Economia internazionale e mercati finanziari (TRIESTE)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di laurea triennale in Economia internazionale e mercati finanziari presso l'Università degli Studi di Trieste mira a formare laureati con una solida preparazione nelle discipline economiche, sia teoriche che applicative, e una buona conoscenza delle discipline aziendali, giuridiche e matematico-statistiche. L'obiettivo è fornire agli studenti gli strumenti per comprendere e analizzare i fenomeni economici a livello micro e macro, con particolare attenzione ai comportamenti delle imprese, alle dinamiche dei mercati, alla politica economica e alle relazioni economiche internazionali. Il corso offre due curricula: Economia Internazionale e Economics and Financial Markets (interamente in inglese), per rispondere alle diverse esigenze degli studenti.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'acquisizione di conoscenze di base nelle scienze economiche e nelle tecniche per la loro applicazione, lo sviluppo di capacità di modellizzazione dei fenomeni economici e l'applicazione di strumenti analitici per l'interpretazione dei mercati finanziari. Il curriculum Economics and Financial Markets, in particolare, approfondisce le tematiche dei mercati finanziari, dell'economia finanziaria e delle istituzioni finanziarie. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, testimonianze di esperti e la possibilità di tirocini e periodi di studio all'estero.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze nell'analisi economica, nella comprensione dei mercati finanziari, nella modellizzazione dei fenomeni economici e nell'applicazione di strumenti analitici. Saranno in grado di valutare, progettare e utilizzare prodotti finanziari (nel curriculum in inglese) e di analizzare i mercati finanziari nazionali e internazionali. Il corso fornisce una solida base per l'inserimento nel mondo del lavoro in diversi settori dell'economia e della finanza.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'economia e della finanza. L'automazione dei processi, l'analisi avanzata dei dati e l'utilizzo di algoritmi di machine learning stanno rivoluzionando l'analisi finanziaria, la gestione del rischio, il trading e la consulenza. Le I.A. è in grado di elaborare grandi quantità di dati in tempo reale, identificando tendenze e modelli che gli esseri umani potrebbero non cogliere, migliorando l'efficienza e la precisione delle decisioni.
Per i laureati in Economia internazionale e mercati finanziari, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. Da un lato, l'I.A. crea nuove opportunità di lavoro in settori come l'analisi dei dati finanziari, lo sviluppo di algoritmi di trading e la consulenza in I.A. per la finanza. Dall'altro lato, l'automazione potrebbe ridurre la domanda di alcune figure professionali tradizionali. I laureati dovranno quindi sviluppare nuove competenze per rimanere competitivi, come la capacità di interpretare i risultati dell'I.A., di collaborare con i sistemi di I.A. e di comprendere le implicazioni etiche dell'utilizzo dell'I.A. nella finanza.
Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze specifiche, come la conoscenza dei linguaggi di programmazione (Python, R), la comprensione dei modelli di machine learning, la capacità di interpretare e comunicare i risultati dell'analisi dei dati e la familiarità con le piattaforme di big data. Sarà inoltre fondamentale sviluppare competenze trasversali, come il pensiero critico, la capacità di problem solving e la flessibilità, per adattarsi ai rapidi cambiamenti del settore.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo nel settore dell'economia e della finanza, sfruttando al meglio le opportunità offerte dall'I.A.
competenze da sviluppare
Analisi dei dati e data visualization
Imparare a utilizzare Python, R e librerie come Pandas, Matplotlib e Seaborn per l'analisi dei dati finanziari. Acquisire competenze nella creazione di dashboard e report visivi efficaci per comunicare i risultati in modo chiaro e conciso.Machine learning e deep learning
Studiare i concetti fondamentali del machine learning e del deep learning, con particolare attenzione alle applicazioni in finanza (previsione dei prezzi, gestione del rischio, rilevamento delle frodi). Approfondire l'utilizzo di framework come TensorFlow e PyTorch.Competenze di business intelligence e reporting
Acquisire familiarità con strumenti di business intelligence come Tableau o Power BI per creare report e dashboard interattivi. Sviluppare capacità di comunicazione e presentazione per illustrare i risultati dell'analisi in modo efficace.routine di successo
Lettura costante e aggiornamento
Seguire blog, riviste specializzate e pubblicazioni accademiche nel campo della finanza e dell'I.A.. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.Pratica costante e progetti personali
Svolgere progetti personali per applicare le competenze acquisite. Partecipare a competizioni di data science e hackathon per mettersi alla prova e ampliare il proprio portfolio.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop per entrare in contatto con professionisti e aziende. Collaborare con altri studenti e professionisti su progetti di ricerca e sviluppo.esperienze utili
Tirocini e stage in aziende innovative
Cercare opportunità di tirocinio o stage in aziende che utilizzano l'I.A. nella finanza (fintech, società di consulenza, hedge fund). Scegliere aziende che offrono l'opportunità di lavorare su progetti reali e di apprendere da professionisti esperti.Partecipazione a progetti di ricerca
Collaborare con professori e ricercatori universitari su progetti di ricerca legati all'I.A. e alla finanza. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati a conferenze.Corsi online e certificazioni
Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity per acquisire competenze specifiche in data science, machine learning e finanza. Ottenere certificazioni riconosciute dal settore (es. CFA, certificazioni Google, AWS).Segnala un problema
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