tra queste ultime e le realtà nazionali. L'obiettivo è quello di formare figure professionali capaci di migliorare la qualità degli investitori istituzionali, previdenziali e non, nel panorama attuale.
Piano di studi
Il piano di studi del Master EFGII prevede un approccio multidisciplinare, combinando lezioni frontali, seminari, workshop e project work. Il curriculum include corsi avanzati in finanza, economia, diritto, governance e gestione degli investimenti. Le metodologie didattiche sono orientate all'apprendimento pratico, con un forte coinvolgimento in casi studio reali e simulazioni. Sono previste attività di ricerca e analisi, con l'obiettivo di sviluppare capacità di problem-solving e di decision-making.
Competenze acquisite
I partecipanti al Master EFGII acquisiscono competenze specialistiche in diversi ambiti, tra cui: analisi finanziaria, gestione del rischio, valutazione degli investimenti, governance degli investitori istituzionali, diritto societario e finanziario, economia del welfare. Il corso sviluppa anche competenze trasversali, come la capacità di lavorare in team, di comunicare efficacemente e di gestire progetti complessi. I laureati saranno in grado di interpretare e analizzare dati finanziari complessi, di valutare opportunità di investimento e di contribuire a decisioni strategiche.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della finanza e degli investimenti. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'utilizzo di algoritmi avanzati stanno diventando strumenti indispensabili per la gestione degli investimenti, l'analisi del rischio e la valutazione delle opportunità. Le piattaforme di trading algoritmico e i robo-advisor stanno modificando il modo in cui gli investimenti vengono gestiti, offrendo nuove possibilità ma anche nuove sfide.
Per i futuri laureati in Economia, Finanza e Governance degli Investitori Istituzionali, le opportunità sono molteplici. L'I.A. crea la necessità di professionisti in grado di sviluppare, implementare e gestire sistemi di I.A. nel settore finanziario. Allo stesso tempo, la crescente complessità richiede una maggiore attenzione all'etica, alla trasparenza e alla regolamentazione. I laureati dovranno essere in grado di collaborare con le macchine, interpretando i risultati dell'analisi algoritmica e prendendo decisioni informate.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in data science, machine learning, e analisi dei big data. La capacità di comprendere e interpretare i modelli algoritmici, insieme a una solida conoscenza dei principi finanziari e della governance, sarà fondamentale. Inoltre, le competenze trasversali, come la comunicazione, il pensiero critico e la capacità di adattamento, saranno sempre più importanti per avere successo in un ambiente in continua evoluzione.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Analisi dei dati e data visualization
Imparare a utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas e Matplotlib per analizzare grandi quantità di dati finanziari e visualizzarli in modo efficace. Approfondire la conoscenza di Tableau o Power BI per la creazione di dashboard interattivi.Machine learning e deep learning applicati alla finanza
Acquisire familiarità con i modelli di machine learning e deep learning utilizzati per la previsione dei mercati finanziari, la gestione del rischio e la rilevazione di frodi. Studiare TensorFlow e PyTorch per la costruzione di modelli predittivi.Competenze di cybersecurity e gestione del rischio digitale
Comprendere i rischi legati alla sicurezza dei dati e alle minacce informatiche nel settore finanziario. Seguire corsi di certificazione come Certified Information Systems Security Professional (CISSP) o Certified Information Security Manager (CISM).routine di successo
Lettura costante e aggiornamento professionale
Seguire regolarmente pubblicazioni specializzate come The Economist, Financial Times, e Harvard Business Review. Iscriversi a newsletter e blog di settore per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e innovazioni.Networking e partecipazione a eventi del settore
Partecipare a conferenze, workshop e seminari organizzati da istituzioni finanziarie e associazioni di categoria. Utilizzare LinkedIn per connettersi con professionisti del settore e ampliare la propria rete di contatti.Sviluppo del pensiero critico e decision making basato sui dati
Praticare l'analisi critica dei dati e delle informazioni. Sviluppare la capacità di valutare le fonti, identificare i bias e prendere decisioni informate basate sull'evidenza. Utilizzare framework come il Design Thinking per affrontare i problemi in modo creativo e strutturato.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare opportunità di stage in fintech, hedge fund che utilizzano I.A., o società di consulenza specializzate in trasformazione digitale. Scegliere aziende che investono in ricerca e sviluppo e che offrono esposizione a tecnologie all'avanguardia.Partecipazione a progetti di ricerca e sviluppo
Collaborare con università e centri di ricerca su progetti relativi all'I.A. e alla finanza. Pubblicare articoli e presentare i risultati delle proprie ricerche a conferenze di settore.Certificazioni e corsi specialistici
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore finanziario e tecnologico, come Chartered Financial Analyst (CFA), Financial Risk Manager (FRM) o certificazioni in data science. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity.Segnala un problema
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