Master in Corporate and Real Estate Finace

LUM "Giuseppe Degennaro"

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il MACREF della LUM "Giuseppe Degennaro" è progettato per fornire una formazione completa sugli strumenti di finanza applicabili ai diversi contesti aziendali e del mercato finanziario. Il master si propone di formare professionisti in grado di affrontare le sfide del settore, offrendo una solida base teorica e pratica. Il programma mira a sviluppare competenze specifiche per l'analisi finanziaria, la valutazione di investimenti, la gestione del rischio e le operazioni di finanza immobiliare.
Piano di studi
Il piano di studi del MACREF include corsi avanzati di finanza aziendale, mercati finanziari, real estate finance e corporate governance. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, case studies, simulazioni di mercato e project work. Sono previsti interventi di professionisti del settore e visite aziendali per favorire l'apprendimento pratico e l'interazione con il mondo del lavoro.
Competenze acquisite
Al termine del MACREF, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate in analisi finanziaria, valutazione di aziende, gestione del rischio, finanza immobiliare e pianificazione finanziaria. Saranno in grado di interpretare i dati finanziari, valutare le opportunità di investimento, gestire le operazioni di finanza straordinaria e sviluppare strategie finanziarie efficaci. Avranno, inoltre, una solida conoscenza delle normative e delle best practices del settore.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della finanza, automatizzando processi e migliorando l'efficienza. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per l'analisi dei dati finanziari, la previsione dei mercati, la gestione del rischio e l'individuazione di frodi. L'automazione dei processi, come la valutazione del credito e l'elaborazione delle transazioni, sta riducendo i costi e aumentando la velocità delle operazioni.
Per i futuri laureati del MACREF, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. L'automazione potrebbe ridurre la domanda di alcune attività tradizionali, ma creerà anche nuove opportunità in settori come l'analisi di dati finanziari, lo sviluppo di algoritmi di trading e la gestione di sistemi di I.A. finanziaria. I professionisti dovranno adattarsi a un ambiente di lavoro in cui la collaborazione tra umani e macchine sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in analisi dei dati, machine learning, programmazione e intelligenza artificiale. La capacità di interpretare i risultati degli algoritmi, di comprendere i modelli di dati e di comunicare efficacemente con i sistemi di I.A. sarà cruciale. Inoltre, la conoscenza delle normative e delle implicazioni etiche dell'I.A. nella finanza sarà sempre più importante.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Analisi avanzata dei dati finanziari

Acquisire competenze nell'utilizzo di strumenti di data analytics (Python, R), machine learning e intelligenza artificiale per l'analisi predittiva e la valutazione del rischio. Approfondire la conoscenza delle fonti di dati finanziari e delle tecniche di visualizzazione.

Competenze di programmazione e sviluppo di algoritmi

Imparare a programmare in Python o altri linguaggi pertinenti per lo sviluppo di modelli finanziari e algoritmi di trading. Comprendere i principi di machine learning e deep learning per la creazione di modelli predittivi.

Competenze di comunicazione e interpretazione dei risultati dell'i.a.

Sviluppare la capacità di interpretare i risultati generati dai modelli di I.A., comunicare efficacemente le scoperte e prendere decisioni basate sui dati. Acquisire familiarità con le tecniche di data storytelling e visualizzazione dei dati.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante

Seguire regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e riviste del settore finanziario e tecnologico. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi dell'I.A. nella finanza.

Networking e partecipazione a eventi

Partecipare a conferenze, workshop e seminari sull'I.A. e la finanza. Costruire una rete di contatti con professionisti del settore, ricercatori e sviluppatori per scambiare idee e opportunità.

Sperimentazione e apprendimento continuo

Sperimentare con strumenti e piattaforme di I.A. per la finanza, come Bloomberg Terminal o Refinitiv Eikon. Partecipare a corsi online e workshop per acquisire nuove competenze e certificazioni.

esperienze utili

Stage e progetti di ricerca sull'i.a.

Cercare opportunità di stage presso aziende che utilizzano l'I.A. nella finanza, come banche, società di gestione patrimoniale o fintech. Partecipare a progetti di ricerca universitari o indipendenti sull'applicazione dell'I.A. in finanza.

Partecipazione a competizioni di data science

Partecipare a competizioni di data science, come quelle organizzate da Kaggle, per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Utilizzare i dati finanziari per sviluppare modelli predittivi e strategie di investimento.

Certificazioni e corsi specializzati

Ottenere certificazioni riconosciute nel settore, come la FRM (Financial Risk Manager) o la CFA (Chartered Financial Analyst). Seguire corsi specializzati in data science, machine learning e I.A. applicata alla finanza.

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