ECONOMIA, MANAGEMENT E METODI QUANTITATIVI
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Dottorato in Economia, Management e Metodi Quantitativi (DEMAQ) dell'Università del Salento si propone di formare figure professionali di elevata qualificazione, capaci di affrontare le sfide poste dall'evoluzione dei mercati e delle organizzazioni. Il corso mira a fornire una solida preparazione teorica e metodologica, integrando le conoscenze economiche, gestionali e quantitative. L'obiettivo è sviluppare competenze trasversali nell'analisi delle dinamiche delle imprese e dei mercati, con un focus particolare sull'innovazione e la sostenibilità, elementi chiave per il futuro del sistema economico.
Piano di studi
Il piano di studi del DEMAQ prevede un percorso formativo strutturato che include corsi avanzati, seminari di ricerca e attività di laboratorio. I dottorandi avranno l'opportunità di approfondire le proprie conoscenze in aree specifiche, come l'economia politica, l'economia aziendale, il management e i metodi quantitativi. È prevista la partecipazione attiva a gruppi di ricerca e la possibilità di svolgere periodi di studio e ricerca presso istituzioni internazionali. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, discussioni in aula, presentazioni di ricerca e attività di tutoraggio.
Competenze acquisite
Al termine del percorso formativo, i dottorandi avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi economica e gestionale, nella modellistica quantitativa e nella ricerca scientifica. Saranno in grado di condurre ricerche originali e di contribuire alla produzione di nuove conoscenze. Le competenze acquisite includono la capacità di analizzare dati complessi, di sviluppare modelli econometrici, di valutare politiche economiche e di gestire progetti di ricerca. I dottori di ricerca saranno preparati a ricoprire ruoli di responsabilità nel mondo accademico, nella consulenza e nelle istituzioni pubbliche e private.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'economia, del management e dei metodi quantitativi. L'automazione dei processi decisionali, l'analisi predittiva e la personalizzazione dei servizi sono solo alcune delle applicazioni che stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende operano e i mercati funzionano. L'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati (Big Data), identificare tendenze nascoste e ottimizzare le strategie aziendali, portando a una maggiore efficienza e competitività.
Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici. L'I.A. crea nuove figure professionali, come data scientist specializzati in economia e management, esperti di machine learning applicato all'analisi finanziaria e consulenti in I.A. per le imprese. 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.. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di prendere decisioni basate sui dati sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze specifiche, come la programmazione in Python e R, la conoscenza dei modelli di machine learning e la capacità di utilizzare strumenti di business intelligence. Sarà inoltre essenziale sviluppare capacità di pensiero critico, di problem-solving e di comunicazione, per interagire efficacemente con i sistemi di I.A. e per presentare i risultati delle analisi in modo chiaro e convincente.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Analisi avanzata dei dati e data storytelling
Imparare a utilizzare strumenti di analisi dei dati (Python, R, SQL) e a comunicare i risultati in modo efficace attraverso la data visualization. Approfondire le tecniche di data storytelling per rendere i dati comprensibili e persuasivi.Competenze in machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i modelli di machine learning e deep learning applicati all'economia e alla finanza. Studiare i framework più diffusi (TensorFlow, PyTorch) e partecipare a corsi online e workshop.Competenze di business intelligence e decision making
Sviluppare la capacità di utilizzare strumenti di business intelligence (Tableau, Power BI) per l'analisi dei dati aziendali e il supporto alle decisioni. Approfondire le metodologie di decision making basate sui dati.routine di successo
Lettura costante e aggiornamento
Seguire blog specializzati, riviste scientifiche e pubblicazioni di settore per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in I.A., economia e management. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar.Pratica e sperimentazione
Sperimentare con progetti personali e partecipare a competizioni di data science (Kaggle, DrivenData) per applicare le competenze acquisite e sviluppare nuove idee.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop per entrare in contatto con professionisti e ricercatori. Collaborare a progetti di ricerca e condividere le proprie conoscenze.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage e tirocini presso aziende che utilizzano l'I.A. per acquisire esperienza pratica e comprendere le sfide del mondo del lavoro. Cercare opportunità in settori come la finanza, il marketing e la consulenza.Progetti di ricerca applicata
Partecipare a progetti di ricerca applicata che coinvolgano l'I.A. e le sue applicazioni in economia e management. Collaborare con università e centri di ricerca.Certificazioni e corsi specialistici
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. (es. Google AI Certification, AWS Certified Machine Learning – Specialty) e frequentare corsi specialistici per approfondire le proprie competenze.Segnala un problema
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