Flex Executive Master in Business Administration
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Flex Executive Master in Business Administration (EMBA) della Luiss mira a formare leader capaci di affrontare le sfide del mercato globale, con un focus specifico sulle politiche commerciali strategiche e le negoziazioni climatiche. Il programma si concentra sullo sviluppo di competenze avanzate nell'analisi economica, nella gestione strategica e nell'utilizzo di strumenti di intelligenza digitale. L'obiettivo è fornire ai partecipanti gli strumenti necessari per interpretare e influenzare le dinamiche geopolitiche ed economiche, con unattenzione particolare alle relazioni tra l'Europa e le altre potenze mondiali.
Piano di studi
Il piano di studi del Flex EMBA Luiss è strutturato per offrire una formazione completa e flessibile. Il programma include corsi intensivi, workshop interattivi e progetti di gruppo, con unenfasi sull'apprendimento esperienziale e l'applicazione pratica delle conoscenze. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, case study, simulazioni di negoziazione e l'utilizzo di piattaforme digitali per l'analisi dei dati e la collaborazione a distanza. Il curriculum è costantemente aggiornato per riflettere le ultime tendenze del mercato e le innovazioni tecnologiche.
Competenze acquisite
Al termine del Flex EMBA, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate in diversi ambiti, tra cui: analisi strategica, gestione finanziaria, negoziazione internazionale, leadership e comunicazione efficace. Saranno in grado di sviluppare e implementare strategie aziendali complesse, di valutare i rischi e le opportunità del mercato globale e di utilizzare strumenti di intelligenza digitale per prendere decisioni informate. Inoltre, avranno sviluppato una solida rete di contatti professionali e una comprensione approfondita delle dinamiche politiche ed economiche internazionali.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore del business administration, automatizzando processi, migliorando l'analisi dei dati e offrendo nuove opportunità per la presa di decisioni strategiche. Strumenti basati sull'I.A., come l'analisi predittiva, il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), sono sempre più utilizzati per ottimizzare le operazioni, prevedere le tendenze del mercato e personalizzare l'esperienza del cliente. L'I.A. sta anche facilitando la creazione di modelli di business più efficienti e sostenibili, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.
Per i futuri laureati, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. La domanda di professionisti in grado di comprendere e utilizzare l'I.A. nel business è in crescita esponenziale. I laureati con competenze in analisi dei dati, intelligenza artificiale e gestione strategica saranno molto ricercati. Tuttavia, l'automazione dei processi potrebbe anche portare alla scomparsa di alcune posizioni tradizionali. Sarà quindi fondamentale per i professionisti del futuro sviluppare competenze trasversali, come la capacità di risolvere problemi complessi, il pensiero critico e la creatività, per rimanere competitivi.
Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive, come la capacità di interpretare i risultati dell'I.A., di comunicare efficacemente con i team tecnici e di integrare l'I.A. nelle strategie aziendali. La conoscenza dei framework di I.A., delle piattaforme di cloud computing e delle tecniche di visualizzazione dei dati sarà sempre più importante. Inoltre, la capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di apprendere continuamente nuove competenze sarà essenziale per il successo professionale.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Comprensione dei principi dell'i.a. e del machine learning
Acquisire una solida base sui concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning, inclusi algoritmi, modelli e applicazioni pratiche. Approfondire la conoscenza di strumenti come Python e librerie come TensorFlow e PyTorch. Leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.Analisi e interpretazione dei dati
Sviluppare competenze avanzate nell'analisi dei dati, inclusa la capacità di raccogliere, pulire, analizzare e interpretare grandi quantità di dati. Imparare a utilizzare strumenti di data visualization come Tableau e Power BI. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera e edX.Competenze di business intelligence e data strategy
Acquisire competenze nella definizione e implementazione di strategie basate sui dati. Comprendere come l'I.A. può essere utilizzata per migliorare il processo decisionale e ottimizzare le performance aziendali. Studiare framework come CRISP-DM per la gestione dei progetti di data science.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e articoli scientifici sull'I.A., il machine learning e le loro applicazioni nel business. Seguire i principali esperti del settore sui social media, come LinkedIn e Twitter. Iscriversi a newsletter e podcast per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con strumenti e piattaforme di I.A., creando prototipi e testando nuove idee. Partecipare a hackathon e competizioni di data science per applicare le proprie competenze in contesti reali. Utilizzare Google Colab e altri ambienti di sviluppo cloud per sperimentare senza costi elevati.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi, conferenze e workshop sull'I.A. e il business. Entrare in contatto con professionisti del settore, ricercatori e imprenditori. Collaborare a progetti di gruppo e condividere le proprie conoscenze e competenze. Utilizzare LinkedIn per connettersi con professionisti e partecipare a gruppi di discussione.esperienze utili
Progetti di consulenza sull'i.a.
Partecipare a progetti di consulenza che coinvolgano l'implementazione di soluzioni di I.A. per aziende. Acquisire esperienza pratica nella definizione di strategie, nell'analisi dei dati e nell'implementazione di modelli di machine learning. Collaborare con team multidisciplinari e imparare a comunicare efficacemente con i clienti.Stage in aziende innovative
Effettuare stage in aziende che utilizzano l'I.A. per trasformare il proprio business. Acquisire esperienza diretta nell'applicazione dell'I.A. in contesti reali. Imparare a lavorare in team dinamici e a risolvere problemi complessi. Scegliere aziende che investono in ricerca e sviluppo e che offrono opportunità di crescita professionale.Partecipazione a programmi di accelerazione
Partecipare a programmi di accelerazione per startup che utilizzano l'I.A. per sviluppare nuovi prodotti e servizi. Acquisire competenze imprenditoriali e imparare a gestire un'azienda in un ambiente dinamico e competitivo. Entrare in contatto con investitori e mentor che possono supportare la crescita professionale.Segnala un problema
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