Management internazionale, imprenditorialita' e finanza - International Management, Entrepreneurship and Finance (BERGAMO)

Università degli Studi di BERGAMO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea magistrale in International Management, Entrepreneurship and Finance (IMEF) presso l'Università degli Studi di Bergamo, interamente in lingua inglese, mira a formare professionisti capaci di operare in contesti economici e finanziari globali e in rapida evoluzione. Il corso si concentra sullo sviluppo di competenze hard e soft, necessarie per diventare manager, imprenditori e analisti capaci di guidare il cambiamento in un ambiente multiculturale. L'Università di Bergamo, grazie agli accordi di cooperazione internazionale, offre agli studenti un'esperienza immersiva in contesti internazionali sin dal primo anno, con programmi di mobilità all'estero e la possibilità di interagire con docenti e studenti provenienti da diverse parti del mondo. Il corso offre due curricula distinti: Management, Entrepreneurship, Marketing and Social Change (MEMS) e Management and Finance for International Markets (MAFIM), per consentire agli studenti di specializzarsi in base ai propri interessi e obiettivi di carriera.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un approccio didattico che combina lezioni frontali, case study, progetti sul campo, simulazioni e lavori di gruppo. Gli studenti hanno l'opportunità di sperimentare concretamente le conoscenze acquisite attraverso l'interazione con imprese nazionali e internazionali. Il curriculum MEMS si concentra sull'analisi di contesti economici e sociali complessi, sullo sviluppo di progetti imprenditoriali e sull'innovazione aziendale. Il curriculum MAFIM, invece, prepara gli studenti a lavorare in organizzazioni finanziarie e commerciali a livello globale, fornendo competenze specifiche in negoziazione finanziaria, commerciale e gestione del rischio.

  • Competenze acquisite

    I laureati in IMEF acquisiscono competenze in analisi strategica, gestione finanziaria, marketing internazionale, imprenditorialità e gestione del rischio. Sono in grado di comprendere e affrontare le sfide del mercato globale, di sviluppare e implementare strategie aziendali efficaci e di operare in un ambiente multiculturale. Le competenze acquisite includono anche la capacità di utilizzare strumenti di analisi avanzati, di comunicare efficacemente in inglese e di lavorare in team internazionali. I laureati sviluppano una mentalità imprenditoriale e la capacità di adattarsi ai cambiamenti del mercato.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore del management, dell'imprenditorialità e della finanza. L'automazione dei processi decisionali, l'analisi predittiva e l'utilizzo di algoritmi avanzati stanno ottimizzando le operazioni, migliorando l'efficienza e consentendo una maggiore personalizzazione dei servizi. Le aziende utilizzano l'I.A. per l'analisi dei dati di mercato, la gestione del rischio, l'ottimizzazione della supply chain e l'automazione delle attività di back-office. In finanza, l'I.A. viene impiegata per il trading algoritmico, la valutazione del credito e la prevenzione delle frodi.

  • Per i futuri laureati, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. Da un lato, l'I.A. crea nuove professioni e richiede competenze specialistiche in settori come l'analisi dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la gestione di piattaforme di I.A.. Dall'altro lato, l'automazione potrebbe portare alla riduzione di alcuni ruoli tradizionali. I laureati dovranno essere in grado di collaborare con l'I.A., di interpretare i risultati delle analisi e di prendere decisioni strategiche basate sui dati. Sarà fondamentale sviluppare una mentalità orientata all'innovazione e alla capacità di adattamento.

  • Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di comprendere i principi dell'I.A. e del machine learning, la capacità di analizzare grandi quantità di dati, la conoscenza degli strumenti di visualizzazione dei dati e la capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e della privacy dei dati sarà sempre più importante. La capacità di pensiero critico e di problem-solving rimarrà fondamentale per affrontare le sfide del futuro.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data storytelling
Acquisire competenze nell'utilizzo di strumenti di analisi dati (Python, R), nella visualizzazione dei dati (Tableau, Power BI) e nella capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi. Approfondire le tecniche di data storytelling per presentare i dati in modo chiaro e persuasivo.
Comprensione dell'i.a. e del machine learning
Seguire corsi online (Coursera, edX, Udacity) e leggere libri sull'I.A. e il machine learning (es. "Deep Learning with Python" di François Chollet). Comprendere i principi fondamentali degli algoritmi di machine learning e le loro applicazioni nel settore finanziario e del management.
Competenze di business intelligence e automazione
Imparare a utilizzare strumenti di business intelligence (es. Tableau, Power BI) e piattaforme di automazione dei processi (es. UiPath, Automation Anywhere). Sviluppare la capacità di identificare e automatizzare i processi aziendali per migliorare l'efficienza.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente pubblicazioni specializzate (es. Harvard Business Review, MIT Sloan Management Review) e seguire i principali blog e podcast sull'I.A., il management e la finanza. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.
Networking e partecipazione a eventi
Partecipare a conferenze, workshop e seminari sull'I.A., il management e la finanza. Connettersi con professionisti del settore su LinkedIn e partecipare a gruppi di discussione per ampliare la propria rete professionale.
Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare nuove tecnologie e approcci. Dedicare tempo all'apprendimento continuo, seguendo corsi online, leggendo libri e partecipando a progetti pratici per consolidare le proprie competenze.

esperienze utili

Stage in aziende innovative
Effettuare stage in aziende che utilizzano l'I.A. e le tecnologie digitali per acquisire esperienza pratica. Cercare opportunità in settori come la finanza, il marketing, la consulenza e la gestione della supply chain.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo sull'I.A. e il machine learning, sia all'interno dell'università che in collaborazione con aziende. Sviluppare competenze nella prototipazione e nell'implementazione di soluzioni basate sull'I.A..
Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Queste esperienze offrono l'opportunità di risolvere problemi reali e di sviluppare soluzioni innovative.

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