Scienze economiche e finanziarie (ANCONA)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Scienze Economiche e Finanziarie dell'Università Politecnica delle Marche (UNIVPM) si propone di formare figure professionali altamente qualificate nel settore della finanza, con una solida preparazione teorica e pratica. L'obiettivo è fornire agli studenti le competenze necessarie per analizzare e interpretare i fenomeni economici e finanziari, operando in diversi ambiti, come il settore bancario, assicurativo, la consulenza finanziaria e l'analisi di mercato. Il corso mira a sviluppare capacità di problem-solving, pensiero critico e una profonda conoscenza dei mercati finanziari e delle istituzioni.
Piano di studi
Il piano di studi è strutturato su due anni e prevede un percorso formativo articolato in tre curricula specifici: analisi delle interazioni tra sistema bancario-finanziario e mercati reali, analisi del profilo finanziario dell'impresa, e gestione dei rischi assicurativi e previdenziali. Il primo anno include insegnamenti obbligatori e a scelta, per un totale di 60 crediti formativi universitari (CFU). Il secondo anno prevede ulteriori insegnamenti obbligatori e a scelta, stage (6 CFU) e la prova finale (18 CFU). Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, seminari, esercitazioni pratiche, e project work, per favorire un apprendimento dinamico e l'applicazione delle conoscenze acquisite.
Competenze acquisite
I laureati in Scienze Economiche e Finanziarie UNIVPM acquisiscono competenze avanzate in analisi finanziaria, valutazione di investimenti, gestione del rischio, e analisi dei mercati finanziari. Sono in grado di utilizzare modelli econometrici e strumenti informatici per l'analisi dei dati e la simulazione di scenari. Sviluppano, inoltre, capacità di comunicazione e di lavoro in team, essenziali per operare nel settore finanziario. Le competenze acquisite consentono di affrontare le sfide del mercato del lavoro, adattandosi ai cambiamenti e alle nuove tecnologie.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore finanziario, automatizzando processi, migliorando l'analisi dei dati e offrendo nuove opportunità. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per la valutazione del rischio, la previsione dei mercati, e la personalizzazione dei servizi finanziari. L'automazione dei compiti ripetitivi libera i professionisti per concentrarsi su attività più strategiche e complesse. L'I.A. sta anche portando alla nascita di nuove figure professionali, come gli specialisti in fintech e gli esperti in intelligenza artificiale applicata alla finanza.
I laureati in scienze economiche e finanziarie si troveranno di fronte a nuove sfide e opportunità. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A., di collaborare con i sistemi intelligenti e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. sarà fondamentale. Le competenze in analisi dei dati, programmazione e modellazione finanziaria saranno sempre più richieste. L'I.A. offre l'opportunità di sviluppare nuovi modelli di business, migliorare l'efficienza operativa e offrire servizi finanziari più personalizzati e accessibili.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive. È essenziale sviluppare una solida comprensione dei principi dell'I.A. e del machine learning. La capacità di utilizzare strumenti di analisi dei dati come Python e R sarà preziosa. Inoltre, la conoscenza delle normative sulla protezione dei dati e delle implicazioni etiche dell'I.A. sarà sempre più importante. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno cruciali per rimanere competitivi.
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 e Power BI per l'analisi di grandi quantità di dati finanziari e la creazione di report efficaci. Approfondire le tecniche di data mining e machine learning per identificare trend e modelli.Competenze di programmazione e coding
Imparare Python e linguaggi di programmazione specifici per l'analisi finanziaria. Sviluppare la capacità di scrivere codice per automatizzare processi, creare modelli finanziari e interagire con le api (Application Programming Interface) dei servizi finanziari.Comprensione dell'i.a. e del machine learning
Studiare i concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning, con particolare attenzione alle applicazioni nel settore finanziario. Comprendere come funzionano gli algoritmi, come vengono utilizzati per la valutazione del rischio, la previsione dei mercati e la personalizzazione dei servizi.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Seguire regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e newsletter del settore finanziario e dell'I.A.. Leggere libri e articoli scientifici per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e innovazioni.Networking e partecipazione a eventi
Partecipare a conferenze, workshop e seminari sul fintech e l'I.A. applicata alla finanza. Costruire una rete di contatti con professionisti del settore e condividere conoscenze e esperienze.Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare con strumenti e piattaforme di I.A. e machine learning. Partecipare a corsi online e workshop per acquisire nuove competenze e approfondire le proprie conoscenze.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende fintech
Svolgere stage e tirocini presso aziende fintech, banche o società di consulenza che utilizzano l'I.A.. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione dell'I.A. ai problemi finanziari reali.Progetti di ricerca e tesi sulla i.a.
Svolgere progetti di ricerca e tesi di laurea che esplorino le applicazioni dell'I.A. nel settore finanziario. Collaborare con docenti e ricercatori per approfondire le proprie conoscenze.Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di analisi dei dati e machine learning. Mettere in pratica le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti.Segnala un problema
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