METODI QUANTITATIVI PER LA POLITICA ECONOMICA

Università degli Studi di MACERATA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Dottorato in Metodi Quantitativi per la Politica Economica (MQPE) dell'Università di Macerata si propone di formare esperti nell'utilizzo di strumenti quantitativi avanzati, applicabili in contesti accademici, istituzionali e privati. Il corso mira a fornire una solida preparazione sia negli strumenti di analisi tradizionali, sia nelle metodologie più innovative, con un focus particolare sull'analisi dei big data, la simulazione computazionale e lo sviluppo di modelli algoritmici e di network analysis. L'obiettivo è quello di preparare professionisti in grado di affrontare le sfide poste dall'evoluzione del mercato del lavoro e dall'impatto dell'I.A.
Piano di studi
Il piano di studi del dottorato MQPE è strutturato in tre curricula specifici: MQPE-1 (Metodi di analisi multisettoriale e computazionale), MQPE-2 (Metodi matematici e statistici) e MQPE-3 (Network Analysis e online data mining). Il programma prevede moduli didattici comuni, volti a fornire una solida base di conoscenze matematiche, statistiche e di programmazione, e moduli specialistici per approfondire le tematiche specifiche di ciascun curriculum. Il percorso formativo include attività di ricerca individuale, periodi di studio all'estero e la stesura di una tesi di dottorato.
Competenze acquisite
I dottorandi acquisiranno competenze avanzate nell'analisi quantitativa, nella modellistica economica, nell'utilizzo di software statistici e di programmazione, e nell'analisi di dati complessi. Saranno in grado di applicare queste competenze per la valutazione di politiche economiche, l'analisi di scenari futuri e la risoluzione di problemi complessi nel campo dell'economia e della finanza. Inoltre, svilupperanno capacità di ricerca, di comunicazione e di lavoro in team, fondamentali per una carriera di successo nel mondo accademico e professionale.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'economia e della politica economica. L'automazione dei processi decisionali, l'analisi predittiva basata su algoritmi di machine learning e l'utilizzo di modelli complessi stanno diventando strumenti indispensabili per analisti, ricercatori e policy maker. L'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati (big data) per identificare tendenze, prevedere scenari economici e valutare l'impatto delle politiche.
I laureati in MQPE avranno l'opportunità di lavorare in un mercato del lavoro in rapida evoluzione, dove la capacità di utilizzare l'I.A. e le tecniche di data science sarà sempre più richiesta. Le sfide includono la necessità di interpretare i risultati dei modelli di I.A., di garantire la trasparenza e l'etica nell'uso dei dati, e di collaborare con i sistemi intelligenti per prendere decisioni informate. Le opportunità si concentrano nell'analisi di dati, nello sviluppo di modelli predittivi, nella consulenza e nella ricerca.
Per competere nel mercato del lavoro del futuro, i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in programmazione (Python, R), statistica, machine learning, e data visualization. Sarà fondamentale sviluppare capacità di pensiero critico, di problem solving e di comunicazione per interagire efficacemente con i sistemi di I.A. e per presentare i risultati delle analisi in modo chiaro e comprensibile. La conoscenza dei principi etici dell'I.A. e della privacy dei dati sarà inoltre cruciale.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Padronanza di python e r

Imparare a utilizzare Python e R per l'analisi dei dati, la modellazione statistica e l'implementazione di algoritmi di machine learning. Approfondire le librerie specifiche per l'analisi economica (es. statsmodels, scikit-learn).

Competenze in machine learning e deep learning

Acquisire una solida comprensione dei concetti di machine learning e deep learning, inclusi algoritmi di regressione, classificazione, clustering e reti neurali. Seguire corsi online (es. Coursera, edX) e leggere libri specializzati (es. "Deep Learning with Python" di François Chollet).

Competenze di data visualization

Sviluppare la capacità di visualizzare i dati in modo efficace e comunicativo, utilizzando strumenti come Tableau, Power BI o librerie Python (es. matplotlib, seaborn). Imparare a creare dashboard interattivi e report visivi.

Competenze di etica dell'i.a. e privacy dei dati

Comprendere i principi etici dell'I.A., la privacy dei dati e le normative sulla protezione dei dati (es. GDPR). Seguire corsi e workshop sulla responsabilità sociale dell'I.A. e sulla mitigazione dei bias algoritmici.

routine di successo

Lettura costante

Leggere regolarmente articoli scientifici, blog e pubblicazioni specializzate nel campo dell'economia, della data science e dell'I.A. Iscriversi a newsletter e seguire esperti del settore sui social media (es. LinkedIn, Twitter).

Pratica costante della programmazione

Dedica tempo quotidiano alla pratica della programmazione, risolvendo problemi, partecipando a competizioni (es. Kaggle) e sviluppando progetti personali. Sperimentare con diversi set di dati e algoritmi.

Networking e partecipazione a eventi

Partecipare a conferenze, workshop e seminari nel campo dell'economia, della data science e dell'I.A.. Costruire una rete di contatti con professionisti del settore e condividere le proprie conoscenze.

esperienze utili

Progetti di ricerca applicata

Partecipare a progetti di ricerca applicata che utilizzano l'I.A. per risolvere problemi economici reali. Collaborare con aziende, istituzioni o centri di ricerca.

Stage e tirocini in aziende

Svolgere stage o tirocini in aziende che operano nel settore dell'economia, della finanza o della consulenza, con un focus sull'utilizzo dell'I.A. e dell'analisi dei dati.

Partecipazione a competizioni di data science

Partecipare a competizioni di data science (es. Kaggle) per mettere alla prova le proprie competenze, imparare nuove tecniche e confrontarsi con altri professionisti.

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