MANAGEMENT E COMPUTER SCIENCE (ROMA)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di laurea triennale in Management and Computer Science presso la Luiss mira a formare studenti con competenze tecnico-informatiche, solide basi in scienze economiche, aziendali e giuridiche, e una forte vocazione internazionale. L'obiettivo è fornire una preparazione completa per affrontare le sfide della digitalizzazione, con particolare attenzione all'analisi dei dati e alla gestione dei processi aziendali.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un approccio multidisciplinare, combinando materie STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) con discipline aziendali, giuridiche ed economiche. Sono previsti approfondimenti nelle aree manageriali e di business più influenzate dalla trasformazione digitale. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, project work e studi di caso, con un forte focus sull'apprendimento pratico e l'applicazione delle conoscenze.
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiranno competenze nella raccolta, elaborazione e analisi dei dati, con l'obiettivo di estrarre informazioni utili per la gestione aziendale. Saranno in grado di comprendere e applicare i principi del management, dell'economia e del diritto, con una particolare attenzione alle implicazioni della I.A., della robotica e delle tecnologie digitali. Il corso sviluppa anche capacità di problem-solving, teamwork e comunicazione, fondamentali per il successo professionale.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore del management e delle scienze informatiche. L'automazione dei processi decisionali, l'analisi predittiva e l'ottimizzazione delle operazioni aziendali sono solo alcune delle applicazioni che stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende operano. L'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati, identificare modelli e tendenze, e prendere decisioni più informate e rapide. Questo porta a una maggiore efficienza, a una migliore customer experience e a nuovi modelli di business.
I laureati in Management e Computer Science si troveranno di fronte a opportunità significative, come la progettazione e l'implementazione di soluzioni di I.A., l'analisi di dati complessi e la gestione di progetti di trasformazione digitale. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di sviluppare nuove competenze e di collaborare efficacemente con sistemi di I.A.. Sarà fondamentale possedere una solida comprensione dei principi dell'I.A., delle sue applicazioni e delle sue implicazioni etiche.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in data science, machine learning e intelligenza artificiale. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di problem-solving, pensiero critico e comunicazione. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. sarà sempre più richiesta.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Competenze in data science e machine learning
Acquisire una solida base teorica e pratica in data science, machine learning e deep learning. Imparare a utilizzare strumenti come Python, R, TensorFlow e PyTorch. Approfondire la conoscenza degli algoritmi di I.A. e delle loro applicazioni nel business.Competenze di business intelligence e analisi predittiva
Sviluppare la capacità di utilizzare strumenti di business intelligence (es. Tableau, Power BI) per l'analisi dei dati e la creazione di report. Acquisire competenze in analisi predittiva per la previsione di trend e l'ottimizzazione dei processi decisionali.Competenze di leadership e gestione del cambiamento
Sviluppare capacità di leadership, comunicazione e gestione del cambiamento. Imparare a guidare team multidisciplinari e a gestire progetti di trasformazione digitale. Approfondire la conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e della responsabilità sociale delle imprese.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e articoli scientifici sull'I.A., il machine learning e le tecnologie emergenti. Seguire i principali esperti del settore e partecipare a webinar e conferenze.Sperimentazione e pratica
Sperimentare con progetti personali e partecipare a competizioni di data science (es. Kaggle). Mettere in pratica le competenze acquisite attraverso progetti reali e collaborazioni con aziende.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori nel campo dell'I.A.. Collaborare con team multidisciplinari e condividere conoscenze e competenze.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage e tirocini presso aziende all'avanguardia nell'I.A., nella data science e nella trasformazione digitale. Acquisire esperienza pratica e costruire una rete di contatti professionali.Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo sull'I.A. e il machine learning, sia in ambito accademico che aziendale. Contribuire alla creazione di nuove soluzioni e tecnologie.Certificazioni e corsi specialistici
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. (es. Google, AWS, Microsoft). Frequentare corsi specialistici e master per approfondire le proprie competenze.Segnala un problema
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