Scienze dell'economia e della gestione aziendale (SAINT-CHRISTOPHE)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di Laurea triennale in Scienze dell'economia e della gestione aziendale presso l'Università della Valle d'Aosta mira a fornire agli studenti una solida base di conoscenze per comprendere i meccanismi delle imprese e dei sistemi economici. L'approccio è multidisciplinare, integrando aspetti aziendali, economici, statistico-matematici, giuridici e linguistici. L'obiettivo è formare professionisti capaci di analizzare e interpretare i fenomeni economici e gestionali, con particolare attenzione alle dinamiche del territorio valdostano e alle sfide del mercato globale.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo che include insegnamenti fondamentali nelle aree aziendale, economica, statistico-matematica, giuridica e linguistica. La didattica è orientata a favorire la partecipazione attiva degli studenti, attraverso lavori di gruppo, presentazioni e discussioni di casi studio. È prevista la possibilità di frequentare un semestre all'estero con il programma Erasmus. Sono inoltre previsti stage in azienda in Italia e all'estero, e il coinvolgimento di testimoni aziendali e docenti provenienti da università estere per favorire il confronto.
Competenze acquisite
Al termine del percorso, lo studente acquisisce le competenze necessarie per accedere alle professioni in ambito economico-aziendale. Sarà in grado di analizzare dati economici e finanziari, comprendere i processi decisionali aziendali, e valutare le performance delle imprese. Il corso fornisce solide fondamenta per affrontare percorsi di Laurea Magistrale o Master in discipline economico-aziendali o affini, con una particolare attenzione alle specificità del contesto regionale e alle opportunità offerte dal mercato del lavoro.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando profondamente il settore dell'economia e della gestione aziendale. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'utilizzo di algoritmi avanzati stanno rivoluzionando la gestione finanziaria, il marketing, la supply chain e la gestione delle risorse umane. L'I.A. consente di prendere decisioni più rapide e informate, ottimizzare le risorse e migliorare l'efficienza operativa. L'analisi dei big data e l'intelligenza artificiale stanno diventando strumenti indispensabili per la competitività delle imprese.
I laureati in Scienze dell'economia e della gestione aziendale si troveranno di fronte a nuove opportunità e sfide. L'I.A. creerà nuovi ruoli professionali, come specialisti in analisi dei dati, esperti in intelligenza artificiale applicata al business e responsabili della trasformazione digitale. Allo stesso tempo, l'automazione potrebbe ridurre la domanda di alcune figure tradizionali. Sarà fondamentale per i futuri laureati sviluppare una solida comprensione 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 specifiche, come la capacità di utilizzare strumenti di analisi dei dati (es. Python, R), la conoscenza dei principi dell'I.A. e del machine learning, e la capacità di interpretare e comunicare i risultati dell'analisi. Sarà inoltre cruciale sviluppare competenze trasversali, come il pensiero critico, la capacità di risolvere problemi complessi e la comunicazione efficace. La capacità di collaborare con sistemi di I.A. e di adattarsi ai cambiamenti tecnologici sarà essenziale.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Analisi dei dati e data visualization
Acquisire familiarità con strumenti come Python, R, Tableau o Power BI. Seguire corsi online su machine learning e deep learning. Praticare l'analisi di set di dati reali per sviluppare capacità di interpretazione e comunicazione dei risultati.Comprensione dell'intelligenza artificiale e del machine learning
Studiare i concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning. Approfondire le diverse tipologie di algoritmi e le loro applicazioni nel business. Leggere libri e articoli scientifici sull'argomento. Partecipare a workshop e conferenze.Competenze di business intelligence e decision making
Sviluppare la capacità di utilizzare i dati per prendere decisioni strategiche. Studiare i modelli di business intelligence e le metodologie di analisi. Praticare la simulazione di scenari e la valutazione dei rischi. Sviluppare capacità di pensiero critico e di problem solving.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente riviste specializzate, blog e articoli scientifici sull'I.A., l'economia digitale e la gestione aziendale. Seguire i principali esperti e influencer del settore sui social media. Iscriversi a newsletter e canali di informazione.Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare nuove tecnologie e strumenti di I.A.. Partecipare a progetti pratici e competizioni di data science. Iscriversi a corsi online e workshop per acquisire nuove competenze. Adottare un approccio agile e sperimentale.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e conferenze del settore. Connettersi con professionisti e ricercatori nel campo dell'I.A. e dell'economia. Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo. Condividere le proprie conoscenze e competenze.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare opportunità di stage e tirocini in aziende che utilizzano l'I.A. per la gestione aziendale. Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo in collaborazione con università e centri di ricerca. Svolgere attività di consulenza per piccole e medie imprese.Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo sull'I.A. applicata al business. Collaborare con docenti e ricercatori universitari. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati delle proprie ricerche a conferenze e workshop.Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Sviluppare progetti personali e creare un portfolio di lavori. Utilizzare piattaforme come Kaggle per partecipare a competizioni di machine learning.Segnala un problema
Scopri corsi
Altri percorsi formativi in Scienze economiche e statistiche
Sfoglia le carriere
Aree di studio
Esplora le aree di studio
Progetta la tua carriera da protagonista
Una consulenza mirata può farti evitare errori costosi e indirizzarti verso il percorso più promettente


















