Economics - Scienze economiche (UDINE)

Università degli Studi di UDINE

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea Magistrale in Economics-Scienze economiche presso l'Università degli Studi di Udine mira a fornire una conoscenza avanzata della teoria economica, sia a livello microeconomico che macroeconomico. L'obiettivo è sviluppare la capacità di applicare la teoria economica in diversi contesti, con particolare attenzione all'analisi di temi e problemi di politica economica. Il corso offre anche una solida formazione in ambito statistico-econometrico, aziendale e giuridico, garantendo una preparazione ampia e flessibile per l'inserimento nel mondo del lavoro.

  • Piano di studi

    Il curriculum prevede due opzioni: Standard e Internazionale. Il curriculum Internazionale offre la possibilità di conseguire un double degree con l'Università di Graz. I corsi sono erogati in lingua inglese. Il curriculum Standard è ad accesso libero, mentre il curriculum Internazionale prevede un numero programmato di posti. Il piano di studi include corsi di teoria economica, economia applicata, metodi matematici e statistici, e materie complementari in ambito aziendale e giuridico. È prevista la frequenza di un semestre a Graz per il double degree.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiranno una solida base nella teoria economica, nella sua applicazione e nella politica economica. Saranno in grado di analizzare problemi economici complessi, utilizzare strumenti statistici ed econometrici, e comprendere le dinamiche aziendali e giuridiche. La formazione fornirà le competenze necessarie per svolgere attività specialistiche e dirigenziali in diversi settori, come centri di ricerca, società di consulenza, pubbliche amministrazioni, banche e imprese.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore dell'economia attraverso l'automazione di processi, l'analisi avanzata dei dati e la creazione di nuovi modelli predittivi. Le aziende e le istituzioni utilizzano sempre più l'I.A. per analizzare grandi quantità di dati economici, prevedere le tendenze di mercato, ottimizzare le strategie di investimento e automatizzare le attività di routine. Questo porta a una maggiore efficienza e a decisioni più informate, ma anche a una crescente domanda di competenze specialistiche.

  • I futuri laureati in economia dovranno affrontare sia opportunità che sfide. L'I.A. creerà nuove opportunità di lavoro nell'analisi dei dati, nello sviluppo di modelli e nella consulenza strategica. Tuttavia, l'automazione potrebbe ridurre la domanda di alcune competenze tradizionali. I laureati dovranno essere in grado di collaborare con l'I.A., interpretare i risultati dei modelli e fornire un'analisi critica. Sarà fondamentale sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la comunicazione e la capacità di risolvere problemi complessi.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in data science, machine learning e intelligenza artificiale. La conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python e R sarà essenziale. Inoltre, la capacità di comprendere e interpretare i modelli di I.A., di comunicare efficacemente i risultati e di applicare il pensiero critico saranno fondamentali per avere successo in questo settore in evoluzione.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Acquisire competenze avanzate nell'analisi di grandi quantità di dati (big data), utilizzando strumenti come Python, R e SQL. Sviluppare capacità di visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente i risultati.
Machine learning e modelli predittivi
Studiare i fondamenti del machine learning e delle tecniche di modellazione predittiva. Imparare a utilizzare librerie come TensorFlow e PyTorch per sviluppare modelli economici.
Comprensione dell'intelligenza artificiale e delle sue implicazioni etiche
Acquisire una solida comprensione dei principi dell'I.A. e delle sue applicazioni in economia. Approfondire le implicazioni etiche dell'I.A., come la privacy dei dati e la trasparenza algoritmica.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche e di settore
Seguire regolarmente le pubblicazioni di economisti e ricercatori di spicco, come quelle del FMI, della Banca Mondiale e di riviste accademiche di settore. Iscriversi a newsletter specializzate.
Pratica regolare della programmazione e dell'analisi dei dati
Dedica tempo ogni settimana alla pratica della programmazione e dell'analisi dei dati. Partecipare a competizioni di data science (ad esempio, Kaggle) per mettere alla prova le proprie competenze.
Networking e partecipazione a eventi del settore
Partecipare a conferenze, workshop e seminari sull'I.A. e l'economia. Costruire una rete di contatti con professionisti del settore e ricercatori.

esperienze utili

Stage o tirocini in aziende che utilizzano l'i.a.
Cercare opportunità di stage o tirocini in aziende che applicano l'I.A. nell'analisi economica, nella finanza o nel marketing. Questo fornisce esperienza pratica e la possibilità di applicare le competenze acquisite.
Progetti di ricerca sull'i.a. e l'economia
Partecipare a progetti di ricerca che esplorano l'impatto dell'I.A. sull'economia. Collaborare con professori e ricercatori per sviluppare modelli e analizzare dati.
Corsi online e certificazioni
Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity per acquisire competenze specifiche in data science, machine learning e I.A. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore.

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